Financial Document Analyzer 是一个 AI 财务文档抽取平台，支持银行流水、发票和收据等文档上传，并使用 Google Gemini 抽取结构化 JSON。它采用 Next.js、TypeScript、Supabase、Trigger.dev 等现代 Web 技术栈，面向多租户组织和后台处理流程。

这个项目适合补充“金融文档智能”方向。银行和企业财务中有大量半结构化文件：银行对账单、发票、收据、报销凭证、流水清单、结算单。传统 OCR 只能识别文字，而大模型可以进一步理解字段含义，把交易日期、描述、金额、余额、供应商、税额等整理成结构化数据。

对银行学习者来说，它可以作为“文档抽取 + 组织权限 + 后台任务”的参考。真实业务不只是调用 OCR，还需要用户管理、权限、队列、失败重试、结构化校验和结果审核。

• 项目方向是：AI 财务文档抽取 / 银行流水与票据结构化，核心学习问题是：银行流水、发票和收据如何用大模型抽取成结构化 JSON。
• 能帮助理解金融场景中数据、模型、检索、推理、智能体、知识图谱或评测之间的衔接方式。
• 适合用公开数据做原型学习，再思考如何迁移到银行内部制度、产品、客户、风控或运营场景。
• 项目地址：https://github.com/kira-1011/financial-document-analyzer。 ↗
• 开源协议标注为：MIT；若协议未明确，建议仅作学习研究参考。

重点学习大模型抽取如何从非结构化文档变成 JSON。字段定义、数据类型、缺失值、置信度和人工校验都很关键。

还可以学习异步处理架构。财务文档处理往往耗时，不能阻塞前端，需要后台任务、状态更新和错误处理。

• 银行流水结构化和财务自动入账。
• 发票、收据、报销凭证信息抽取。
• 小微企业财务助手和经营流水分析。
• 授信材料中的财务附件预处理。
• 运营后台文档审核和异常字段标记。

项目需要外部模型 API、Supabase、邮件和后台任务服务，真实使用前要处理密钥、隐私和数据出境问题。银行流水和发票包含敏感信息，生产环境必须脱敏、加密、权限隔离和日志审计。