Extraire les informations cles de documents financiers
Automatisez l'extraction structuree des informations cles de documents financiers et d'assurance avec controles de coherence integres.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
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].
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt definit un protocole d'extraction documentaire rigoureux en cinq etapes. Il traite aussi bien les donnees structurees que narratives, avec des controles de coherence et des indices de confiance. Le livrable est directement exploitable dans les systemes metier de l'organisation.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Un fichier structure avec toutes les donnees extraites, indices de confiance, resume executif et liste des verifications a effectuer.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
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 ».
Termes du glossaire
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