费用自动分类

问题背景

团队的费用数据通常散落在信用卡账单、银行流水和报销单里。直接把这些原始数据交给会计或财务，后续的记账、税务申报和支出分析几乎全靠人工逐行判断：这笔 Amazon 是办公用品还是设备？这顿晚餐算商务招待还是差旅餐？能否抵扣、能抵多少？这些决策既耗时又容易出错，而且不同人的判断标准往往不一致。

核心能力

这个技能做的事情可以拆成一条清晰的流水线：

• 接收与标准化：接受 CSV、银行对账单文本或结构化记录，必需字段是日期、金额和描述/商户名；日期格式和货币会被统一到一致标准。
• 解析商户名称：从交易描述中提取真正的商户，去掉授权码、位置后缀和卡组织前缀（例如把 AMZN MKTP US 还原为 Amazon），同时用商户类别代码（MCC）作为辅助信号。
• 分配会计类别：基于商户身份、MCC、描述关键词和金额模式，把每笔交易归入差旅与住宿、软件与 SaaS、餐饮与娱乐等标准类别。
• 路由部门与成本中心：根据持卡人、项目代码或预设规则把费用分到对应部门，比如 AWS 费用默认进工程部。
• 标记税务可抵扣项：按 IRS 规则标注抵扣比例和佐证要求——商务餐 50% 可抵扣、公司活动 100%，部分项目还需要收据或业务目的备忘录。

最终输出按类别、部门和税务状态分类的交易列表和总计，同时高亮置信度低、需要人工复核的条目。

适用边界与注意点

• 置信度阈值：建议设置 80% 的门槛，低于阈值的转人工，不要硬猜。
• 个人与业务费用混在一起时，先做区分再分类；杂货店、流媒体这类个人商户交易应该直接标记复核。
• 外币和退款需要特殊处理：外币按商户和用途分类而非货币种类；退款应匹配到原交易并作为负项处理，不要新建“退款”类别。
• 定期校准映射表：维护商户到类别的映射字典，并按类别跟踪精确率和召回率，能系统性发现错误。
• 税务规则有时效性：IRS 对餐饮、娱乐和车辆费用的规定经常变化，抵扣判断需要与适用税年同步。