Бюджет: 15000 UAH Термін: 14 днів
n8n + AI для банківських виписок - якраз мій профіль. Зроблю pipeline: OCR виписок через GPT-4 Vision або Textract, категоризація транзакцій через LLM, фінальний P&L в Excel через n8n node. Підкажіть, виписки в PDF чи CSV? І які банки?
Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Вітаю.
Маю досвід побудови automation-pipeline через n8n + AI-інтеграції для обробки документів, структурування даних та генерації звітів. Подібні задачі зазвичай реалізую як document-processing pipeline з поетапною обробкою.
Підхід до реалізації
Прийом документів
n8n webhook / monitored folder / email trigger
завантаження PDF у pipeline
Витягнення тексту
для текстових PDF: PDF parser
для сканованих виписок: OCR (Google Vision / Tesseract)
Структурування транзакцій
LLM (OpenAI / Claude) для перетворення сирого тексту у структурований JSON
поля: дата, контрагент, сума, тип операції, опис
Категоризація транзакцій
LLM + rule-based логіка
категорії P&L (дохід, витрати, операційні, маркетинг тощо)
confidence score для кожної операції
Виявлення проблемних транзакцій
записи з низьким confidence → окремий список для ручної перевірки
Генерація фінального звіту
формування таблиці
генерація Excel / XLSX P&L звіту
підсумкові метрики (доходи, витрати, категорії)
Масштабування
черга обробки документів
можливість обробляти великі обсяги файлів
логування та retry-логіка
Технології
n8n - оркестрація pipeline
OCR: Google Vision / Tesseract
LLM: OpenAI / Claude для структурування та категоризації
Excel generation: XLSX / Google Sheets / CSV pipeline
Орієнтовні строки
10–14 днів для MVP pipeline.
Орієнтовний бюджет
25 000 – 40 000 грн залежно від складності PDF та логіки категоризації.
Після реалізації базового pipeline систему можна легко розширювати (нові банки, додаткові категорії, інтеграції).
Бюджет: 27000 UAH Термін: 20 днів
Вітаю,Андрій! Я — проєктний менеджер Business Atlas. Ми не просто налаштовуємо інструменти, а будуємо автономні системи, які працюють без вашої участі.
Наш підхід до вашої задачі в n8n:
• Інтелектуальний пайплайн: Використовуємо LLM (OpenAI/Claude) для розпізнавання транзакцій та автоматичної категоризації в P&L.
• Document Processing: Налаштуємо OCR-обробку PDF-виписок будь-якої складності.
• Excel-генерація: Повна автоматизація звітності XLSX без ручного копіювання.
• Контроль якості: Винесемо всі нетипові операції в окремий список для вашої перевірки.
Чому Business Atlas:
• Досвід: 50+ успішних проєктів для таких компаній як Ajax та Genesis.
• Технічний стек: Експерти в n8n, Make, Airtable та глибокій інтеграції з CRM.
• Швидкість та гарантія: Починаємо в день оплати та надаємо 14 днів безкоштовної технічної підтримки після запуску.
Оцінка:
• Вартість: в залежності від погодженого ТЗ
• Термін: 3 тижні.
Ми забезпечимо повну конфіденційність ваших фінансових даних та масштабованість рішення.
Чи готові ви обговорити структуру вашого P&L, щоб ми підготували технічну схему автоматизації?
Бюджет: 20000 UAH Термін: 10 днів
Добрий день.
Готовий взяти Ваш проект у роботу.
Зможу розробити для Вас таку автоматизацію за допомогою n8n.
Також зацікавлений у тривалій співпраці.
Пишіть в особисті, обговоримо всі деталі і зможемо приступити до реалізації
Бюджет: 15000 UAH Термін: 20 днів
Вітаю,
Саме такі pipeline-задачі я будую в n8n — document processing, AI-категоризація, генерація фінальних файлів. Це повністю мій стек.
Як я бачу реалізацію:
Тригер (webhook або папка) отримує PDF → парсинг через Docparser або Adobe PDF Extract API → якщо скан, OCR через Google Vision API → GPT-4 витягує структуровані транзакції (дата, сума, опис, контрагент) у JSON → другий LLM виклик категоризує кожну транзакцію по бухгалтерських категоріях → IF нода розділяє: впевнені транзакції йдуть в основну таблицю, сумнівні або нерозпізнані — в окремий список для ручної перевірки → генерація Excel з P&L структурою → файл зберігається в Google Drive або відправляється на email.
Ключові моменти реалізації:
— Вся логіка в n8n, low-code підхід де можливо
— Модульна структура — кожен блок окремий під-воркфлоу, легко розширювати
— Конфіденційні дані не зберігаються зайво — обробка і видалення в рамках pipeline
— Сумнівні операції виносяться з поясненням чому AI не впевнений
Кілька уточнень до старту: який приблизний обсяг файлів на день/тиждень, і виписки з одного банку чи різних? Від цього залежить складність парсингу.
Бюджет: 22000 UAH Термін: 1 день
Вітаю!
Маю досвід розробки backend-систем та сервісів обробки даних, включаючи інтеграції з API, роботу з фінансовими даними та побудову AI-рішень для автоматизації бізнес-процесів. Працюю з FastAPI, PostgreSQL, системами обробки документів та інтеграціями зі сторонніми сервісами.
Можу допомогти з реалізацією AI-системи для обробки банківських виписок, включаючи:
розробку сервісу завантаження та обробки документів
автоматичне витягування та структуризацію фінансових даних
класифікацію транзакцій за допомогою AI / ML
інтеграцію з базою даних та API
створення стабільної та масштабованої backend-архітектури
Працюю з чистою архітектурою, приділяю увагу продуктивності, масштабованості та безпеці обробки фінансових даних.
Буду радий обговорити деталі проєкту, технічні вимоги та очікуваний результат. Після уточнення деталей зможу запропонувати оптимальну архітектуру та оцінити строки реалізації.
Також надаю гарантію на свою роботу та підтримку після запуску.
Бюджет: 15000 UAH Термін: 3 дні
Вітаю, Андрій! Готовий розробити для вас систему по обробці виписок та формуванні підсумкової звіту, робив схожий проект для ШІ автоматизації бухгалтерського обліку на підприємствах, напишіть мені - обговоримо деталі
Бюджет: 27000 UAH Термін: 20 днів
Доброго дня! 👋
Маю досвід побудови AI-автоматизацій і document processing pipeline через n8n, включно з обробкою PDF, OCR та інтеграціями з LLM. Можу реалізувати систему, яка автоматично оброблятиме банківські виписки та формуватиме P&L-звіт у Excel.
Підхід до реалізації
1. Оркестрація через n8n
Основна логіка буде реалізована у вигляді workflow:
Завантаження PDF (через папку, email або webhook).
Попередня обробка документа.
Витяг транзакцій.
Категоризація операцій через AI.
Формування таблиці.
Генерація Excel-звіту.
Виведення проблемних транзакцій у окремий список.
Це дозволить легко масштабувати та змінювати логіку без переписування коду.
2. Обробка PDF та OCR
Для витягування даних:
прямий парсинг текстових PDF;
OCR для сканованих документів;
нормалізація транзакцій.
3. AI-аналіз транзакцій
Для категоризації:
використання OpenAI API або іншого LLM;
класифікація витрат за бухгалтерськими категоріями;
визначення сумнівних операцій.
4. Формування фінального звіту
Система автоматично створює:
структуровану таблицю транзакцій;
P&L звіт у XLSX;
окремий список транзакцій для перевірки.
Excel генерується через Python-node або спеціальні модулі.
5. Безпека
обробка даних локально або на вашому сервері;
контроль доступу до workflow;
відсутність збереження фінансових даних у сторонніх сервісах (за потреби).
Мій досвід
Працював з:
n8n automation
AI-pipeline для обробки документів
PDF parsing / OCR
фінансові таблиці та автоматичну генерацію Excel
інтеграції LLM у бізнес-процеси.
Результат
Ви отримаєте:
повністю налаштований n8n workflow
автоматичну обробку PDF виписок
категоризацію транзакцій через AI
автоматичну генерацію P&L Excel звітів
можливість легко масштабувати систему.
Готовий обговорити приклади ваших банківських PDF, щоб одразу закласти правильну логіку обробки. Також відкритий до довгострокової співпраці по інших задачах з AI та автоматизації процесів. 🙂
Бюджет: 10000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю! У мене був досвід в подібній задачі, тому, вважаю, що зможу справитися с вашим проектом швидко та якісно.
Бюджет: 12000 UAH Термін: 5 днів
Привіт. Я зацікавлений у реалізації вашого проекту по автоматизації обробки банківських виписок за допомогою n8n. В мене є досвід роботи з n8n, а також з AI-інтеграціями та OCR. Я планую реалізацію логіки через n8n, використовуючи low-code підхід, з чітким фокусом на якість та масштабованість. Пропоную реалізацію, яка передбачає автоматичне витягування транзакцій з PDF, їх категоризацію, формування P&L-звіту в Excel, а також інтеграцію з AI для аналізу даних. Що стосується термінів, розраховую на 5 днів, враховуючи резерв. За вартістю пропоную 12000 грн .Маю на увазі також, що готовий до подальшої співпраці і реалізації інших задач. Чи можемо обговорити деталі?
Бюджет: 20000 UAH Термін: 10 днів
Доброго дня, працював із обробкою документів та фінансових виписок. Використовував Azure OCR / Document Intelligence, PDF parsing, витяг структурованих даних, AI/LLM для аналізу та класифікації транзакцій, а також генерацію Excel-звітів. Також маю досвід у створенні AI-агентів, automation workflows та інтеграцій через n8n і low-code інструменти. Тому з більшістю компонентів такого рішення знайомий і розумію, як зібрати подібний workflow.
Буду радий співпраці та готовий обговорити деталі.
Бюджет: 11599 UAH Термін: 10 днів
Вітаю!
Цікава задача, готовий взятися за реалізацію. Я спеціалізуюся на роботі в середовищі n8n і маю великий досвід побудови різноманітних автоматизацій та AI-агентів.
Мій підхід:
Маю ґрунтовний досвід розробки агентів та пайплайнів на n8n. Вмію працювати з даними, інтегрувати зовнішні API, налаштовувати AI-обробку (LLM) та створювати логіку, яка масштабується. Фінансові звіти та робота з документами — це задача, яку я можу структурувати та якісно реалізувати, спираючись на свій досвід роботи з іншими складними сценаріями в n8n.
Чому я:
Використовую n8n як основний інструмент для оркестрації процесів.
Пишу чисту, зрозумілу логіку, яку легко підтримувати в майбутньому.
Маю досвід реалізації багатьох різних проєктів в n8n і швидко знаходжу рішення для нових типів задач.
Буду радий обговорити ваш проєкт, деталі розробки та приділити час вашим задачам. Давайте вийдемо на зв'язок, щоб узгодити технічні моменти!
Бюджет: 17000 UAH Термін: 12 днів
Привіт.
n8n + LLM для обробки документів — це якраз те, чим я займаюсь. Нещодавно збирав схожий пайплайн: на вході аудіозаписи дзвінків, далі Whisper для транскрипції, GPT витягує структуровані дані, результат іде в CRM. По суті та сама логіка що у вас - неструктурований вхід, чисті дані на виході.
Під вашу задачу підхід зрозумілий, питань по реалізації немає. Потрібно бачити вхідні файли - складність парсингу сильно залежить від формату PDF.
Якщо цікаво - пишіть.
Бюджет: 12345 UAH Термін: 3 дні
Привіт. Чи потрібно інтегрувати систему з конкретними банками чи джерелами даних, чи вона працюватиме з завантаженими PDF-файлами?
Детальні терміни та бюджет уточню в особистому листуванні.
Я реалізую проект так:
1. Створю в n8n пайплайн для прийому PDF, використовуючи OCR та AI-ноди для витягування та структурування транзакцій.
2. Налаштую категорізацію операцій за допомогою LLM та створення чіткого Excel-звіту з фільтрацією сумнівних записів.
3. Забезпечу безпеку даних та масштабованість робочого процесу для обробки великої кількості файлів.
Дякую за розгляд моєї пропозиції. Я з радістю працюватиму над вашим проектом!
Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів
Вітаю! Команда FlipFactory — ми спеціалізуємося саме на n8n автоматизації + AI інтеграціях.
У нас 20+ n8n workflows у продакшні, Claude API (Sonnet/Haiku) для обробки документів — це наш щоденний стек.
Підхід до реалізації на базі n8n:
1. PDF → текст: n8n + PDF parser (для текстових PDF) + OCR через Google Vision/Tesseract (для сканів)
2. Текст → структуровані транзакції: Claude Sonnet з few-shot промптами під банківський формат
3. Категоризація: LLM з налаштованими правилами під бухгалтерські категорії клієнта + confidence score
4. Сумнівні операції (confidence < 80%) → окремий список для ручної перевірки
5. Генерація P&L в XLSX: n8n Spreadsheet node з форматуванням
6. Масштабування: batch-обробка файлів через чергу
Досвід: автоматизація обробки документів, FlipAudit (AI pipeline для аналізу сайтів), інтеграції CRM + API. Маємо self-hosted n8n у продакшні.
Терміни: 5-7 робочих днів
Готові показати демо підходу на прикладі одного PDF за 1 день. Працюємо через Безпечну угоду.
Команда FlipFactory
Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Добрий день!
Маю досвід побудови подібних document processing пайплайнів на n8n. Ось підхід:
Архітектура на n8n:
Прийом PDF → n8n webhook або watched folder
Витягнення даних → PDF parse node + OCR (Tesseract/Google Vision) для сканованих виписок
Розпізнавання полів → GPT-4o для структурування: дата, сума, контрагент, призначення платежу
Категоризація → LLM з промптом під бухгалтерські категорії (COGS, OpEx, Revenue тощо) + fallback для сумнівних операцій
Формування Excel → генерація XLSX з P&L структурою (Revenue → Gross Profit → Operating Expenses → Net Income)
Окремий лист — нерозпізнані/сумнівні транзакції для ручної перевірки
Досвід:
n8n автоматизації з AI-інтеграціями (OpenAI, document parsing)
PDF processing пайплайни, OCR
Генерація структурованих Excel-звітів
Розуміння фінансової логіки (P&L, категоризація витрат/доходів)
Оцінка:
MVP (одна банк-виписка → P&L): 7-10 днів
Масштабування на декілька банків/форматів: +5-7 днів
Готова обговорити деталі: які банки, формати виписок, структуру P&L.
Також зацікавлена у довгостроковій співпраці по автоматизації.
Бюджет: 12000 UAH Термін: 10 днів
Це складне технічне завдання, яке вимагає поєднання n8n, OCR та LLM для класифікації даних. Я можу реалізувати цей пайплайн на 100%.
Ось технічний відгук без зайвих вступів:
Тема: Автоматизація P&L на базі n8n: OCR + LLM + Excel
Пропоную реалізацію масштабованого сценарію в n8n для обробки банківських виписок «під ключ».
Мій підхід до реалізації:
Ingestion & OCR: Використання Mindee або AWS Textract (через HTTP Request в n8n) для точного витягування табличних даних з PDF. Це надійніше за стандартні парсери для складних банківських виписок.
AI Classification: Інтеграція OpenAI (GPT-4o) через AI Agent або Chain node в n8n. LLM буде аналізувати призначення платежу та автоматично присвоювати категорію витрат/доходів згідно з вашим планом рахунків.
Логіка перевірки: Створення окремої гілки в n8n для транзакцій з низьким показником "confidence score". Такі операції автоматично потраплятимуть у Google Sheets або окремий таб Excel для ручного підтвердження.
Excel Generation: Використання вузла Wait для збору всіх даних та фінальна генерація звіту через xlsx-populate (в кодовому вузлі n8n) або інтеграцію з Google Drive для формування підсумкового P&L.
Безпека: Налаштування локальних змінних середовища та робота через API без зберігання конфіденційних даних на сторонніх серверах.
Орієнтовні умови:
Термін: 10-14 днiв.
Вартість: 300-700$ залежить від кількості банківських форматів.
Готовий обговорити архітектуру сценарію в ЛС.
