楼主: SNOO_mrj
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[学科前沿] 玩转ChatGPT:科研项目决算核对 [推广有奖]

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SNOO_mrj 发表于 2025-12-3 16:51:48 |AI写论文

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一、背景说明

临近年底,撰写项目进展报告成为一项重要任务,其中最耗时且关键的环节便是完成决算工作。

熟悉决算流程的人应该都有体会:这项工作本质上是将财务系统导出的一堆“流水账”——几十行内容繁杂的记录,包含日期、摘要、经费科目、外部拨款与自筹资金、各类金额及凭证号(如图1),重新整理为管理部门要求的标准格式表格(如图2):

这一过程需要同时满足两个目标:

  • 清晰反映资金用途,例如支出是用于材料采购、检测服务、差旅活动,还是论文发表和专利申请;
  • 准确划分资金来源,明确每一笔开销中哪些来自外部拨款,哪些属于单位自筹,并确保所有小计、合计以及“其中:外部拨款”等数据在不同表格间完全一致。

二、难点解析

该工作的核心难点在于其高度重复性与极易出错的特性:

  • 原始数据通常以单笔报销为基础生成,金额精确到元,用途描述冗长复杂,需人工反复识别、归类,并转换为万元单位;
  • 同一笔资金可能在多个表格或同一表格的不同位置重复出现,一旦某处多加一位小数、漏计一次差旅费用,就会导致“小计正确但合计错误”、“总支出无误但拨款列超支”等逻辑矛盾,最终只能推翻重做。

在本人完成初步填报后,尝试引入AI工具进行核验。出于信息安全考虑,敏感信息未上传网络,仅提供脱敏后的数字内容供模型分析。

近期DS发布了新版本,正好借此机会测试其实用效果。

三、实测过程

1. 提示词设计

输入指令如下:

核对以下两个表格:
表格1:{XXX}
表格2:{XXX}

再次强调:涉及隐私的信息已隐去,仅保留必要数值供AI判断。

2. DS 模型表现

经过213秒(约3分半钟)的分析,模型输出结果如下:

共发现两处错误,均为资金来源分类混淆问题。具体修正建议为:

  • 差旅费项下的“其中:自治区财政拨款”从0.6421万元调整为0.1386万元;
  • 出版/文献/信息传播/知识产权事务费项下的“其中:自治区财政拨款”由0万元修正为0.4800万元;
  • 相应更新业务费项下的“其中:自治区财政拨款”,由4.9115万元调整为4.8880万元;
  • 同步修改经费支出合计中的“其中:自治区财政拨款”,由5.4565万元更正为5.4330万元。

经上述调整后,表格数据可与原始记录实现逻辑一致性。

按照建议修改完成后,再次提交更新表格进行复核。D老师仅用27秒即反馈结论:

修改后的表格准确反映了原始记录中的每一笔交易,支出科目与资金来源(自治区财政拨款 / 单位自筹)归属关系正确,总额计算无误。

3. GPT5 模型表现

G老师同样识别出了问题,并提供了更为细致的分析过程:

最终给出如下修改建议:

若希望保持各科目“支出金额”不变,同时使表格完全匹配原始账套逻辑,建议按资金来源代码调整“其中:自治区财政拨款”列,具体如下(单位:万元):

  • 材料费:支出 2.5894,其中财政拨款 2.5894(维持不变)
  • 测试化验加工费:支出 1.6800,其中财政拨款 1.6800(维持不变)
  • 差旅费/会议费/国际合作与交流费:支出 0.6421,其中财政拨款 0.1386
  • 出版/文献/信息传播/知识产权事务费:支出 3.2367,其中财政拨款 0.4800
  • 直接费用小计:支出 8.1482,其中财政拨款 ≈ 4.8880
  • 间接费用:支出 0.5450,其中财政拨款 0.5450(维持不变)
  • 经费支出合计:支出 8.6932,其中财政拨款 ≈ 5.4330

根据建议完成修改后,再次提交表格进行验证。G老师耗时31秒后回应:

预算列原本无误,当前“支出金额”与“其中:自治区财政拨款”的拆分已完全契合原始账套逻辑。

四、总结思考

综合来看,两款AI模型均展现出较强的逻辑分析能力与数据校验精度,能够精准定位人为疏忽导致的资金分类错误,并提出切实可行的修正方案。

下一步计划提升挑战难度:是否可以让AI直接协助完成填表任务?值得期待。

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关键词:科研项目 chat hat 资金来源 知识产权

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