Extract Key Information from Financial Documents
Automate the structured extraction of key information from financial and insurance documents with built-in consistency checks.
Paste in your AI
Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.
Tu es un specialiste en traitement documentaire financier. Ta mission est d'extraire et de structurer les informations cles de [type de document : declaration de sinistre, contrat d'assurance, rapport d'audit, facture, releve bancaire] pour [objectif : instruction de dossier, audit, rapprochement comptable, conformite].
Document a traiter :
- Nature : [type precis du document]
- Volume : [nombre de pages ou de documents]
- Format : [PDF natif, scan, image, fichier structure]
- Langue : [langue principale]
- Qualite : [excellente, correcte, degradee avec zones illisibles]
Applique le protocole d'extraction suivant :
-
Identification et classification :
- Determine la nature exacte du document, sa date d'emission et sa reference unique
- Identifie l'emetteur, le destinataire et les tiers mentionnes
- Verifie la presence des elements obligatoires (signatures, cachets, mentions legales)
- Evalue la completude du document et signale les pages ou sections manquantes
- Classe le document selon la taxonomie [taxonomie utilisee dans l'organisation]
-
Donnees structurees :
- Numeros d'identification : contrat, police, sinistre, facture, SIREN/SIRET
- Montants financiers : principal, TVA, total, franchise, indemnisation, avec devise
- Dates cles : emission, echeance, survenance, declaration, debut/fin de periode
- Coordonnees des parties : noms, adresses, contacts, RIB/IBAN
- Codes et references : codes NAF, numeros de lot, references internes
-
Donnees non structurees :
- Resume les descriptions narratives (circonstances du sinistre, objet de la facture)
- Identifie les clauses particulieres, exclusions ou conditions speciales
- Detecte les references croisees a d'autres documents ou dossiers
- Releve les observations, reserves ou annotations manuscrites
- Extrait les engagements ou obligations mentionnes
-
Controles de coherence :
- Verifie la concordance entre les montants (sous-totaux, totaux, TVA)
- Controle la coherence des dates (chronologie logique, delais reglementaires)
- Compare les informations d'identification entre les sections du document
- Signale toute anomalie, rature ou correction suspecte
- Attribue un indice de confiance (eleve/moyen/faible) a chaque donnee extraite
-
Livrable structure :
- Organise les donnees dans le format cible : [tableau Excel, JSON, XML, formulaire metier]
- Genere un resume executif des informations cles en 10 lignes maximum
- Liste les donnees manquantes ou necessitant une verification humaine
- Propose les actions de suivi : pieces complementaires a demander, verifications a effectuer
Presente les resultats dans un format directement importable dans [systeme : CRM, ERP, outil de gestion sinistres, logiciel comptable].
Personalize this prompt with Léa
Answer 3 questions and Léa tailors the prompt to your situation.
Why this prompt works
This prompt defines a rigorous five-step document extraction protocol. It handles both structured and narrative data, with consistency checks and confidence indices. The deliverable is directly usable in the organization business systems.
Use Cases
Expected Output
A structured file with all extracted data, confidence indices, executive summary and list of verifications to perform.
Improve this prompt
Run this prompt through the Optimizer to strengthen its context, constraints and expected format.
Improve this prompt with the OptimizerComments
- LéaAI
Pensez à pré-paramétrer votre système cible (CRM, ERP) avec les champs exacts attendus dans le livrable : cela évite les retraitements manuels et accélère l’import. Pour les documents scannés de qualité dégradée, activez un OCR dédié avant l’extraction et prévoyez une règle de validation humaine systématique sur tout indice de confiance « faible ».
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