AI-Processar cartão de crédito em n8n

AI-Processar cartão de crédito é um PDF4me ação do nó em n8n que lê a imagem de um cartão de crédito ou PDF e retorna os dados do cartão como estruturados JSON Use este recurso para capturar o nome do titular do cartão, número do cartão, data de validade e banco emissor a partir de uma digitalização ou foto, em vez de digitá-los manualmente em um formulário.

O que este nó faz

PDF4me: AI-Processar cartão de crédito retira um arquivo de cartão de dados binários, um Base64 Stringou um URL e aplica a visão AI para retornar um dados do cartão de crédito Objeto que contém os campos individuais do cartão. Ele aceita PDF, PNG, JPG, e JPEGComo retorna valores discretos em vez de um bloco de texto, a próxima etapa do fluxo de trabalho pode atuar em um único campo, e você pode escolher deliberadamente quais desses valores valem a pena manter.

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Autenticando seu API Solicitar

Todo PDF4me nó em n8n requer um válido Credencial para se conectar comCrie ou selecione um que contenha o seu PDF4me API chave para que o fluxo de trabalho possa autenticar solicitações de extração com segurança.

Get your API Key

Fatos importantes que você não deve perder

Extrair não é o mesmo que armazenar.

Números de cartão e códigos de segurança são dados regulamentados. Decida campo por campo quais dados o fluxo de trabalho deve persistir e descarte o restante antes que qualquer informação seja armazenada ou registrada.

Cadeias vazias, não chaves ausentes

Os campos que o modelo não consegue ler retornam como "" Em vez de estar ausente, teste se há valores vazios em vez de verificar se uma chave existe.

A qualidade da imagem determina a precisão.

O brilho, o ângulo e os dígitos em relevo reduzem a visibilidade. OCR confiabilidade. Use o avisos matriz e fallbackUsado Encaminhar resultados duvidosos para revisão.

PDF4me AI-Processar transações com cartão de crédito em n8n

Cartão OCR vs um analisador sintático de documentos genérico

PDF4me O pacote inclui uma ação específica para cada carta e um analisador sintático geral. A ação da carta sabe qual é a aparência da carta; o analisador sintático geral é informado do que procurar.

Aspecto	AI-Processar cartão de crédito	AI Analisador de Documentos
Field set	A fixed card schema returned as creditCardData	Whatever fields you define for the document
Setup effort	None, the card fields are already known	You describe the fields you want extracted
Best fit	Payment cards specifically	Any document shape the card action does not cover
Extending it	Custom Field Keys for extras beyond the card schema	Fully defined by you from the start

Quais parâmetros AI-Precisa processar seu cartão de crédito?

Obrigatório: Ação, Tipo de dados de entrada, o campo correspondente a esse tipo de entrada e Nome do cartão de crédito. As chaves de campo personalizadas são opcionais.

Parâmetro	Obrigatório	O que faz	Exemplo
Action	Required	Selects the PDF4me node action to run. Choose AI-Process Credit Card.	AI-Process Credit Card
Input Data Type	Required	Format of the source card input. Choose Binary Data (from a previous node), Base64 String, or URL.	Binary Data
Input Binary Field	Conditional	Name of the binary property on the incoming n8n item that holds the card file. Required when Input Data Type is Binary Data. Defaults to data.	data
Base64 Credit Card Content	Conditional	Base64-encoded content of the card file. Required when Input Data Type is Base64 String.	JVBERi0xLjQKJ...
Credit Card URL	Conditional	Publicly reachable HTTPS URL to the card file. Required when Input Data Type is URL.	https://example.com/card.jpg
Credit Card Name	Required	Filename of the input file, used for format detection. Accepts .pdf, .png, .jpg, and .jpeg extensions, so give it the extension the file actually is.	card.jpg
Custom Field Keys	Optional	List of extra field keys to pull beyond the standard card schema. Leave empty unless the source carries values the built-in fields do not cover.	["loyaltyId", "branchCode"]

Campos de saída

O nó retorna JSON em vez de um arquivo. Os valores dos cartões ficam armazenados dentro do creditCardData objeto.

Campo	Tipo	O que contém
creditCardData	Object	The extracted card fields. See the field breakdown below.
jobId	String	Identifier for the AI processing job, useful when reporting an extraction problem.
jobIdExt	String	External job identifier for third-party integration, null when unused.
success	Boolean	True when extraction completed. Use it to branch error handling.
message	String	Human-readable status message, carrying success confirmation or error detail.

Campos dentro de dados do cartão de crédito

Qualquer campo que o modelo não consiga ler em uma determinada imagem será retornado como uma string vazia.

Campo	Tipo	O que contém
cardholderName	String	Name as it appears on the card.
cardNumber	String	The primary account number. Regulated data, so handle deliberately.
expiryDate	String	Expiry date, typically MM/YY.
validFrom	String	Valid-from date where the card shows one.
validThru	String	Valid-through date, often the same as expiryDate.
cvv	String	Card security code. The PCI DSS standard prohibits retaining this after authorisation.
cardType	String	Card type where detected, such as credit or debit.
cardBrand	String	Card brand where detected, such as Visa or MasterCard.
bankName	String	Bank name printed on the card.
issuingBank	String	Issuing bank where it can be determined separately from bankName.
accountNumber	String	Associated account number when the source is a statement rather than a card face.
warnings	Array	Messages about data quality or extraction difficulty on this file.
fallbackUsed	Boolean	Whether an alternative extraction path was used. A useful low-confidence signal.

Como faço para configurar? AI-Processar cartão de crédito em n8n?

1. Adicionar PDF4me para o seu n8n fluxo de trabalho e escolha o AI-Processar cartão de crédito Ação.
2. Em Credencial para se conectar com, selecione o seu PDF4me credencial ou clique Criar nova credencial e cole o seu API chave.
3. Definir Tipo de dados de entrada para Dados binários (padrão), Base64 String, ou URL e preencha o campo correspondente no arquivo de fichas.
4. Definir Nome do cartão de crédito com a extensão correta, por exemplo card.jpg ou statement.pdf.
5. Opcionalmente, adicione Chaves de Campo Personalizadas para valores que vão além do esquema de cartão padrão.
6. Execute o nó e leia o creditCardData objeto da resposta.
7. Antes de armazenar qualquer informação, selecione apenas os campos que você realmente precisa e descarte o restante.

Configurações típicas

Exemplos de fluxo de trabalhoCommon n8n workflow patterns using AI-Process Credit Card.

Integração sem necessidade de redigitar.

1. O cliente carrega uma foto do seu cartão durante o cadastro.
2. AI-O processamento do cartão de crédito lê o nome do titular e a data de validade.
3. Apenas os campos não sensíveis são usados para preencher previamente o formulário de confirmação.

Encaminhar leituras de baixa confiança para um humano

1. O nó processa uma imagem de cartão carregada.
2. Um nó IF verifica a matriz de avisos e o sinalizador fallbackUsed.
3. Qualquer item duvidoso é encaminhado para uma fila de revisão em vez de ser processado diretamente.

Monitoramento de vencimento registrado

1. A imagem do cartão é processada uma única vez, no momento da captura.
2. Apenas a data de validade e o nome do titular do cartão são armazenados.
3. Um fluxo de trabalho programado sinaliza os cartões que estão perto do vencimento para que seja feito o contato necessário para a renovação.

Associe um extrato a uma conta.

1. Um extrato de cartão PDF chega em uma caixa de correio compartilhada.
2. O nó extrai o nome do banco e o número da conta.
3. A declaração é arquivada no registro de conta correspondente.

Dicas práticas

Drop what you do not need immediately

Select the handful of fields the workflow actually uses in the very next node, so the full card payload never reaches storage, logs, or an error notification.

Give the filename its real extension

Credit Card Name drives format detection. Calling a JPEG card.pdf invites a failed or degraded read.

Check warnings before trusting a value

The warnings array and fallbackUsed are the cheapest confidence signal available. Branch on them rather than assuming a clean read.

Test for empty strings, not missing keys

Unread fields return as empty strings, so a key-existence check will pass on a field that holds nothing.

Improve the input before blaming the model

A flat, evenly lit, high resolution capture beats any amount of downstream correction, especially on embossed digits.

Use Custom Field Keys sparingly

The standard schema covers the card face. Reach for custom keys only when the source genuinely carries something extra.

Folha de dicas

Campo	Valor
Action	AI-Process Credit Card
Input Data Type	Binary Data
Input Binary Field	data
Credit Card Name	card.jpg
Custom Field Keys	(empty)
Accepted formats	PDF, PNG, JPG, JPEG
Returns	JSON with a creditCardData object
Credentials	PDF4me API credential

Perguntas frequentes

What file formats can the node read a credit card from?+

PDF, PNG, JPG, and JPEG. Set Credit Card Name with the matching extension so the format is detected correctly, for example card.jpg for a photo or statement.pdf for a document.

Which fields come back, and why are some empty?+

The creditCardData object carries fields such as cardholderName, cardNumber, expiryDate, validThru, bankName, and cvv. Fields the model cannot read on a given image come back as empty strings rather than being omitted, so check for empty values instead of assuming every key is populated.

Should I store the extracted card number and CVV?+

Treat that decision carefully. A primary account number and security code are exactly the data the PCI Security Standards Council governs through PCI DSS, and the standard prohibits retaining the card verification code after authorisation. Extracting a field in a workflow does not mean you should persist it, so drop what you do not need before writing anything to storage or logs, and confirm your own obligations against the current standard.

What are the warnings and fallbackUsed fields for?+

warnings is an array of messages about data quality or extraction difficulty on that file, and fallbackUsed indicates whether an alternative extraction path was taken. Both are useful signals for routing low-confidence results to a human review branch in your n8n flow logic instead of straight through.

How accurate is OCR on a photographed card?+

Accuracy depends heavily on the source image. Embossed numbers at an angle, glare, and low resolution all reduce it. Check the success flag and the warnings array, and route anything doubtful to manual review rather than trusting a single pass on a photograph.

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