Relevé bancaire traité par IA Make

Que fait ce module ?

PDF4me Relevé bancaire traité par IA extrait des données financières structurées de PDF ou des relevés de banque d'images à l'intérieur de votre Make Scénario utilisant l'IA. Fournissez une instruction et le module renvoie Nom de la banque, coordonnées bancaires, période du relevé, soldes d'ouverture et de clôture, historique complet des transactions, chèques émis, habitudes de paiement récurrentes et analyse récapitulative par catégoriePrêt à l'emploi pour le rapprochement bancaire, les prévisions de trésorerie, l'appariement des comptes clients, la détection des fraudes et les processus de décision en matière de prêts ou de crédit. Aucune configuration de modèle requise. Compatible avec les relevés des principales banques américaines, britanniques, européennes, indiennes et canadiennes, y compris les relevés de plus de 50 pages.

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Il n'y a pas encore d'article de blog consacré à cette fonctionnalité — à venir prochainement.

En attendant, n'hésitez pas à consulter le blog de PDF4me pour découvrir des tutoriels et des procédures de travail adaptés à toutes les plateformes.

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Authentification de votre API Demande

Chaque PDF4me module dans Make nécessite un numéro valide ConnexionCréez ou sélectionnez-en un qui contient votre PDF4me API clé permettant au scénario d'authentifier de manière sécurisée les demandes d'extraction de relevés bancaires par IA.

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Informations importantes à ne pas manquer

Tableau complet des transactions, chaque ligne sur chaque page

L'IA traite l'intégralité PDF Ce module génère une requête unique et cohérente et renvoie toutes les transactions par ordre chronologique. Même les requêtes de plus de 50 pages contenant des centaines de transactions sont extraites en un seul appel, sans découpage manuel des pages.

Détection automatique des schémas de paiements récurrents

Le motifs Cet objet identifie les abonnements, les paies, les factures régulières et autres transactions récurrentes sans intervention manuelle. Utilisez-le pour l'audit des abonnements, la prévision des flux de trésorerie et la détection des frais récurrents imprévus avant qu'ils ne s'accumulent.

Fonctionne dans les principaux formats bancaires mondiaux

Chase, Wells Fargo, HSBC, Barclays, Deutsche Bank, HDFC, ICICI, RBC et des dizaines d'autres grandes banques sont prises en charge nativement. Les services bancaires en ligne et PDF Les téléchargements et les relevés papier photographiés sont acceptés dans PDF, PNG, JPG, ou JPEG format.

Définissez le fichier à mapper, puis transférez le nom de l'état et le document du module précédent. Le résultat affiche le tableau complet des transactions, les soldes, les chèques payés, les tendances et les analyses récapitulatives pour les flux de travail de rapprochement.

Paramètres

Requis: La connexion, le nom de l'instruction et le document doivent toujours être fournis. Le champ de saisie correspondant (Propriété binaire, Base64 Contenu ou déclaration URL) est requis en fonction du type de données d'entrée choisi.

Paramètre	Requis	Ce que cela fait	Exemple
Connection	Yes	PDF4me API connection. Click Add and paste your API key the first time. Reused automatically across all PDF4me modules in your scenarios.	My PDF4me connection
Input Data Type	Yes	How the statement file is supplied. Binary Data reads from a previous module (most common). Base64 String accepts encoded payloads. URL downloads from a public link.	Binary Data
Input Binary Field	Conditional	Binary content of the bank statement. Required when Input Data Type is Binary Data. Wire from Dropbox, Google Drive, OneDrive Data field, or any email/HTTP module that returns file bytes.	1. Data
Base64 Statement Content	Conditional	Base64-encoded statement content. Required when Input Data Type is Base64 String. Useful for statements arriving via secure webhook or API integration.	JVBERi0xLjQK...
Statement URL	Conditional	Public URL to the statement file. Required when Input Data Type is URL. The URL must not require authentication.	https://example.com/statement.pdf
Statement Name	Yes	Filename of the statement with proper extension (.pdf, .png, .jpg, .jpeg). Used for format detection and AI processing optimization.	statement-jan-2024.pdf

Champs de sortie

Champ	Taper	Ce qu'il contient
bankName	String	Name of the issuing bank as printed on the statement header.
accountHolderName	String	Name of the account holder.
accountNumber	String	Bank account number (may appear masked depending on the bank).
accountType	String	Type of bank account: Checking, Savings, Money Market, Credit Card, etc.
statementPeriod	Object	Object with startDate and endDate (ISO 8601) defining the statement window.
balances	Object	Object containing openingBalance, closingBalance, totalDeposits, and totalWithdrawals for the period.
currency	String	Currency code in ISO 4217 format (USD, EUR, GBP, INR, etc.).
transactions	Array	Array of every transaction in chronological order. Each entry contains date, description, amount, and type (debit or credit).
checksPaid	Array	Array of cheques paid during the statement period: useful for cheque-to-statement reconciliation when paired with AI-Process Bank Cheque.
patterns	Object	Pattern analysis identifying recurring transactions (subscriptions, payroll, regular bills) by merchant, amount, and interval.
summary	Object	Summary analytics with category totals (groceries, utilities, payroll, transfers, etc.) and aggregate metrics.
success	Boolean	True if the AI extraction completed successfully; false if it failed.
message	String	Human-readable status message confirming success or describing the error.

Configuration rapide

1. Ajouter PDF4me → Relevé bancaire traité par IA à votre Make scénario.
2. Sélectionner Connexion (ou cliquez Ajouter pour en créer un avec votre PDF4me API clé).
3. Choisir Type de données d'entrée: Données binaires pour les fichiers d'un module précédent, Base64 Chaîne, ou URL.
4. Sous Déposer, choisir Carte pour afficher les champs Nom du relevé et Document.
5. Carte Nom de la déclaration au nom de fichier avec extension (.pdf, .png, .jpg, ou .jpeg).
6. Carte Document au contenu binaire du module source : généralement le Données domaine de Dropbox, Google Drive, OneDrive, ou modules de pièces jointes aux courriels.
7. Cliquez Sauvegarder et exécutez le scénario. Connectez le faisceau de sortie à QuickBooks, Xero, Airtable, Google Sheets, ou tout autre système de réconciliation. Utilisez un itérateur sur transactions traiter chaque ligne individuellement.

Exemples de flux de travail

Exemples de flux de travailCommon Make scenario patterns using AI-Process Bank Statement.

Relevé mensuel → Analyse par IA → Rapprochement automatisé

1. Un déclencheur programmé s'active le 5 de chaque mois pour traiter le relevé bancaire du mois précédent après son téléchargement. Dropbox.
2. Le relevé bancaire traité par IA extrait les soldes, les transactions et les chèques payés pour la période complète.
3. UN Make L'itérateur parcourt les transactions. Pour chaque transaction, un QuickBooks L'étape de recherche recherche une transaction correspondante par montant et date approximative.
4. Les transactions appariées sont marquées comme rapprochées dans QuickBooksLes transactions non appariées sont acheminées vers un Google Sheets Onglet « exceptions » à examiner par le comptable.
5. UN Slack Le message de synthèse indique le résultat du rapprochement, le total des éléments appariés, le total des éléments non appariés et toute tendance détectée (par exemple, de nouvelles charges récurrentes nécessitant une enquête).

Demande de prêt → analyse du relevé bancaire → décision de crédit

1. Un demandeur télécharge ses relevés bancaires des trois derniers mois via un webhook du portail de prêt. Make.
2. Le module AI-Process Bank Statement traite chaque relevé bancaire. L'objet de synthèse fournit les totaux par catégorie (revenus, loyers, service de la dette) ; l'objet de suivi identifie les revenus et les charges récurrents.
3. L'étape « Variable de l'ensemble d'outils » calcule un ratio dette/revenu à partir des revenus récurrents extraits par rapport aux paiements de dettes récurrents.
4. Un système de routage détermine les demandes en fonction du ratio DTI. Les demandes inférieures à 35 % sont approuvées automatiquement ; celles entre 35 et 45 % nécessitent un examen manuel ; celles supérieures à 45 % sont refusées automatiquement, accompagnées d’un courriel de suivi expliquant les exigences.
5. Le tableau complet des transactions est stocké dans Snowflake ou BigQuery Pour l'audit de conformité, la justification de la décision est consignée avec les indicateurs de synthèse extraits.

Audit des abonnements → détection des tendances → rapport de réduction des coûts

1. Une équipe financière télécharge le relevé bancaire de l'entreprise sur un SharePoint dossier une fois par trimestre.
2. Le relevé bancaire traité par IA renvoie l'objet de modèles répertoriant chaque frais récurrent avec le commerçant, le montant et la fréquence détectés.
3. UN Make L'itérateur compare chaque motif à un Airtable registre des personnes approuvées SaaS Abonnements. Les frais récurrents inconnus peuvent indiquer une utilisation abusive de l'informatique parallèle ou des abonnements en double.
4. Un rapport consolidé est généré, indiquant le total des dépenses mensuelles récurrentes, les abonnements approuvés et non approuvés, ainsi qu'une estimation des économies annuelles réalisées grâce à l'annulation des doublons.
5. Le rapport est envoyé par courriel au directeur financier ; les abonnements non approuvés de grande valeur déclenchent Slack Les demandes d'approbation sont soumises aux chefs de service pour examen et approbation ou annulation.

Foire aux questions

What bank statement fields does AI-Process Bank Statement extract?+

The module returns a complete statement payload: bankName, accountHolderName, accountNumber, accountType (Checking, Savings, Money Market, Credit Card), statementPeriod with startDate and endDate, balances object (opening, closing, total deposits, total withdrawals), currency in ISO 4217 format, a transactions array with date, description, amount, and type (debit or credit) per row, a checksPaid array, a patterns object identifying recurring payments, and a summary object with category totals and analytics.

Does the parser detect recurring payments and patterns automatically?+

Yes. The patterns object in the output identifies recurring transactions: same merchant, similar amount, regular interval, without manual rules. This is useful for subscription auditing, cash-flow forecasting, identifying duplicate SaaS subscriptions, and detecting unexpected recurring charges before they accumulate. The summary object aggregates spend by category (groceries, utilities, payroll, transfers, etc.) for budgeting and financial analysis workflows.

Can the module handle multi-page bank statements?+

Yes. The AI processes the entire PDF: header, opening balance section, all transaction pages, checks paid list, summary section, and closing balance, as a single coherent statement. The transactions array contains every line item across all pages in chronological order. No manual page splitting or merging is required, even for business statements with 50+ pages of activity or three-month consolidated statements.

What banks and statement formats does the module support?+

The AI handles statements from major US banks (Chase, Bank of America, Wells Fargo, Citibank, US Bank), UK banks (HSBC, Barclays, Lloyds, NatWest, Santander), European banks (Deutsche Bank, BNP Paribas, ING, UBS, Credit Suisse), Indian banks (HDFC, ICICI, SBI, Axis, Kotak), Canadian banks (RBC, TD, BMO, Scotiabank), Australian banks (CBA, ANZ, Westpac), and many regional and online banks. Both digital PDFs downloaded from online banking and photographed paper statements are supported in PDF, PNG, JPG, and JPEG formats.

How do I match bank statement transactions to invoices and cheques for reconciliation?+

Add a Make Iterator after AI-Process Bank Statement to loop over the transactions array. For each transaction, run a lookup against your invoice register in Airtable, Google Sheets, QuickBooks, or your accounting API to find an invoice matching the amount and approximate date. The checksPaid array is especially useful: match each entry to records from AI-Process Bank Cheque for end-to-end cheque reconciliation. Unmatched transactions go to an exceptions queue in Slack or Airtable for manual bookkeeper review.

Modules associés

Chèque bancaire traité par IA

Extraire les détails de chaque chèque, faire correspondre chaque chèque à l'entrée correspondante dans le tableau checksPaid du relevé pour un rapprochement de chèques de bout en bout.

AI-Invoice Parser

Extraire les champs des factures, faire correspondre les montants et les dates des factures aux transactions des relevés bancaires pour le rapprochement automatique des paiements.

Bulletin de paie traité par IA

Analyser les bulletins de paie des employés et les combiner avec les relevés bancaires pour la vérification des revenus dans le cadre des processus de prêt, de sélection des locataires et de connaissance du client (KYC).

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