AI做完月报，每个数字都要有出处

AI做完月报
每个数字都要有出处

长上下文升级后，先把验收做清楚

AI能多带着资料工作了

今天早上，OpenAI的Tibo公布：Codex与Work中的GPT-6.1 Sol，默认上下文从272k提高到500k，约增加八成。他解释，这能减少对话压缩，帮助AI在长任务里保留更多信息和细节。

500k的单位是token，不是汉字或页数。它也不代表长文件里的每个数字都能读对。

对老板来说，可以先拿月度经营复盘试试：销售报表、回款记录、退款明细，不再只让AI各写一段摘要，而是要求它把同一笔业务对应起来，交出能核对的结果。

月报里的数字，要能回到原表

比如，销售额涨了，到账的钱为什么没跟着涨？

先用脱敏样本，保留用于关联的订单编号、日期和金额，按最小权限提供资料。让AI交三样东西：

一张核对表：每笔订单对应哪条回款、哪条退款，标明原表和行号。

一张差异表：部分回款、跨月到账、退款未冲销分别列出；对不上的单独标记，不能靠猜补齐。

一份简短解释：哪些变化由数据支持，哪些还缺证据，需要谁确认。

业务负责人先定清楚：销售按下单还是确认收入，退款算哪个月。口径没定，再大的窗口也可能算出一张漂亮的错表。

把复核和返工一起验收

业务负责人定口径和异常处理规则；FDE，也就是进业务现场做落地的工程师，负责打通数据关联、保存处理步骤；财务复核关键数字，确认后再进经营月报。

验收不问“写得像不像”，看三件事：抽查数字能否追到原表；差异有没有漏报；人工复核加返工的总时间有没有下降。

把一次纠错留下来，下个月换表再测，才能发现流程是否真的稳定。

月报变快的前提，是每个数字都能查、每个疑点都有人接。