Convertir les relevés bancaires en Markdown pour une extraction de données sans effort
L'extraction manuelle de données financières cruciales à partir de relevés bancaires, en particulier les PDF scannés, est un processus long et sujet aux erreurs. Ce workflow n8n automatise la conversion des relevés bancaires en markdown structuré à l'aide de l'IA, permettant une extraction précise et efficace des principaux insights financiers comme les transactions de dépôt.
Documentation
Automatiser l'extraction des données des relevés bancaires
La saisie manuelle des données à partir des relevés bancaires, en particulier ceux qui sont des images scannées, constitue un goulot d'étranglement significatif pour les équipes financières et les individus. Ce workflow n8n offre une solution robuste en exploitant des modèles avancés de langage visuel (VLM) pour convertir les fichiers PDF de relevés bancaires en format markdown structuré. Cela permet une extraction précise et efficace des données financières critiques, telles que les transactions de dépôt et de retrait, transformant des documents non structurés en informations exploitables.
Caractéristiques clés
- Convertit de manière fluide les relevés bancaires PDF numériques et scannés en markdown structuré.
- Extrait avec précision des données financières spécifiques, comme toutes les lignes de dépôt, à partir de mises en page de tableaux complexes.
- Utilise des modèles puissants de langage visuel (VLM) pour une compréhension supérieure des documents comparée à l'OCR traditionnelle.
- Optimise le traitement pour l'efficacité, en gérant des documents multi-pages tout en respectant les limites de jetons et de temps d'attente.
- Réduit la saisie manuelle et les erreurs, économisant un temps précieux et améliorant la qualité des données.
Comment ça marche
Ce workflow commence par la récupération d'un fichier PDF de relevé bancaire, qui peut provenir de Google Drive ou d'autres déclencheurs. Le PDF est ensuite converti en images individuelles à l'aide d'un service externe (Stirling PDF, auto-hébergeable pour la confidentialité). Ces images sont redimensionnées pour un traitement AI optimal et alimentées page par page dans un modèle de langage visuel Google Gemini. Le VLM transcrit chaque page en markdown, capturant fidèlement les titres, tableaux et détails transactionnels. Toutes les pages transcrites sont ensuite combinées. Enfin, un second LLM Google Gemini, guidé par un schéma spécifique, extrait les données financières précises—comme toutes les lignes de dépôt des tableaux—du markdown consolidé, fournissant une sortie structurée prête pour une analyse ou une intégration ultérieure.