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AdhishaInd/financial-statement-extraction

Extrahiere Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz und Kapitalflussrechnung aus Unternehmens-Finanzberichten (PDFs, Jahres- und Quartalsberichte, auch Scans) in eine relationale Datenbank, mit arithmetischen Prüfungen, sodass nur vertrauenswürdige Zahlen geladen werden.

Was ist financial-statement-extraction?

Diese Fähigkeit (Skill) wandelt PDF-Finanzberichte in geprüfte Fakten um und speichert sie in einer relationalen Datenbank. Das Kernprinzip: Eine Zahl wird nur geladen, wenn ihre Spalte arithmetische Prüfungen besteht (z. B. Aktiva = Passiva; Gewinn vor Steuern – Steuern = Gewinn). Diese Prüfungen akzeptieren nur Rundungsdifferenzen und stellen sicher, dass nur vertrauenswürdige Zahlen in die Datenbank gelangen. Die Methode besteht aus einer automatischen Analyse der meisten Berichte, gefolgt von einer Triage, die genau erklärt, warum ein Bericht fehlgeschlagen ist. Nur diese fehlgeschlagenen Berichte werden dann bildbasiert durch Unter-Agenten in Batches transkribiert. Jede Änderung durchläuft einen gestaffelten Lade- und Prüfprozess, bevor sie in die veröffentlichte Datenbank übernommen wird. Der Skill ist für die Colombo Stock Exchange (CSE, Sri Lanka) entwickelt und getestet (2.707 Berichte, 720.000 Zahlen, 99,4 % vollständig geladen). Er unterstützt sowohl Text-PDFs als auch gescannte Dokumente (über OCR). Entwickler können den Workflow für andere Märkte anpassen, indem sie die Pipeline, Prüfungen und das Wörterbuch für Standard-Positionen erweitern.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/AdhishaInd/agent-skills/tree/HEAD/skills/financial-statement-extraction

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Dokumentation

Extraktion von Jahresabschlüssen

Wandelt Berichts-PDFs in geprüfte Fakten um: financial_fact(document, period, label, scope, value, unit, audit status). Entwickelt und erprobt an zwei Jahren von Einreichungen der Colombo Stock Exchange (2.707 Berichte, 720.000 Zahlen, 99,4 % vollständig geladen). Die Methode ist der Schlüssel zur Geschwindigkeit: Ein automatischer Parser erledigt die meisten Berichte, arithmetische Prüfungen entscheiden, was vertrauenswürdig ist, ein Triage-Schritt sagt genau, warum jeder verbleibende Bericht fehlgeschlagen ist, und nur diese Berichte werden bildbasiert in Batches von Unter-Agenten gelesen. Jede Änderung erreicht die veröffentlichte Datenbank nur über einen gestaffelten Lade- und Prüfprozess.

Die eine Regel, auf der alles beruht

Eine Zahl wird nur geladen, wenn ihre Spalte die arithmetischen Prüfungen besteht (Aktiva = Eigenkapital + Verbindlichkeiten; Gewinn vor Steuern - Steuern = Gewinn; Eigentümer + Anteile ohne Beherrschung = Gewinn; Cashflow-Abschnitte summieren sich zur Nettoveränderung; Anfangsbestand + Veränderung = Endbestand). Es wird nichts angepasst, um eine Prüfung zu bestehen. Prüfungen erlauben nur den ausgedruckten Rundungsfehler (einige Einheiten der letzten gedruckten Ziffer: 2 für zwei Terme, 3 für drei, 5 für mehr), sodass eine Summe, die 1-2 Einheiten von ihren Teilen abweicht, bestanden wird und eine größere Abweichung ein Lese- oder Druckfehler ist. Aus diesem Grund können ein Parser, eine OCR-Engine, eine Bildtranskription und ein Mensch dieselbe Datenbank speisen: Die Prüfungen, nicht die Quelle, entscheiden. Wenn eine Prüfung fehlschlägt, ist entweder die Lesung falsch (erneut lesen) oder der Druck falsch (Grund dokumentieren, weglassen).

In der Praxis wichtige Folgerungen:

  • Beschriftungen bleiben exakt wie gedruckt und werden nur durch exakte Aliasse (label_alias) auf Standardpositionen abgebildet, niemals durch unscharfe Übereinstimmung. Eine falsch gedruckte Beschriftung macht einen Bericht unladbar, anstatt stillschweigend falsch zu sein.
  • Eine Summe ohne Beschriftung kann eine geklammerte Beschriftung erhalten ([Summe Aktiva]), weil ihre Position sie definiert.
  • „UNCHECKED

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