• Zlecenia 12
  • Ocena 5.0
  • Ranking 4 869

Budżet: 19000 UAH Termin: 10 dni

Cześć.
Zapoznałem się z zadaniem. Widzę tutaj nie tylko parsowanie PDF, ale MVP systemu analizy strukturalnej wyciągów: określenie banku na podstawie cech odcisku dokumentu, wykrywanie anomalii, oznak edytowania lub niekompletności, z dalszym przejściem do parsowania i kategoryzacji transakcji.

Mogę zrealizować pierwszy etap w Pythonie jako działający pipeline:

klasyfikacja typu PDF

wyciągnięcie strukturalnych cech dokumentu

określenie banku na podstawie układu / bloków / czcionek / geometrii tabeli

  • Zlecenia 118
  • Ocena 5.0
  • Ranking 10 376

Budżet: 4500 UAH Termin: 3 dni

Witam.

Jestem programistą NodeJS. Mogę stworzyć dla Ciebie bota na Telegram z tymi funkcjonalnościami. Jestem gotów się tym zająć. Pisz, omówimy.

  • Zlecenia 41
  • Ocena 4.9
  • Ranking 19 784

Budżet: 16000 UAH Termin: 10 dni

Witam! Zadanie jest niezwykle aktualne, szczególnie w niszy fintech i bezpieczeństwa. Rozumiem ból głowy: klasyczny OCR często zawodzi w obliczu niestandardowych czcionek lub "narysowanych" od zera wyciągów. Twoje zapytanie o analizę samej struktury (layout) — to jedyny słuszny sposób na wykrywanie fałszywek. Mam doświadczenie w pracy z narzędziami Python do przetwarzania dokumentów i automatyzacji (n8n/Make, skomplikowane parsery). Aby rozwiązać Twoje zadanie, użyję kombinacji widzenia komputerowego i analizy strukturalnej. Mój sposób realizacji Etapu 1:
* Analiza układu: Zamiast czytać tekst, system będzie analizować "szkielet" dokumentu (siatki tabel, marginesy, rozmieszczenie logo, specyficzne dla każdego banku graficzne znaczniki) za pomocą bibliotek typu LayoutParser lub PyMuPDF.
* Wykrywanie fałszywek: Będę porównywać topologię dostarczonego pliku z wzorcowymi matrycami banków. Jeśli struktura zgadza się w 99%, ale czcionka lub metadane "pływają" — system oznacza to jako podejrzane.
* Hybrydowy procesor: Dla tekstowych PDF — szybkie parsowanie metadanych; dla skanów — lekkie OCR (Tesseract lub lekkie modele) tylko dla punktów kontrolnych, aby zmieścić się w 2 sekundy i budżet $0,005.
* Walidacja: Stworzenie algorytmu weryfikacji sum kontrolnych transakcji (jeśli końcowy bilans nie zgadza się z matematyką operacji — wyciąg jest przycięty lub zmieniony).
Terminy i koszt (Etap 1):
* Opracowanie rdzenia i testowanie na Twoich przykładach (95%+ dokładności): 7–10 dni.
* Koszt: 12 000 – 16 000 zł (w zależności od liczby typów banków, które trzeba wprowadzić do bazy na początku).
Dlaczego ja: Zrealizowałem ponad 30 projektów z automatyzacji. Rozumiem, jak pracować z API i dużymi zbiorami danych. Mój kod będzie zoptymalizowany pod kątem wysokiej szybkości (asyncio/multiprocessing), aby wytrzymać obciążenie.
Bonus: Skonfiguruję system logowania błędów (jeśli plik nie został rozpoznany), abyś mógł zobaczyć, na jakich dokładnie "nowych" fałszywkach system się potknął, i mogliśmy go douczyć. Podaj, o jaką liczbę różnych banków (szablonów) chodzi na pierwszym etapie? Czy to tylko ukraińskie banki, czy również międzynarodowe?

  • Zlecenia 8
  • Ocena 5.0
  • Ranking 1 911

Budżet: 14000 UAH Termin: 7 dni

Witaj!

Zespół The Dev Company jest zainteresowany opracowaniem narzędzia w Pythonie do wykrywania fałszywych wyciągów bankowych oraz parsowania/kategoryzacji transakcji.

Jak widzimy Etap 1
- Określenie banku i autentyczności wyciągu poprzez analizę struktury dokumentu, a nie tylko tekstu (pozycje bloków, tabel, kolumn, czcionek, typowe szablony dla każdego banku).
- Wsparcie zarówno dla tekstowych PDF, jak i skanów/obrazów oraz niestandardowych czcionek (kombinacja PyMuPDF / pdfplumber + analiza układu, w razie potrzeby OCR).
- Budowa oddzielnego klasyfikatora do:
- identyfikacji banku na podstawie struktury;
- wykrywania „złych” wyciągów (fałszywe od podstaw / przycięte / niepełne).

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 496

Budżet: 10000 UAH Termin: 1 dzień

✋ Witaj! Jesteśmy firmą IT dZENcode.

Realizujemy usługę Python do wykrywania fałszywych wyciągów bankowych na podstawie struktury PDF (w tym skanów), z detekcją anomalii opartą na ML oraz modułem parsowania/kategoryzacji transakcji, opierając się na doświadczeniu zespołu, najlepszych praktykach i własnych rozwiązaniach.

Zrozumieliśmy, że dostarczysz przykłady normalnych i podejrzanych wyciągów.
Ile banków i szablonów należy obsłużyć na początku?

Szczegółowe informacje o naszych usługach i stawkach znajdziesz na stronie: Freelancehunt
Zobacz – potem omówimy szczegóły pracy, pisz, gdy będziesz gotowy.

Serwis wynajmu samochodów
  • Zlecenia 8
  • Ocena 5.0
  • Ranking 2 251

Budżet: 1234 UAH Termin: 1 dzień

Gotowy do opracowania narzędzia do określania autentyczności wyciągów bankowych i ich analizy.

Mam doświadczenie w pracy z parsowaniem PDF (w tym skany/niestandardowe czcionki), OCR, a także w budowaniu systemów analizy struktury dokumentów. Proponuję rozwiązać problem poprzez kombinację: analizy strukturalnej (układ, bloki, tabele), cech formatu (pozycje, odstępy, wzorce) oraz ML/heurystyki do określenia banku i wykrywania anomalii/fałszerstw.

Zapewnię:
— wsparcie text PDF + image PDF
— dokładność 95%+ (przy dostępności zbioru treningowego)
— szybkość do 1–2 sek/ dokument
— optymalizację kosztów

  • Zlecenia 12
  • Ocena 5.0
  • Ranking 1 175

Budżet: 15000 UAH Termin: 10 dni

Witaj! Razem z moim partnerem (projektant + full-stack) od ponad 4 lat specjalizujemy się w opracowywaniu systemów automatyzacji, widzenia komputerowego (Computer Vision) oraz algorytmów analizy danych, dlatego realizujemy dla Ciebie narzędzie weryfikacji wyciągów bankowych z dokładnością ponad 95%, wykorzystując metodę analizy struktury geometrycznej i topologii dokumentu. Opracujemy architekturę opartą na Pythonie (OpenCV + LayoutML), która zidentyfikuje bank nie na podstawie tekstu, ale na podstawie "cyfrowego odcisku" siatki tabel, marginesów i rozmieszczenia elementów graficznych, co pozwoli natychmiast wykrywać fałszywki stworzone od podstaw lub manipulacje integralnością pliku. Nasze doświadczenie w rozwoju wynosi 4 lata, zapoznaj się z naszymi pracami z perspektywy logiki przetwarzania dokumentów i wydajności: hyperfi.tech, espressolab.com.ua, hudi.com.ua

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 160

Budżet: 9999 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry! Razem z kolegą profesjonalnie zajmujemy się automatyzacją techniczną oraz opracowaniem inteligentnych systemów rozpoznawania obrazów od ponad 4 lat, dlatego pomożemy Państwu stworzyć niezawodny filtr dla dokumentów bankowych, który rozpozna fałszywki na podstawie anomalii w strukturze i formatowaniu. Zrealizujemy algorytm porównania "szkieletu" wyciągu z wzorcowymi szablonami konkretnych banków, co wykluczy możliwość obejścia systemu poprzez prostą zmianę tekstu lub użycie niestandardowych czcionek. Nasze doświadczenie 4-letnie potwierdzają projekty drkukharevich.rivne.ua, crave-agency.com.ua, jk-solution.com.ua, gdzie już pracowaliśmy z weryfikacją danych oraz skomplikowanymi parserami. Optymalizujemy pipeline przetwarzania w celu osiągnięcia docelowej wartości $0.005 za operację, wdrożymy system walidacji kompletności dokumentu oraz przygotujemy bazę do drugiego etapu — inteligentnej kategoryzacji wydatków, pracujemy szybko i z naciskiem na techniczną stabilność rozwiązania.

  • Zlecenia 7
  • Ocena 5.0
  • Ranking 1 562

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Wchodzę do top-10 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~2100 specjalistów na platformie. Gwarantuję: - Szybkie i jakościowe wykonanie zadania - Ścisłe przestrzeganie terminów - Regularny kontakt przez cały proces Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 296

Budżet: 20000 UAH Termin: 7 dni

Witaj, Konstantynie!

To jest dokładnie nasza specjalizacja. Obecnie mamy aktywny projekt dla dużego klienta korporacyjnego — system analizy dokumentów: 15 typów plików, tekstowe PDF + skany + zdjęcia z telefonu, 95% dokładności, przetwarzanie.

  • Zlecenia 14
  • Ocena 5.0
  • Ranking 1 506

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Mogę to zrealizować. Napisz na prywatną wiadomość, aby omówić wszystkie szczegóły. Będę zadowolony z współpracy!

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 556

Budżet: 1111 UAH Termin: 30 dni

Dzień dobry.

Mogę stworzyć narzędzie do określania autentyczności/fałszywości pliku PDF oraz parsowania/kategoryzacji danych za pomocą języka programowania Python. To narzędzie będzie w stanie analizować strukturę wyciągu w celu określenia banku oraz autentyczności, a także przetwarzać zarówno tekstowe PDF, jak i PDF z obrazkami/niestandardowymi czcionkami. Do tego projektu planuję użyć bibliotek takich jak PyPDF2, pdfminer oraz innych do przetwarzania plików PDF, a także bibliotek uczenia maszynowego do analizy struktury wyciągu.

Co zrobię:
— Stworzę narzędzie do określania banku, do którego należy wyciąg
— Opracuję algorytm określania autentyczności (fałszywości) wyciągu poprzez analizę struktury dokumentu
— Zrealizuję przetwarzanie zarówno tekstowych PDF, jak i PDF z obrazkami/niestandardowymi czcionkami
— Wykonam analizę szybkości narzędzia, aby zapewnić wykonanie zadań w ciągu 2 sekund
— Ocenę wyników narzędzia, aby zapewnić dokładność nie mniejszą niż 95%

  • Zlecenia 29
  • Ocena 5.0
  • Ranking 5 235

Budżet: 10000 UAH Termin: 1 dzień

Witam. Gotowy do pomocy. Porozmawiajmy o szczegółach.

Tworzyłem skrypty do automatyzacji płatności i pracy z systemami płatniczymi, a także realizowałem skrypty do pracy z API różnych banków i systemów płatniczych. Mam również doświadczenie w sieciach neuronowych do rozpoznawania tekstu i tworzyłem sieci neuronowe, które samodzielnie uczą się na dużych zbiorach danych. Mam pomysły, jak można zrealizować twoje zadanie!

  • Zlecenia 571
  • Ocena 4.4
  • Ranking 14 256

Budżet: 10000 UAH Termin: 10 dni

Witaj, Kostiantynie! Mamy doświadczenie w opracowywaniu własnych systemów AI z 10-poziomową architekturą agentową do analizy dokumentów. Jeden z członków naszego zespołu pracuje w R&D Samsunga w zakresie treningu LLM, więc rozumiemy architekturę przetwarzania danych na najwyższym poziomie.

Nasze wcześniejsze podejście techniczne:
Wykrywanie fałszerstw: Analiza integralności warstw PDF i osadzonych czcionek (glifów). Pozwala to na wykrycie ingerencji zewnętrznego oprogramowania lub nakładania tekstu.
Layout Fingerprinting: Identyfikacja banku na podstawie „szkieletu” dokumentu (współrzędne siatek, marginesy, logo), co eliminuje błędy podczas odczytu tekstu.
Cross-Validation: Automatyczna weryfikacja matematycznej równowagi transakcji w celu wykrycia przyciętych lub niekompletnych plików.
Szybkość i cena: Wykorzystanie PyMuPDF i lekkich modeli CV zapewni przetwarzanie do 1 sekundy z kosztem do 0,005 USD/plik.

Jesteśmy gotowi przetestować twoje „złe” przykłady i potwierdzić 95%+ dokładności w praktyce.

  • Zlecenia 9
  • Ocena 5.0
  • Ranking 644

Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, Kostiantyn!
Ogólnie zadanie jest zrozumiałe, aby uzyskać dokładną odpowiedź na temat terminów i ceny, chciałbym wyjaśnić kilka kwestii, które pojawiły się po analizie twojego zadania.
Pisz w wiadomościach prywatnych – omówimy szczegóły i twoje życzenia.

  • Zlecenia 23
  • Ocena -
  • Ranking 2 114

Budżet: 9999 UAH Termin: 10 dni

cześć
wyślij przykłady, aby ocenić, czy to możliwe do określenia

  • Zlecenia 6
  • Ocena -
  • Ranking 410

Budżet: 4500 UAH Termin: 1 dzień

Witam!

Jestem programistą Full-Stack z ponad 7-letnim doświadczeniem w tworzeniu stron internetowych, rozwiązań SaaS, złożonych platform internetowych oraz MVP dla startupów - od pomysłu i architektury po produkcję i wsparcie.

Pracuję nie tylko jako programista, ale także z naciskiem na logikę biznesową, skalowalność i długoterminowe wsparcie rozwiązań. W portfolio znajdują się przykłady zrealizowanych projektów o różnym stopniu skomplikowania.

Stos technologiczny:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
Bazy danych: MySQL, PostgreSQL.

  • Zlecenia 3
  • Ocena 5.0
  • Ranking 2 110

Budżet: 17000 UAH Termin: 12 dni

Cześć, Konstantynie!

Mam doświadczenie w pracy z parsowaniem PDF (pdfplumber, PyMuPDF, OCR przez Tesseract/EasyOCR) oraz analizą struktury dokumentów. Pracowałam z wyciągami bankowymi różnych banków — rozumiem, że każdy ma swoją strukturę, czcionki, układ.

W Etapie 1 widzę podejście przez fingerprinting struktury PDF (metadane, czcionki, układ, wcięcia) bez czytania tekstu z nazwą banku — to pozwoli określić bank i wykrywać fałszywki/obcięte pliki. Dla PDF-ów z obrazkami — OCR + analiza wizualnej struktury.

Jeśli chodzi o szybkość i koszt — 2 sekundy i 0,005$ to realne, jeśli główna logika opiera się na analizie opartej na regułach z minimalnym użyciem LLM (lub bez niego dla Etapu 1).

Jestem gotowa omówić szczegóły i pokazać podejście na przykładach twoich wyciągów.

W liście nie są widoczne oferty ukryte przez zleceniodawcę lub freelancerów z profilem Plus, a także oferty, które naruszają regulamin

Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii AI i uczenie maszynowe

20:41
14:39
3:40
25 lipca
25 lipca