使用编程软件进行对账的步骤如下：
建立对账数据的数据库：
首先需要创建一个数据库来存储对账所需的数据。这个数据库可以是一个关系型数据库如MySQL、PostgreSQL，或者是一个NoSQL数据库如MongoDB，具体选择哪种数据库取决于对账数据的特点和需求。
编写代码实现数据的读取和比对：
使用编程语言（如Python、Java、C等）编写代码，从数据库中读取对账数据，并进行比对。这一步骤中，需要设计算法来实现数据的自动对账，并生成对账报告。
设计算法实现自动对账：
设计算法来自动比对两张账单表中的交易记录，找出匹配的和未匹配的交易数据。这通常涉及到数据结构的选择和算法的实现，例如使用哈希表来快速查找和匹配记录。
生成对账报告：
自动对账后，需要生成对账报告，报告中应包含匹配和未匹配的交易记录、差异等信息。可以使用编程语言中的报告生成库来创建报告，或者将结果导出为Excel、PDF等格式。
测试和优化：
在实际应用中，需要对对账程序进行充分的测试，确保其准确性和效率。根据测试结果，可以对程序进行优化，提高对账的速度和准确性。
示例代码（使用Python和Excel VBA）
Python代码示例
```python
import pandas as pd
读取两个Excel文件的对账数据
df1 = pd.read_excel（'账单1.xlsx'）
df2 = pd.read_excel（'账单2.xlsx'）
数据比对
matches = df1[df1['交易编号'] == df2['交易编号']]
mismatches = df1[~df1['交易编号'].isin（df2['交易编号']）]
将结果保存到新的Excel文件
with pd.ExcelWriter（'对账结果.xlsx'） as writer:
matches.to_excel（writer, sheet_name='匹配记录', index=False）
mismatches.to_excel（writer, sheet_name='未匹配记录', index=False）
```
Excel VBA代码示例
```vba
Sub AutomatedReconciliation（）
Dim ws1 As Worksheet, ws2 As Worksheet, wsResult As Worksheet
Dim lastRow1 As Long, lastRow2 As Long, resultRow As Long
Dim key1 As String, key2 As String
Dim i As Long, j As Long
' 设置工作表
Set ws1 = ThisWorkbook.Sheets（"账单1"）
Set ws2 = ThisWorkbook.Sheets（"账单2"）
On Error Resume Next
Set wsResult = ThisWorkbook.Sheets（"对账结果"）
If wsResult Is Nothing Then
Set wsResult = ThisWorkbook.Sheets.Add
wsResult.Name = "对账结果"
End If
' 自动对比两张表的金额和编号
lastRow1 = ws1.Cells（ws1.Rows.Count, "A"）.End（xlUp）.Row
lastRow2 = ws2.Cells（ws2.Rows.Count, "A"）.End（xlUp）.Row
For i = 1 To lastRow1
key1 = ws1.Cells（i, 1）.Value
For j = 1 To lastRow2
key2 = ws2.Cells（j, 1）.Value
If key1 = key2 Then
wsResult.Cells（resultRow, 1）.Value = key1
wsResult.Cells（resultRow, 2）.Value = ws1.Cells（i, 2）.Value
wsResult.Cells（resultRow, 3）.Value = ws2.Cells（j, 2）.Value
resultRow = resultRow + 1
Exit For
End If
Next j
Next i
' 分类标注匹配和未匹配的记录
' 自动生成对账报告
End Sub
```
注意事项
数据准确性：确保对账数据的准确性和完整性，避免因数据错误导致对账结果不准确。
性能优化：根据对账数据量的大小，优化算法和代码，提高对账效率。
安全性：在使用编程软件时，注意数据的安全性和隐私保护。
通过以上步骤和示例代码，可以实现对账的自动化操作，大大减少人力成本和时间成本，同时提高对账的准确性。