BankStatementParser — intelligence unifiée des transactions pour la trésorerie

01 — Problème

Les équipes de trésorerie d'entreprise reçoivent des relevés bancaires en CAMT, PAIN.001, MT940, OFX, CSV et PDF numérisés depuis des dizaines de banques. Chaque format porte une sémantique de champs, un encodage et des ambiguïtés différents. La plupart des équipes construisent manuellement des parseurs fragiles par banque, ce qui bloque la prévision de trésorerie en temps réel, la détection de la fraude et la réconciliation prête pour l'audit.

02 — Ce que j'ai construit

Une boîte à outils Python open source qui unifie tous les formats courants de relevés bancaires en un flux unique et normalisé de transactions. Parseurs CAMT / MT940 / PAIN validés par schéma, repli OCR pour les PDF numérisés, mappage déterministe des champs et preuves d'audit de niveau SR 11-7 pour chaque étape de transformation.

En chiffres

6 formats

CAMT (.052/.053/.054), MT940, OFX, CSV, PDF OCR

Per-field

Traçabilité : format source et version du parseur journalisés

BCBS 239

Aligné sur l'agrégation des données de risque

Apache-2.0 / MIT

Libre d'usage, de fork et d'audit

03 — Rigueur d'ingénierie

• Formats pris en charge

  CAMT (.052, .053, .054), MT940, OFX, CSV, PDF numérisé (OCR)

• Cible de normalisation

  Schéma unique unifié d'enregistrement de transaction

• Piste d'audit

  Traçabilité par champ — format source et version du parseur journalisés par ligne

• Licence

  Apache-2.0 / MIT

04 — Vérifié indépendamment

• Présenté dans l'article du 2026-06-14 : From Bank Statements to Unified Transaction Intelligence
• Conçu pour satisfaire aux exigences d'agrégation des données de risque BCBS 239

Articles connexes

• Bankstatementparser transaction intelligence treasury open source 2026