חזרה לכל המדריכים
המוצר שלנו

איך עובד החילוץ האוטומטי מ-K-1 שלנו

הסבר טכני נגיש של תהליך החילוץ הדו-מנועי שלנו, רמות הביטחון, הצלבת התוצאות, ומה קורה כשמתגלה אי-התאמה.

פורסם ב-2026-05-076 דקות קריאה

ה-K-1 שלכם הוא PDF, אבל מאחורי הקלעים הוא נע בין פורמטים שונים: לפעמים נוצר מתוכנת מס מקצועית (ProConnect, Lacerte, Drake), לפעמים סרוק ממדפסת, לפעמים צילום במצלמת טלפון. כל אחד מהם דורש גישת חילוץ אחרת — ולכן בנינו מערכת דו-מנועית.

שלב 1: זיהוי סוג המסמך

הצעד הראשון הוא לסווג את ה-K-1: האם זה Form 1065 K-1 (שותפות), Form 1120-S K-1 (S-Corp), Form 1041 K-1 (אמון), או Schedule K-3 (חלוקות בינלאומיות)? כל אחד מהם דורש לוגיקת חילוץ אחרת. אנחנו מזהים את הסוג מתוך מטא-נתונים של ה-PDF ומתוך מבנה הטופס עצמו.

שלב 2: הרצה במקביל בשני מנועים

ה-PDF נשלח במקביל לשני מנועים נפרדים:

  • Gemini 2.5 Pro — מנוע מ-Google שמצוין במסמכים מובנים. אנחנו משתמשים ב-vision API שלו עם prompt מובנה שכולל את כל תקנות K-1 לאותה שנת מס.
  • Claude Sonnet 4.6 — מנוע מ-Anthropic שמצוין בהבנת שפה ובמסמכים גרועים (סרוקים, מטושטשים, מסובבים). אנחנו משתמשים בו עם prompt שנוקב במפורש בקודי Box ובקווים שלנו.

כל מנוע מחזיר JSON עם כל השדות, וגם ציון ביטחון לכל שדה. הציון נע בין 0 ל-1 ומחושב על סמך וודאות הקריאה (האם הספרות ברורות, האם הפורמט תואם לציפיות, האם הסכומים מתאימים לבדיקות הבסיסיות).

שלב 3: הצלבה

עכשיו יש לנו שתי גרסאות של אותו K-1, עם שני קבצי JSON. אנחנו עוברים שדה-שדה ומשווים. שלוש תוצאות אפשריות:

  1. התאמה מלאה (Perfect match): שני המנועים החזירו אותו ערך, עד הסנט. אנחנו לוקחים את הערך כמובן מאליו.
  2. התאמה עם רמת ביטחון נמוכה: הערכים זהים אבל אחד המנועים החזיר ביטחון נמוך. אנחנו מציינים זאת אבל ממשיכים.
  3. אי-התאמה (Discrepancy): הערכים שונים. כאן אנחנו עוצרים.

שלב 4: טיפול באי-התאמות

אי-התאמה היא דגל אדום. אנחנו מסווגים אותה לאחת משתי קטגוריות:

  • מינור: ההפרש קטן מסנט, או נובע מהצגה שונה (למשל, אחד החזיר $1,234.00 והשני החזיר $1234). אנחנו פותרים זאת אוטומטית — מנרמלים ובוחרים את הערך עם הביטחון הגבוה יותר.
  • מייג׳ור: ההפרש משמעותי. אחד אומר $5,000 והשני אומר $50,000. הדו״ח לא ממשיך — הוא מועבר לתור של רו״ח אנושי בצוות שלנו, שפותח את ה-PDF ידנית, מאמת את הערך הנכון, ומעדכן את המערכת.

שלב 5: בדיקות סבירות (Sanity checks)

אחרי שיש לנו ערך מאומת לכל שדה, אנחנו מריצים סדרה של בדיקות מתמטיות:

  • סכום ה-Distributions לא יכול להיות גבוה מסך ההון בתחילת השנה + הרווחים.
  • סכום ה-Section 1446 withholding צריך להיות תואם ל-37% מ-ECI.
  • שיעור ההחזקה בתחילת ובסוף השנה צריך להיות בטווח 0%–100%.
  • ה-EIN של השותפות צריך להיות בפורמט תקין (XX-XXXXXXX).
  • אם יש Box 20 קוד V, צריך להיות גם Statement A.

כל בדיקה שנכשלת מסומנת לבדיקה ידנית.

למה דו-מנועי?

עם מנוע אחד, אין לכם דרך לדעת אם תוצאה היא נכונה. עם שני מנועים עצמאיים, ההסתברות ששניהם יטעו באותו כיוון על אותו שדה נמוכה ב-orders of magnitude. זה מאפשר לנו להגיד, באמת ובכנות: "מה שאנחנו מציגים לכם זה מה שכתוב במסמך — בדקנו פעמיים".

מה קורה אם הקובץ באמת לא קריא?

אם הסריקה כל כך גרועה ששני המנועים נכשלים, אנחנו פונים אליכם ומבקשים העלאה מחודשת. אנחנו מספקים הוראות מדויקות לסריקה איכותית, וגם הצעה לבקש מהשותפות PDF דיגיטלי במקום הסרוק.

הזכויות שלכם על הנתונים

ה-K-1 שלכם נשלח לספקי ה-AI דרך ה-API שלהם, עם הסכמי data processing שאוסרים על שימוש בנתונים לאימון מודלים. אחרי החילוץ, ה-PDF נמחק מהשרתים שלהם תוך 30 יום. אצלנו, הוא נשמר רק כל עוד אתם רוצים — אתם יכולים למחוק אותו בכל זמן מההגדרות. קראו את מדיניות הפרטיות שלנו.

מוכנים להגיש?

אנחנו מטפלים בכל מה שכתוב במדריך הזה — בלי שתצטרכו לגעת בטופס.

הגישו עכשיו