CSV 거래 내역 워크스페이스

은행 거래내역서 행을 CSV로 이동하세요.

PDF 거래내역서 또는 선명한 스캔본을 1줄당 1개의 거래 내역이 담긴 UTF-8 쉼표 구분 파일(CSV)로 변환하세요. 먼저 행을 검토한 다음 가져올 프로그램에서 열을 매핑하세요.

거래내역서 변환 CSV는 데이터 교환 형식이며 원본 거래내역서를 대체하지 않습니다.
BankStatementConverter

가져오기에 최적화된 일관된 행 형식.

CSV 파일은 고정된 열 순서를 사용합니다: Date, Description, Reference, Debit, Credit, Amount, Balance. Description 텍스트는 쉼표를 포함하여 큰따옴표로 감싸지며, 일반적인 스프레드시트 가져오기를 위해 UTF-8 바이트 순서 표식(BOM)이 포함됩니다.

01

한 줄당 하나의 거래 내역

헤더는 각 필드를 식별하며, 기록된 모든 거래 내역은 별도의 행이 됩니다. 원본에 인쇄되지 않은 선택적 값은 비어 있으므로 가져오는 응용 프로그램이 데이터 없음과 0을 구분할 수 있습니다.

02

부호가 포함된 금액

Amount 열은 출금의 경우 음수(-), 입금의 경우 양수(+)로 표시됩니다. 별도의 Debit 및 Credit 열을 제공하므로 지출과 수입을 구분된 필드로 요구하는 소프트웨어에서도 쉽게 사용할 수 있습니다.

03

내보내기 전 수정 가능

브라우저에서 날짜, 내역, 참조번호 또는 숫자를 수정할 수 있습니다. 수정 사항은 CSV 다운로드에 반영되며, 원본 PDF는 변경되지 않습니다.

대상 프로그램에 맞게 파일을 준비하세요.

01

원본 행 검토

10 MB 이하의 권한 있는 PDF, PNG 또는 JPG를 업로드하세요. 날짜, 줄바꿈된 내역, 출금, 입금, 잔액 및 검토 플래그를 거래내역서와 대조하세요.

02

필드 매핑

대상 프로그램이 날짜 및 금액으로 예상하는 CSV 열을 선택하세요. 일부 시스템은 하나의 부호 포함 필드를 사용하고, 다른 시스템은 두 개의 금액 열을 요구합니다.

03

소규모 가져오기 미리보기

전체 기간을 추가하기 전에 대상 프로그램의 가져오기 미리보기에서 날짜 순서, 소수점 구분 기호, 거래 부호 및 중복 가능성을 확인하세요.

거래내역서 워크스페이스

거래내역서를 업로드하고 행을 검토하세요.

PDF, PNG 또는 JPG · 최대 10 MB · 은행 로그인 불필요

  • 날짜 및 내역
  • 출금, 입금 및 잔액
  • Excel, CSV 및 JSON 내보내기
여기에 은행 거래내역서를 끌어다 놓으세요

또는 기기에서 파일 선택

흔히 발생하는 CSV 가져오기 실수를 방지하세요.

CSV 파일은 거래내역서의 시각적 레이아웃이나 모든 계좌 수준의 상세 정보를 보존하지 않습니다. 은행명, 거래내역서 기간, 기초 및 기말 잔액 확인을 위해 PDF를 보관하세요. 사용 중인 회계 제품에 전용 템플릿이 필요한 경우 일반 CSV가 일치할 것이라고 가정하지 말고 해당 전용 가져오기 워크플로를 사용하세요.

스프레드시트 프로그램은 로캘에 따라 날짜를 다르게 해석할 수 있습니다. 이 도구는 추출된 날짜를 파일 내 텍스트로 유지하므로 가져온 후 다시 확인하세요. 대용량 거래내역서에는 중복 기간, 취소 내역 또는 미결제 항목이 포함될 수 있으므로 원본 거래내역서를 참조하여 대상 프로그램에 포함할 행을 결정하세요.

CSV 변환 관련 자주 묻는 질문

CSV에는 어떤 열이 포함되나요?

Date, Description, Reference, Debit, Credit, Amount, Balance 순서입니다. 누락된 선택적 값은 빈 셀로 처리됩니다.

CSV를 Excel에서 열 수 있나요?

네. 일반적인 스프레드시트 가져오기 워크플로를 위해 바이트 순서 표식이 포함된 UTF-8 파일입니다. 열 때 날짜 해석을 확인하세요.

이 파일은 QuickBooks나 Xero에 즉시 가져올 수 있는 파일인가요?

아니요. 해당 제품에는 특정 가져오기 매핑이 있습니다. 해당 제품의 전용 도구 페이지를 사용하고 응용 프로그램의 가져오기 미리보기를 검토하세요.

거래내역서가 스캔본인 경우는 어떻게 하나요?

선명한 스캔본을 업로드하고 출력 결과를 원본과 비교 검토하세요. OCR은 희미한 숫자를 잘못 읽을 수 있으며, 특히 페이지 가장자리나 열 경계 근처에서 주의가 필요합니다.