AI-Bank-Statement-Document-Automation-By-LLM-And-Personal-Finanical-Analysis-Prediction

上传银行对账单,自动提取交易并生成财务分析与预测报告

这是一个基于大语言模型(LLM)的银行对账单自动化处理与个人财务分析预测项目。它旨在解决传统银行对账单人工审阅繁琐、信息提取困难、财务分析耗时等问题。项目利用LLM的文档理解与信息抽取能力,自动从银行对账单(PDF或文本)中提取交易记录、余额、商户等关键信息,并进行结构化整理。在此基础上,项目进一步提供个人财务分析功能,包括收支统计、消费分类、趋势识别,甚至尝试进行简单的财务预测。核心能力包括:文档解析与信息抽取、数据清洗与结构化、财务指标计算、可视化报告生成,以及基于历史数据的预测模型。项目以Jupyter Notebook形式呈现,便于开发者查看和修改分析流程,适合金融科技爱好者、个人理财工具开发者以及希望自动化财务流程的用户。

开源 free 搜索知识
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 628
维护状态 维护中
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类搜索知识
开发团队johnsonhk88
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai-agents,crewai,document-automation,gemma,langchain,llm,ocr,ollama,openrouter,python,rag
GitHub 星标★ 628
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-07-03 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1

使用教程

核心亮点

  • 利用LLM实现高准确率的非结构化对账单信息抽取,省去人工录入
  • 内置财务分析模块,自动生成收支统计、消费分类和趋势图表
  • 提供预测功能,基于历史数据辅助个人财务规划,超越简单提取

不足之处

  • 依赖LLM API或本地模型,运行成本或硬件要求较高
  • 对账单格式多样,可能需针对特定银行模板调整提示词或预处理

适用场景

  • 个人理财自动化:自动整理月度银行对账单,生成消费报告
  • 小微企业财务助理:快速处理银行流水,辅助记账和现金流分析
  • 金融数据服务:为开发者提供LLM+财务分析的参考实现

替代项目

bank-statement-parser、ledger-analytics、finance-ai

项目介绍

AI-Bank-Statement-Document-Automation-By-LLM-And-Personal-Finanical-Analysis-Prediction 是行业应用领域的开源项目,由 johnsonhk88 开发,2024 年首次发布。

它收录于行业应用分类,该分类目前共有 544 个项目,GitHub 星标数为 628。

项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-15。Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是:个人理财自动化:自动整理月度银行对账单,生成消费报告。同类可对比的替代方案包括 bank-statement-parser、ledger-analytics、finance-ai。

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