Analizzatore di fatture basato sull'IA in Make

Cosa fa questo modulo

PDF4me Analizzatore di fatture basato sull'IA estrae dati strutturati da PDF o immagini fatture all'interno del tuo Make scenario utilizzando l'IA, nessuna impostazione del modello, nessuna coordinata di campo, nessuna regola da mantenere. Fornire un PDF, PNG, JPG, O JPEG e il modulo restituisce Dettagli del fornitore, voci, importi, date, imposte, valuta e termini di pagamento come campi mappabili individualmente. Ideale per l'automazione della contabilità fornitori, la gestione delle spese, la riconciliazione finanziaria e i flussi di lavoro di digitalizzazione delle fatture, scalabili su centinaia di fornitori e formati.

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Estrai i dati delle fatture con l'IA in Make: Dropbox Scarica un file → PDF4me AI-Invoice Parser. Ottieni fornitore, importi, date, voci e campi personalizzati (numero negozio, codice reparto). Guida passo passo con screenshot.

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Estrazione tramite IA e rinominazione intelligente di qualsiasi PDF in Make: un flusso di lavoro Dropbox a 4 moduli con PDF4me AI - Analizzatore di documenti

Scenario Make a quattro moduli: scaricare un PDF del fornitore da Dropbox, eseguire AI - Document Parser con default_invoice_extraction, analizzare il JSON per estrarre il nome del fornitore, quindi ricaricare il file con vendorName.pdf come nome. Screenshot reali, valori esatti dei campi, nessun inserimento manuale dei dati.

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Autenticazione del tuo API Richiesta

Ogni PDF4me modulo in Make richiede un valido Connessione. Crea o selezionane uno che contenga il tuo PDF4me API chiave affinché lo scenario possa autenticare in modo sicuro le richieste di estrazione delle fatture tramite IA.

Get your API Key

Informazioni importanti da non perdere

Supporti PDF, PNG, JPG, E JPEG input

Mappa il binario della fattura da Dropbox, Google Drive, allegati di posta elettronica, o HTTP moduli direttamente nel campo Documento. Imposta il nome della fattura con l'estensione corretta, PDF per le fatture digitali, PNG/JPG/JPEG per fatture scansionate o fotografate.

I punteggi di affidabilità sono inclusi in ogni output

Ogni estrazione restituisce un fiducia oggetto con punteggi per campo (0-1). Utilizzare un Make Filtra per instradare i risultati a bassa affidabilità a una coda di revisione umana in Airtable O Slack Invece di inserirli direttamente nei sistemi contabili, si eliminano costose correzioni successive.

Utilizzare chiavi di campo personalizzate per fatture non standard

Aggiungi nomi di campi aggiuntivi tramite Chiavi di campo personalizzate per estrarre campi oltre lo schema standard della fattura, vendor_phone, tax_id, purchase_order_number, store_number. Ogni chiave personalizzata viene restituita come token mappabile individualmente nel Make pacchetto di output.

Imposta File su Mappa, collega Nome fattura e Documento dal modulo precedente e, facoltativamente, aggiungi Chiavi campo personalizzate per estrarre campi oltre lo schema standard della fattura.

Parametri

Necessario: Connessione, nome fattura e documento devono essere sempre forniti. Il campo di input corrispondente (proprietà binaria, Base64 Contenuto o file URL) è richiesto in base al tipo di dati di input scelto. Le chiavi dei campi personalizzati sono facoltative e possono essere aggiunte per ogni scenario.

Parametro	Necessario	Cosa fa	Esempio
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 invoice is supplied. Binary Data reads from a previous module (most common). Base64 String accepts encoded payload. URL downloads from a public link.	Binary Data
Input Binary Field	Conditional	Binary content of the invoice file. Required when Input Data Type is Binary Data. Wire from Dropbox, Google Drive, OneDrive Data field, or any HTTP/email module that returns file bytes.	1. Data
Base64 Invoice Content	Conditional	Base64-encoded invoice content. Required when Input Data Type is Base64 String. Useful when invoice arrives from a webhook or API call that delivers encoded content.	JVBERi0xLjQK...
Invoice URL	Conditional	Public URL to the invoice file. Required when Input Data Type is URL. The URL must not require authentication.	https://example.com/invoice.pdf
Invoice Name	Yes	Filename of the invoice with proper extension (.pdf, .png, .jpg, .jpeg). Used for format detection and AI processing optimization.	invoice.pdf
Custom Field Keys	No	Optional list of custom field keys to extract beyond the standard invoice schema. Each key returns as an individual mappable token in the output bundle.	["vendor_phone", "tax_id", "purchase_order_number"]

Campi di output

Campo	Tipo	Cosa contiene
invoiceNumber	String	Extracted invoice number or reference identifier (e.g. INV-2024-001).
vendorName	String	Complete name of vendor or supplier as printed on the invoice.
vendorAddress	String	Complete vendor address including street, city, state, and postal code.
vendorEmail	String	Vendor email address when present on the invoice.
vendorPhone	String	Vendor phone number when present on the invoice.
billToName	String	Name of the entity being billed (your company or end customer).
billToAddress	String	Complete billing address.
invoiceDate	String	Invoice issue date in ISO 8601 format (YYYY-MM-DD).
dueDate	String	Payment due date in ISO 8601 format.
subTotal	Number	Subtotal amount before taxes.
total	Number	Final total amount including all taxes and adjustments.
currency	String	Currency code in ISO 4217 format (USD, EUR, GBP, INR, CHF, etc.).
paymentTerms	String	Payment terms and conditions (e.g. Net 30, Due on receipt).
lineItems	Array	Array of line items with description, quantity, unitPrice, total, and HSN code when present.
cgst / sgst / igst	Number	Indian tax fields when present on the invoice: central, state, and integrated GST amounts.
confidence	Object	Per-field confidence scores (0-1). Use a Make Filter to route low-confidence extractions for human review.
jobId	String	PDF4me job identifier for audit trail and support tickets.
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.

Configurazione rapida

1. Aggiungere PDF4me → Analizzatore di fatture basato sull'IA al tuo Make scenario.
2. Seleziona Connessione (oppure fai clic) Aggiungere per crearne uno con il tuo PDF4me API chiave).
3. Sotto File, scegliere Mappa per visualizzare i campi Nome fattura e Documento.
4. Mappa Nome della fattura al nome del file sorgente (includi .pdf, .png, .jpg, O .jpeg).
5. Mappa Documento al contenuto binario dal modulo sorgente: tipicamente il Dati campo di Dropbox, Google Drive, OneDrive, O Gmail moduli di fissaggio.
6. Aggiungere facoltativamente Chiavi di campo personalizzate per i campi che vanno oltre lo schema standard della fattura (ad esempio purchase_order_number, tax_id, store_number).
7. Fare clic Salva e avvia lo scenario. Il pacchetto di output espone ogni campo estratto: collegali a QuickBooks, Xero, Airtable, Google Sheets, Slack approvazione, o HTTP moduli.

Esempi di flusso di lavoro

Esempi di flusso di lavoroCommon Make scenario patterns using AI-Invoice Parser.

Email del fornitore → Analizzatore di fatture basato sull'IA → QuickBooks conto

1. Gmail si attiva quando arriva un'e-mail da un indirizzo fornitore noto con un PDF allegato fattura.
2. L'allegato viene passato ad AI-Invoice Parser. Il pacchetto di output restituisce il nome del fornitore, il numero della fattura, le voci, il totale, la valuta e le condizioni di pagamento.
3. UN Make Il filtro controlla la fiducia sul campo totale, le estrazioni inferiori a 0,85 vengono indirizzate a Slack canale per la revisione umana.
4. Le fatture ad alta affidabilità vengono inviate a QuickBooks come una nuova fattura con fornitore, data di scadenza, voci e mappatura dei conti applicati automaticamente.
5. UN Airtable Il registro registra il numero di fattura, il fornitore, l'importo, lo stato e la data e l'ora per la creazione di report di audit.

Dropbox cartella di monitoraggio → analisi in blocco → Google Sheets registro contabile

1. UN Dropbox I file di controllo attivano i fuochi ogni volta che viene emessa una nuova fattura PDF viene inserito nella cartella della posta in arrivo della contabilità.
2. AI-Invoice Parser estrae l'intero contenuto della fattura. Le chiavi di campo personalizzate aggiungono il numero dell'ordine di acquisto e il codice del reparto, in modo che l'allocazione dei costi venga acquisita per ogni riga.
3. UN Google Sheets Il modulo Aggiungi riga aggiunge una riga di registro normalizzata per fattura, fornitore, totale, valuta, ordine di acquisto, reparto e data di scadenza.
4. Un secondo modulo scorre ogni riga e la aggiunge a un foglio di lavoro separato, denominato "Righe", per l'analisi della spesa.
5. La fattura PDF viene spostato in una sottocartella anno-mese per l'archiviazione, mantenendo la casella di posta in arrivo pulita per l'esecuzione successiva.

Fattura di valore elevato → Analisi tramite IA → approvazione in più fasi

1. Un webhook riceve le fatture da un portale interno. Il documento binario viene passato ad AI-Invoice Parser.
2. Un router si dirama in base all'importo totale estratto. Le fatture superiori a 10.000 dollari richiedono l'approvazione del CFO; quelle superiori a 1.000 dollari richiedono l'approvazione del responsabile; quelle inferiori a 1.000 dollari vengono approvate automaticamente.
3. Ogni filiale invia un Slack messaggio di approvazione contenente fornitore, totale, voci di riga e un collegamento all'originale PDF.
4. Quando l'approvazione viene ricevuta, la fattura viene registrata su Xero come fattura con il conto contabile corretto in base alle chiavi dei campi personalizzati (department_code, project_code).
5. Un finale Airtable La riga registra l'approvatore, la data e l'ora dell'approvazione e la decisione finale per le tracce di audit di conformità.

Domande frequenti

What invoice fields does the AI-Invoice Parser extract?+

The module returns a complete structured set: invoiceNumber, vendorName, vendorAddress, vendorEmail, vendorPhone, billToName, billToAddress, invoiceDate, dueDate, subTotal, total, currency (ISO 4217), paymentTerms, and a lineItems array with description, quantity, unit price, total, and HSN code per row. Indian tax fields (cgst, sgst, igst) appear when present. Every field comes with a confidence score so you can decide which extractions to trust automatically and which to route for human review.

What file formats does AI-Invoice Parser support in Make?+

PDF, PNG, JPG, and JPEG. Digital PDFs (born-digital invoices generated by ERPs or invoicing software) deliver the highest extraction accuracy. Scanned PDFs and photographed invoices work too: PDF4me applies AI OCR before semantic extraction. Always set the Invoice Name with the correct file extension so the module detects the format properly and applies the right processing pipeline.

How do I extract fields that are not in the standard invoice schema?+

Use the Custom Field Keys parameter. Add keys such as purchase_order_number, store_number, department_code, vendor_tax_id, gst_number, or any other field your accounting workflow needs. Each custom key returned appears as an individually mappable token in the Make output bundle and can be wired directly into accounting, database, or ERP modules without any additional parsing.

How should I handle low-confidence extractions in production scenarios?+

The confidence object returns per-field scores from 0 to 1. Add a Make Filter immediately after the parser to route low-confidence invoices (e.g. total confidence below 0.85, or any critical field below 0.90) into a human review queue in Airtable, Slack, or a dedicated approval workflow. High-confidence results go straight to QuickBooks, Xero, NetSuite, or your ERP. This pattern eliminates costly downstream corrections while still scaling to thousands of invoices per month.

Can AI-Invoice Parser process invoices in different languages and currencies?+

Yes. The AI is trained on multilingual invoices and handles English, German, French, Spanish, Italian, Portuguese, Dutch, and other major business languages without any extra configuration. Currencies are returned in ISO 4217 format (USD, EUR, GBP, INR, CHF, JPY, etc.) so downstream conversion or reconciliation logic always has a normalized code regardless of the source invoice format.

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