AI 处理完文档后，谁来确认结果可靠

把文件转换成表格，只是文档处理的一部分。对于真正要使用这些数据的人，更重要的是：金额是否对应正确行，缺失内容有没有被猜测补全，以及发现问题后能否快速找到原文。

以下是一种复核流程的设计示例，需要结合自己的任务和数据验证。

先决定什么必须被检查

把字段分成不同类型，再为它们设置适合的检查方式。日期可以检查格式，金额可以核对计算关系，客户名称可能需要回到原文确认。

不要把「输出是合法 JSON」等同于内容正确。结构检查只回答系统能否读取结果，不能回答结果是否符合材料。

每个重要字段都应能回到来源

除了字段值，考虑一并保存文档标识、页码、原文片段和处理时间。需要时，再补充坐标信息与来源版本。

这样，复核界面可以将结果与对应来源放在一起，而不要求审核者重新搜索整份文件。

输出项目	候选值	建议保留的依据
客户名称	提取出的文本	原文片段、所在页
总金额	数值与币种	对应行、计算关系
生效日期	标准化后的日期	原始写法、来源位置
缺失字段	留空或待确认	没有找到内容的说明

把不确定性留在结果里

如果原文缺失或存在矛盾，让输出明确标记「待确认」，比生成一个顺畅却没有依据的值更容易处理。

可以先定义几个清楚的状态，例如「提取完成」「校验未通过」「待人工确认」与「已确认」。状态应该对应实际动作，不能只是好看的标签。

让修正能够反馈到流程

记录人工修改了什么、为什么修改。重复出现的问题，可能来自文档格式、识别过程、字段定义，也可能来自任务本身的歧义。

每次调整之后，使用同一批样例复查，并另外加入新的边界样例。目标是逐步减少明确的错误，而不是只让演示材料看起来更顺利。