AI-給与明細の処理 n8n

AI-給与明細の処理 は PDF4me AI アクション n8n 給与明細書または給与リストを読み込み、その内容を構造化された形式で返します。 JSONこれを使えば、総支給額と手取り額、源泉徴収税額、労働時間、控除額、年初来の合計額を、誰かが再入力することなく文書から抽出できます。

このノードの機能

で n8n これは次のように表示されます リソース： AI プラス AI 業務内容： AI-給与明細の処理バイナリデータ、base64、または URL そしてそれは 給与明細データ 収入、税金、従業員と雇用主の詳細、労働時間、福利厚生、年初来の合計額を網羅するオブジェクト、 警告 そして フォールバック使用済み そうすれば、結果をどれだけ信用できるかを判断できます。

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認証 API リクエスト

毎 PDF4me ノード n8n 有効な 接続するための認証情報. 作成または選択して、 PDF4me API ワークフローが認証できるようにするためのキー AI 抽出要求。

Get your API Key

見逃してはならない重要な事実

抽出することとコンプライアンスを遵守することは同じではない

スタブには賃金データと従業員識別子が含まれていることがよくあります。それらをシステムに取り込むと、既に抱えている義務の対象となります。このノードは、その位置をどちらにしても変更しません。

欠損値は、存在しないのではなく、ゼロとして返されます。

未読の数字が返ってくる 0 または空文字列。したがって、ゼロは曖昧なので、確認せずにゼロに対して計算しないでください。 警告。

ドロップダウンメニューには「給与明細」と表示され、「給与明細書」とは表示されません。

セット リソース に AI次に探す AI-給与明細の処理 下 AI 操作。ノードを「payslip」で検索しても見つかりません。

AI-給与明細の処理 vs AI-ドキュメントパーサー：どれを使うべきですか？

どちらも文書を読み込み、構造化データを返す。違いは、スキーマが事前に決定されているかどうかである。

	AI-給与明細の処理	対 AI-ドキュメントパーサー
出力形状	固定の給与計算スキーマ、毎回同じキー	ドキュメントの種類ごとに定義するもの
セットアップ作業	アクションを選んで、出発	希望する分野を説明します
最適	大量の給与明細と領収書	専用のアクションがない文書
給与計算フィールド	既に名前とタイプが付けられています	自分で名前を付けてください
どれ vs どれ	書類が給与明細である場合を選択してください	それ以外の場合は選択してください

書類が給与明細の場合は、この手順が最も簡単です。給与関連の用語は既に組み込まれています。 AI-ドキュメントパーサー そのフォーマットに専用のアクションがない場合。

ノードの設定方法を教えてください。

追加する PDF4me あなたのノードへ n8n ワークフロー、設定 リソース に AI次に選択 AI-給与明細の処理 から AI 業務初回設定については、以下を参照してください。 n8n 統合ガイド。

前提条件： 1 PDF4me API 資格、 n8n ワークフロー、そして給与明細として PDF、 PNG、 JPG、 または JPEG。

ノードパネル。カスタムフィールドは、最初は空で、入力するリストではなく、アイテムを追加するコレクションです。

パラメータは何ですか？

パネルは短い。作業のほとんどは、入力モードを選択し、ファイル名を正しく付けることだ。

パラメータ	タイプ	必須	説明	例
Input Data Type	Options	Required	How the document reaches the node: Binary Data, Base64 String, or URL. The matching source field appears beneath it. Default is `Binary Data`.	Binary Data
Input Binary Field	String	Conditional	Name of the binary property holding the file. Shown when Input Data Type is Binary Data. Default is `data`.	data
Base64 Pay Stub Content	String	Conditional	The document as a base64 string. Shown when Input Data Type is Base64 String.	JVBERi0xLjQKJ...
Pay Stub URL	String	Conditional	A publicly reachable link to the document. Shown when Input Data Type is URL.	https://example.com/paystub.pdf
Document Name	String	Optional	Filename with its real extension, which is what drives format detection. Default is `pay_stub.png`.	pay_stub.png
Custom Fields	Collection	Optional	An add-item collection, empty by default. Use Add Custom Field to request values outside the standard schema.	shiftDifferential

:::注：3つの入力モードは相互に排他的です バイナリデータ、 Base64 String、 そして URLそれぞれが独自のソースフィールドを公開しており、選択したモードに一致するもののみに値を入力する必要があります。前のノードがファイルを取得した場合は、通常「バイナリデータ」が選択されます。 :::

そのノードはどのような値を返しますか？

この回答は給与関連のすべてを包み込みます payStubData そして、ジョブのメタデータも一緒に保持します。

分野	タイプ	説明	例
_metadata	Object	Added by the node: success (always true), message (`Pay stub processed successfully using AI`), processingTimestamp (time the node received the result, ISO 8601), sourceFileName (the Document Name field) and operation (`aiProcessPayStub`), plus customFieldsUsed and customFieldsCount when custom fields are set.	{ "operation": "aiProcessPayStub" }
payStubData	Object	All extracted pay stub fields. Broken down in the table below.	{ "grossPay": 1627.74, ... }
jobId	String	Identifier for the AI processing job, useful when investigating a specific run.	00000000-0000-0000-0000-000000000000
jobIdExt	String	External job identifier for third-party system integration, when applicable.	null
success	Boolean	Whether the extraction call completed. Note this reports the call, not the quality of the reading.	true
message	String	Status text, carrying error detail when something fails.	Pay stub data extracted successfully

payStubDataの内部

分野	タイプ	グループ	説明	例
warnings	Array	Quality signal	Data quality issues met during extraction. Read this before trusting any figure.	["Vision AI processing completed successfully"]
fallbackUsed	Boolean	Quality signal	Whether a secondary extraction method was needed. True is a review trigger.	false
rawOcrText	String	Quality signal	Raw OCR text from the document, when available.	""
grossPay	Number	Earnings	Gross pay before deductions.	1627.74
netPay	Number	Earnings	Net pay after all deductions.	1040.23
payPeriod	String	Earnings	Date range the stub covers.	07/10/2017 - 07/23/2017
payDateStr	String	Earnings	Pay date as printed on the stub.	08/04/2017
PayDate	String	Earnings	Pay date. Note the capitalised key, which differs from payDateStr.	08/04/2017
commissionBonus	Number	Earnings	Commission or bonus amount.	0
federalIncomeTax	Number	Tax	Federal income tax withheld this period.	182.98
stateIncomeTax	Number	Tax	State income tax withheld.	61
socialSecurityTax	Number	Tax	Social Security tax withheld.	0
medicareTax	Number	Tax	Medicare tax withheld.	22.12
localCityTax	Number	Tax	Local or city tax withheld.	0
employeeName	String	Employee	Name of the employee.	Franklin St
employeeIdSsn	String	Employee	Employee ID or Social Security Number. Treat as sensitive.	000000000
employeeAddress	String	Employee	Employee address as printed.	123 Franklin St, Chapel Hill, NC 27517
jobTitle	String	Employee	Job title or position.	Admin Support Specialist
companyName	String	Employer	Employer name.	University of North Carolina
employerAddress	String	Employer	Employer address.	103 South Building, Chapel Hill, NC
employerEin	String	Employer	Employer Identification Number, empty when not printed.	""
regularHours	Number	Hours	Regular hours worked in the period.	74.5
overtimeHours	Number	Hours	Overtime hours worked.	0
regularRate	Number	Hours	Regular hourly rate.	20.346846
overtimeRate	Number	Hours	Overtime hourly rate.	0
totalHours	Number	Hours	Total hours worked in the period.	80
healthInsurance	Number	Deductions	Health insurance deduction.	0
retirement401k	Number	Deductions	Retirement contribution deduction.	97.66
otherBenefits	Number	Deductions	Other benefit deductions.	0
garnishments	Number	Deductions	Amount withheld for garnishments.	0
ytdGrossPay	Number	Year to date	Year-to-date gross pay.	28707.21
ytdNetPay	Number	Year to date	Year-to-date net pay.	18396.25
ytdFederalTax	Number	Year to date	Year-to-date federal tax.	3319.78
ytdStateTax	Number	Year to date	Year-to-date state tax.	1126
checkNumber	String	Payment	Check number or payment reference.	Advice #0000000002214873
directDepositInfo	String	Payment	Direct deposit details as printed, usually with a masked account.	Checking XXXXXXX0000
vacationSickTime	String	Payment	Vacation and sick balance text.	Vacation End Balance: 213.66

N8N 行動対応

JSON

{
  "payStubData": {
    "warnings": ["Vision AI processing completed successfully"],
    "fallbackUsed": false,
    "rawOcrText": "",
    "grossPay": 1627.74,
    "netPay": 1040.23,
    "payPeriod": "07/10/2017 - 07/23/2017",
    "payDateStr": "08/04/2017",
    "federalIncomeTax": 182.98,
    "stateIncomeTax": 61,
    "socialSecurityTax": 0,
    "medicareTax": 22.12,
    "localCityTax": 0,
    "employeeName": "Franklin St",
    "employeeIdSsn": "000000000",
    "jobTitle": "Admin Support Specialist",
    "companyName": "The University of North Carolina at Chapel Hill",
    "employerEin": "",
    "regularHours": 74.5,
    "overtimeHours": 0,
    "regularRate": 20.346846,
    "totalHours": 80,
    "retirement401k": 97.66,
    "garnishments": 0,
    "ytdGrossPay": 28707.21,
    "ytdNetPay": 18396.25,
    "ytdFederalTax": 3319.78,
    "ytdStateTax": 1126,
    "checkNumber": "Advice #0000000002214873",
    "commissionBonus": 0,
    "PayDate": "08/04/2017"
  },
  "jobId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
  "jobIdExt": null,
  "success": true,
  "message": "Pay stub data extracted successfully"
}

Confidence routing

品質シグナルに基づいて分岐する successこれは、通話が完了したことのみを報告するものです。

// n8n IF node condition
const d = $json.payStubData;
const routine = d.warnings.length === 1
  && d.warnings[0].includes('completed successfully');

// true  -> straight through to payroll
// false -> human review queue
return !d.fallbackUsed && routine && d.grossPay > 0;

の grossPay > 0 節が重要なのは、未読の数字が 0これは、それがなければ真のゼロと区別がつかない。

典型的な構成

Payroll intake from email

A mail trigger picks up stubs from a payroll provider, this action reads each one, and the figures land in a finance sheet without manual keying.

Income verification for lending

An applicant uploads recent stubs. The action extracts grossPay, netPay, and the year-to-date totals, and the workflow flags anything that needs an underwriter to look.

Employee record reconciliation

Compare extracted netPay and deductions against what the HR system expects, and raise a ticket only where the two disagree.

Bulk historical digitisation

Loop a folder of archived stubs through the node to turn a filing cabinet of PDFs into queryable rows, with low-confidence results split off for checking.

実践的なヒント

• 摘出された断片は、着地した瞬間から敏感なものとして扱ってください。 employeeIdSsn給与データや自宅住所は、すべて一つのオブジェクトにまとめて送信されます。下流のシステムが本当に必要とする情報だけを判断し、それ以外の情報は保存する前に削除してください。
• 決して枝分かれしない success 一人で。 通話が完了したことを報告しているだけで、読み取り結果が良好だったことを報告しているわけではない。 fallbackUsed そして warnings 品質について教えてくれるのは、これらの分野です。
• 曖昧なゼロに注意する。 未読番号は 0「手取り額が総支給額を超える明細書にフラグを立てる」といったルールでは、総支給額が読み取られていない明細書がそのまま通過してしまうことがあります。まず、金額がゼロより大きいことを確認してください。
• 2つの給与支払日キーに注目してください。 payDateStr そして PayDate どちらもレスポンスに登場し、2つ目は大文字で表記されています。どちらか一方を選び、一貫して使用してください。この部分の不一致はマッピングで見落としやすいためです。
• 雇用主固有の項目にはカスタムフィールドを使用してください。 各種手当、シフト手当、組合費は組織によって異なり、まさにそれらの徴収のために存在している。
• 入手可能な中で最もきれいなコピーを読み込ませてください。 オリジナル PDF あるいは、斜めから撮影したスマートフォンの写真よりも、平面スキャンの方が抽出処理に使える情報が多くなります。

チートシート

ゴール	設定またはフィールド
アクションを見つける n8n	Resource = AI、 AI Operations = AI-給与明細の処理
前のノードのファイルを使用する	Input Data Type = バイナリデータ、 Input Binary Field = data
ホストされているドキュメントを処理する	Input Data Type = URL、 それから Pay Stub URL
検出されたフォーマットを正しく取得する	Document Name 実際の拡張機能付き
非標準の線をキャプチャする	カスタムフィールドを追加する Custom Fields
ランニングを信頼するかどうかを決定する	fallbackUsed プラス warnings
主要な給与額	grossPay、 netPay、 ytdGrossPay

よくある質問

実際のアクションは何と呼ばれていますか n8n？

ノードでは AI-給与明細の処理。 セット リソース に AI、次に選択 AI-給与明細の処理 から AI 業務 ドロップダウン。 word ドキュメントに「給与明細」と記載されています URL 一般的には使われているが、 n8n インターフェース自体が表示されるので、ドロップダウンメニューから「給与明細」を検索してください。

抽出されたデータが信頼できるかどうかは、どうすればわかりますか？

2つのフィールドがその信号を伝える。 warnings 配列リストのデータ品質の問題は抽出時に発生し、 fallbackUsed 二次抽出法が必要だったかどうかを示します。 fallbackUsed は trueまたは、 warnings 給与計算や融資決定に数値が反映される前に人間の目による確認が必要となるため、単なる定型的な完了メモ以上の内容が含まれている。

この措置によって、私の給与計算プロセスは法令遵守となりますか？

いいえ。この操作は文書からデータを抽出します。給与明細には賃金額と、多くの場合、従業員識別番号または社会保障番号の一部が記載されています。 Numberそのため、データを抽出すると、そのデータは既に適用されているプライバシーおよび雇用記録に関する義務の範囲内に置かれます。これらの義務は、このノードではなく、お客様のシステムおよび管轄区域の所有物であり、これを使用してもお客様の立場は変わりません。何が適用されるか不明な場合は、 米国労働省の記録保持に関するガイダンス 賃金記録の妥当な出発点となる。

給与明細に記載されていない項目はどうなりますか？

それらは応答から除外されるのではなく、空の文字列またはゼロとして返されます。 0 で socialSecurityTax または overtimeHours したがって、これは文書上の真のゼロ、または読み取れなかった値を意味します。対応する warnings 特に計算対象となる分野においては、数値が実在すると仮定するのではなく、入力値として扱うべきです。

雇用主固有のフィールドを抽出することはできますか？

はい。 カスタムフィールド ノード内のコレクションを使用すると、標準スキーマを超えて名前付きキーを追加できます。これにより、シフト手当、地域手当、組織のスタブにのみ表示される組合費などを取得できます。取得したい値ごとにエントリを1つ追加してください。

どのようなファイル形式を読み込めますか？

PDF、 PNG、 JPG、 そして JPEG。 セット 文書名 ファイル名には実際の拡張子を付けてください。拡張子によって、処理対象のフォーマットがわかるからです。写真に撮ったスタブでも動作しますが、フラットスキャンやオリジナルでも動作しません。 PDF 斜めから撮影したスマートフォンの写真よりも、抽出処理に使える情報が多くなります。

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ユースケース

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ヘルプが必要な場合

n8n Integration Guiden8n SampleGetting Started