Analisador de faturas com IA em Make

O que este módulo faz

PDF4me Analisador de Faturas com IA Extrai dados estruturados de PDF ou faturas de imagem dentro do seu Make cenário usando IA, sem configuração de modelo, sem coordenadas de campo, sem regras para manter. Forneça um PDF, PNG, JPG, ou JPEG e o módulo retorna Detalhes do fornecedor, itens da lista, valores, datas, impostos, moeda e condições de pagamento. como campos mapeáveis individualmente. Ideal para automação de contas a pagar, gestão de despesas, conciliação financeira e fluxos de trabalho de digitalização de faturas que se adaptam a centenas de fornecedores e formatos.

Artigos relacionados no blogue(2)

Muitas faturas no Dropbox? Analise-as automaticamente com o Make, usando processamento de faturas com IA!

Extraia dados de faturas com IA no Make: Dropbox - Baixe um arquivo → PDF4me AI-Invoice Parser. Obtenha fornecedor, valores, datas, itens de linha e campos personalizados (Número da Loja, Código do Departamento). Passo a passo com capturas de tela.

Ler publicação →

Extração e renomeação inteligente de qualquer PDF com IA no Make: um fluxo de trabalho de 4 módulos no Dropbox com PDF4me AI - Analisador de Documentos

Cenário de quatro módulos no Make: extrair um PDF de um fornecedor do Dropbox, executar o analisador de documentos com IA e extrair a fatura padrão, analisar o JSON para expor o nome do fornecedor e, em seguida, reenviar o arquivo com o nome do fornecedor (vendorName.pdf). Capturas de tela reais, valores exatos dos campos, sem entrada manual de dados.

Ler publicação →

Autenticando seu API Solicitar

Todo PDF4me módulo em Make requer um válido ConexãoCrie ou selecione um que contenha o seu PDF4me API essencial para que o cenário possa autenticar com segurança as solicitações de extração de faturas por IA.

Get your API Key

Fatos importantes que você não deve perder

Suportes PDF, PNG, JPG, e JPEG entradas

Mapeie o binário da fatura a partir de Dropbox, Google Driveanexos de e-mail ou HTTP Insira os módulos diretamente no campo Documento. Defina o Nome da Fatura com a extensão correta. PDF para faturas digitais, PNG/JPG/JPEG para faturas digitalizadas ou fotografadas.

Os índices de confiança estão incluídos em todos os resultados.

Cada extração retorna um confiança objeto com pontuações por campo (0-1). Use um Make Filtrar para encaminhar resultados de baixa confiança para uma fila de revisão humana em Airtable ou Slack Em vez de inseri-los diretamente nos sistemas de contabilidade, elimina correções dispendiosas posteriores.

Utilize chaves de campo personalizadas para faturas não padronizadas.

Adicione nomes de campos extras através de Chaves de Campo Personalizadas para extrair campos além do esquema de fatura padrão, vendor_phone, tax_id, purchase_order_number, store_number. Cada chave personalizada retorna como um token mapeável individualmente no Make pacote de saída.

Defina o arquivo para mapear, conecte o nome da fatura e o documento do módulo anterior e, opcionalmente, adicione chaves de campo personalizadas para extrair campos além do esquema de fatura padrão.

Parâmetros

Obrigatório: A conexão, o nome da fatura e o documento devem sempre ser fornecidos. O campo de entrada correspondente (Propriedade Binária, Base64 Conteúdo ou arquivo URLÉ necessário preencher o campo com base no tipo de dados de entrada escolhido. As chaves de campo personalizadas são opcionais e podem ser adicionadas conforme o cenário.

Parâmetro	Obrigatório	O que faz	Exemplo
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"]

Campos de saída

Campo	Tipo	O que contém
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.

Configuração rápida

1. Adicionar PDF4me → Analisador de faturas com IA para o seu Make cenário.
2. Selecione Conexão (ou clique) Adicionar para criar um com o seu PDF4me API chave).
3. Sob Arquivo, escolher Mapa Para revelar os campos Nome da Fatura e Documento.
4. Mapa Nome da fatura para o nome do arquivo de origem (incluir .pdf, .png, .jpg, ou .jpeg).
5. Mapa Documento para o conteúdo binário do módulo de origem: tipicamente o Dados campo de Dropbox, Google Drive, OneDrive, ou Gmail módulos de fixação.
6. Opcionalmente, adicione Chaves de Campo Personalizadas para campos além do esquema de fatura padrão (por exemplo, purchase_order_number, tax_id, store_number).
7. Clique Salvar e execute o cenário. O pacote de saída expõe todos os campos extraídos: conecte-os em QuickBooks, Xero, Airtable, Google Sheets, Slack aprovação, ou HTTP módulos.

Exemplos de fluxo de trabalho

Exemplos de fluxo de trabalhoCommon Make scenario patterns using AI-Invoice Parser.

E-mail do fornecedor → Analisador de faturas com IA → QuickBooks conta

1. Gmail É acionado quando um e-mail chega de um endereço de fornecedor conhecido com um PDF Anexo de fatura.
2. O anexo é passado para o analisador de faturas com IA. O pacote de saída retorna o nome do fornecedor, o número da fatura, os itens da fatura, o total, a moeda e as condições de pagamento.
3. A Make O filtro verifica a confiança no campo total; extrações abaixo de 0,85 são encaminhadas para um Slack canal para revisão humana.
4. As faturas de alta confiabilidade são enviadas para QuickBooks Uma nova fatura com fornecedor, data de vencimento, itens de linha e mapeamento de conta foi aplicada automaticamente.
5. Um Airtable O registro de logs captura o número da fatura, o fornecedor, o valor, o status e o carimbo de data/hora para fins de auditoria.

Dropbox pasta de monitoramento → análise em massa → Google Sheets livro-razão

1. A Dropbox O recurso "Monitorar Arquivos" é acionado sempre que uma nova fatura é gerada. PDF é arquivado na pasta de entrada da caixa de entrada de contabilidade.
2. O analisador de faturas com IA extrai o conteúdo completo da fatura. As chaves de campo personalizadas adicionam o número do pedido de compra e o código do departamento, de modo que a alocação de custos seja capturada por linha.
3. A Google Sheets O módulo Adicionar uma Linha anexa uma linha normalizada ao razão para cada fatura, fornecedor, total, moeda, pedido de compra, departamento e data de vencimento.
4. Um segundo módulo itera sobre cada item de linha e o anexa a uma planilha separada de itens de linha para análise de gastos.
5. A fatura PDF é movido para uma subpasta de ano/mês para arquivamento, mantendo a caixa de entrada organizada para a próxima execução.

Fatura de alto valor → análise por IA → aprovação em várias etapas

1. Um webhook recebe faturas de um portal interno. O binário do documento é passado para o analisador de faturas com IA.
2. Um roteador ramifica-se com base no valor total extraído. Faturas acima de US$ 10.000 exigem aprovação do diretor financeiro; acima de US$ 1.000 exigem aprovação do gerente; abaixo de US$ 1.000 são aprovadas automaticamente.
3. Cada filial envia um Slack Mensagem de aprovação contendo fornecedor, total, itens da lista e um link para a original. PDF.
4. Após a aprovação, a fatura é lançada em Xero como uma fatura com a conta contábil correta com base nas chaves de campo personalizadas (código_do_departamento, código_do_projeto).
5. Um final Airtable A linha registra o aprovador, o carimbo de data/hora da aprovação e a disposição final para fins de auditoria de conformidade.

Perguntas frequentes

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.

Módulos relacionados

Pedido de Processamento por IA

Extraia dados de pedidos de compra e venda, combine com o analisador de faturas com IA para automação completa do processo de compra ao pagamento e conciliação de três vias.

Recibo de Processo de IA

Analise recibos de vendas e despesas, e utilize-os em conjunto com o Analisador de Faturas para uma gestão completa de contas a pagar e despesas.

Extrato bancário processado por IA

Extraia transações e saldos de extratos bancários e compare pagamentos de faturas com lançamentos bancários para conciliação automatizada.

Obtenha ajuda

Make IntegrationGet your API KeyMake Documentation