核心功能
Payroll Data Audit v7.4.1 是专为工资数据合规审核设计的确定性规则引擎系统，采用"代码下沉确定性操作、LLM负责路由决策"的架构原则。系统完整对齐《工资审核标准流程 SOP》6步流程，对飞书/SAP/ADP导出的工资表执行自动化合规校验，SOP覆盖率达95%（41/43项）。
显著优点
1. 架构设计严谨
- 确定性计算完全下沉至Python代码，AI不做任何计算判断，仅负责路由决策和报告翻译
- 分段审核机制（7阶段独立执行）避免上下文截断，支持断点续传
- 端到端流水线
run_full_pipeline.py一键完成8步流程，始终生成完整输出
2. 审核覆盖全面
- 6类校验维度：字段完整性、公式校验（Decimal精度0.01容差）、业务逻辑、红线阻断（4项）、黄线预警（6项）、蓝线提示（4项）
- 政策校验覆盖：道旅国际豁免、15号后入职、实习生/保洁豁免、离职当月社保等
- 连续在职人员环比分析：12项计薪科目对比，自动排除6类特殊场景，>10%异常自动标记
3. 数据支撑可追溯
- 每个审核结论必须配备三项数据：检查数、通过数、阈值
- 异常结论必须列出具体人员、工号、异常值、预期值、违反规则ID
- 规则判定过程详解（judgment字段）：包含逻辑、范围、排除人数及原因、实际检查人数、通过率
4. 交付自动化
- 11个必发文件清单自动生成
deliver_to_feishu.py自动完成文件上传、飞书文档创建、交付消息生成- LLM层职责唯一：仅负责发送交付消息，禁止干预文件挑选和内容裁剪
5. 列名容错与版本迭代
- 内置40+字段别名变体，覆盖主流薪酬系统导出格式
- v7.x系列持续修复P0阻断bug：中文日期格式统一、全角/半角括号处理、RL-003/RL-007/YL-006排除逻辑完善
潜在局限
1. 数据源依赖严格
- 必须同时提供本月+上月数据方可执行跨月对比（无上月数据时按人分析、总额环比自动跳过）
- 数据源字段缺失时必须中断流程、列出清单要求用户补充后重试
- 不支持外部薪酬调研、个税计算、社保核算等实际算薪操作
2. 红线阻断机制刚性
- 触发4项红线（实发≤0、加班超36h、低于最低工资、社保未缴）立即阻断后续所有步骤
- 必须先修正数据再重新审核，无法生成"带问题"的报告供参考
3. 规则扩展需人工编辑
- 虽支持通过
references/rules.json集中管理规则变更，但新增规则仍需人工编辑JSON文件 - 复杂排除逻辑（如YL-006跨月调薪豁免）需在代码层实现，非纯配置可完成
4. 运行环境依赖
- 需Python环境+pandas+numpy+openpyxl
- 大数据量场景建议启用分段审核模式，否则存在内存压力
适合人群
- HR薪酬团队：负责月度发薪前数据审核，需快速定位异常
- 薪酬合规专员：需输出带数据支撑的审核报告供审计追溯
- 财务共享中心：处理多主体、大批量工资数据，需分部门对比分析
- 飞书生态用户：需自动化交付到飞书云盘和文档系统
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解措施 |
|---------|------|---------|
| 数据质量风险 | 日期格式混乱、列名无法识别、工号重复 | 脚本自动尝试多格式解析，失败返回明确错误信息 |
| 误报风险 | 非1号转正/调薪导致的跨月工资变化被标记异常 | v6.3已修复YL-006，生效日期在[上月发薪月,当月发薪月]范围内自动排除 |
| 漏报风险 | 实习生/当月入离职/长时间请假人员被错误纳入最低工资检查 | v7.1/v7.2已完善RL-003排除逻辑 |
| 抽样偏差风险 | 抽样校验样本量不足导致二次确认失效 | 默认样本量30，阈值5%，超标触发根因分析+断点重审 |
| 交付遗漏风险 | 文件未完整上传或文档格式错误 | `deliver_to_feishu.py`强制验证11个文件完整性，缺失则拒绝执行 |
版本亮点
v7.4.1为当前稳定版本，关键修复包括：_get_pay_month()支持中文格式（"2026年4月"/"202604"等）、RL-003/RL-007排除逻辑完全生效。v6.3新增总审核报告（Master Report）、规则判定过程详解、连续在职环比分析、文件交付自动化。