Bankauszüge in Markdown konvertieren für mühelose Datenauswertung
Die manuelle Extraktion wichtiger Finanzdaten aus Bankauszügen, insbesondere gescannten PDFs, ist ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess. Dieser n8n-Workflow automatisiert die Umwandlung von Bankauszügen in strukturiertes Markdown mithilfe von KI, was eine präzise und effiziente Erfassung wichtiger finanzieller Einblicke wie Einzahlungstransaktionen ermöglicht.
Documentation
Automatisieren Sie die Datenextraktion aus Bankauszügen
Manuelle Dateneingabe aus Bankauszügen, insbesondere wenn es sich um gescannte Bilder handelt, stellt einen erheblichen Engpass für Finanzteams und Einzelpersonen dar. Dieser n8n-Workflow bietet eine robuste Lösung, indem er fortschrittliche Vision Language Models (VLMs) nutzt, um PDF-Bankauszüge in ein strukturiertes Markdown-Format zu konvertieren. Dies ermöglicht eine präzise und effiziente Extraktion kritischer Finanzdaten wie Einzahlungen und Abhebungen und verwandelt unstrukturierte Dokumente in verwertbare Erkenntnisse.
Hauptfunktionen
- Konvertiert nahtlos digitale sowie gescannte PDF-Bankauszüge in strukturiertes Markdown.
- Extrahiert präzise spezifische Finanzdaten, wie alle Einzahlungszeilen, aus komplexen Tabellenlayouts.
- Nutzen leistungsstarker Vision Language Models (VLMs) für eine überlegene Dokumentenerkennung im Vergleich zu herkömmlichem OCR.
- Optimiert die Verarbeitung für Effizienz, unterstützt mehrseitige Dokumente und verwaltet Token- sowie Timeout-Limits.
- Reduziert manuelle Dateneingaben und Fehler, spart bedeutend Zeit und verbessert die Datenqualität.
Funktionsweise
Dieser Workflow beginnt mit dem Abrufen einer Bankauszug-PDF, die aus Google Drive oder anderen Triggern stammen kann. Die PDF wird anschließend mit einem externen Dienst (Stirling PDF, selbst hostbar für Datenschutz) in einzelne Bilder umgewandelt. Diese Bilder werden für die optimale KI-Verarbeitung skaliert und seitenweise einem Google Gemini Vision Language Model zugeführt. Das VLM transkribiert jede Seite in Markdown, wobei Überschriften, Tabellen und Transaktionsdetails genau erfasst werden. Alle transkribierten Seiten werden anschließend zusammengeführt. Schließlich extrahiert ein zweites Google Gemini LLM, gesteuert durch ein spezifisches Schema, präzise Finanzdaten – wie alle Einzahlungs-Tabellenzeilen – aus dem konsolidierten Markdown und liefert ein strukturiertes Ergebnis zur weiteren Analyse oder Integration.