本文梳理了纸质发票导出Excel的主流路径，涵盖手动录入、OCR智能识别等方案的适用场景、操作步骤与合规要求，结合行业报告数据对比不同方案的效率与准确率，同时讲解了Excel表格的校验、存档与安全管理要点，帮助企业选择适配自身需求的转换方式，提升财务处理效率并符合审计合规标准。

文章系统阐述了人工智能在会计领域的重塑路径：以自动化、智能分析与实时合规三条主线贯穿应付/应收、总账关账、报表税务与审计风控等核心场景；提出“数据—模型—流程—治理”的架构协同方法，强调RAG与MLOps、DataOps、FinOps的企业级落地；明确内控、可解释与模型风险治理作为合规底座；给出国内外产品生态与分阶段实施路线，并通过指标体系评估成效；最终预测实时会计、持续审计、多智能体协作与政策数字化将成为趋势，使会计角色从记录核对转向洞察与治理中枢。

本文阐释了Python在会计中的具体应用与落地路径，核心结论是通过脚本化自动化、数据治理与审计友好设计，能够显著缩短关账周期、降低错误率并提升合规与透明度。文章从ETL、对账与凭证生成、报表自动化、税务与费用管理到审计抽样与异常识别，给出工程化实践与工具栈选择，并以表格对比Python与Excel、RPA、BI的适配性与维护性。结合Gartner与AICPA的行业信号，建议采用“Python+BI+部分RPA”的混合架构，强化日志、测试与权限管理，并通过项目协作系统形成人机协作与变更闭环，以实现可衡量的ROI与可持续的财务数字化。