AI-applikationer og viden

Dokumentforståelse

I skadebehandling, handel, økonomi og juridisk drift bliver arbejdet ikke afgjort i et registersystem. Det bliver afgjort i en PDF, nogen har sendt på mail. Vi bygger den udtrækning, klassifikation og videresendelse, der gør det flow til strukturerede data, jeres systemer kan handle på.

Drøft jeres AI-initiativ Ydelser

Den forretningsmæssige udfordring

Skabeloner går i stykker, i samme øjeblik en leverandør ændrer sit layout

Traditionel dokumentindlæsning arbejder ud fra skabeloner, så den håndterer de dokumenter, I forudså, og fejler på resten. Hver ny leverandør, formatændring eller usædvanlig sag bliver en konfigurationsopgave, og undtagelseskøen vokser hurtigere end det team, der rydder den. Resultatet er en proces, der nominelt er automatiseret og reelt bemandet af folk, der retter det, automatikken ikke kunne læse.

Det vi gør

Udtræk efter mening, verificer efter regel

Vi udtrækker felter efter, hvad de betyder, frem for hvor de står, så en layoutændring ikke ødelægger pipelinen. Hver udtrukket værdi tjekkes derefter mod regler, I allerede har: totaler stemmer, datoer er plausible, parten findes i jeres stamdata. Alt, der fejler validering, eller som systemet ikke er sikkert på, går til en person med kildedokumentet og den udtrukne værdi side om side. Tærsklerne for sikkerhed er jeres at sætte, og vi justerer dem mod jeres egen tolerance for gennemgangsarbejde.

Dokumentforståelse

Kompetencer

Intelligent dokumentbehandling
Tekstgenkendelse
Dokumentklassifikation
Dataudtrækning
Kontraktanalyse
Fakturabehandling
Formularbehandling

Typiske anvendelser

Behandl leverandørfakturaer mod indkøbsordrer, og send kun reelle uoverensstemmelser til gennemgang.
Læs skadesanmeldelser, og opret sagen med felterne allerede udfyldt.
Udtræk forpligtelser, datoer og parter fra underskrevne kontrakter til et register.
Klassificer og send indgående korrespondance til det rigtige team, uden at en person læser den først.

Sådan leverer vi

Form

Gør ønsket til en specifikation: hvem bruger det, hvad er et korrekt svar, hvem beslutter.
Forankr

Forbind til det indhold og de systemer, der rummer svarene, med respekt for eksisterende rettigheder.
Evaluer

Score mod et markeret datasæt bygget på jeres egne sager, før nogen udefra ser det.
Lever og drift

Trinvis frigivelse med overvågning, omkostningsstyring og en regressionssuite, der vogter kvaliteten.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sikkerhed og governance

Svar er forankret i jeres eget indhold og bærer kildehenvisninger, så en læser kan efterprøve dem. Søgningen respekterer de rettigheder, der allerede er sat på kilden, hvilket betyder, at en bruger aldrig gennem applikationen ser noget, vedkommende ikke kunne se direkte. Prompts, hentet kontekst og svar logges til revision, og evalueringen kører løbende frem for én gang ved lancering.

Samarbejdsmodeller

AI-projekt

Vi tager ansvaret for at designe og levere en defineret AI-løsning.

Dedikeret AI-team

Langsigtet dedikeret udviklingskapacitet bygget op om jeres teknologi og leverancemodel.

Managed AI

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende AI-systemer i produktion.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi designer undtagelsesvejen først

Dokumentautomatisering bedømmes på, hvad den gør med de besværlige ti procent, ikke de nemme halvfems. Vi bygger gennemgangskøen, tærsklerne for sikkerhed og revisionssporet som en del af systemet frem for som en eftertanke, for det er dét, der afgør, om jeres team ender med at stole på det eller arbejde uden om det.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Hvilken præcision kan vi forvente?

Det afhænger af dokumentkvalitet og felttype, så vi måler på jeres dokumenter, før vi nævner et tal. Mere nyttigt er, at præcision er en drejeknap: hæver man tærsklen for sikkerhed, går mere til gennemgang og færre fejl igennem. Det justerer vi sammen med jer mod omkostningen ved hver af delene.

Skal vi markere træningsdata?

Som regel ikke til udtrækning, der arbejder ud fra dokumentet selv. Vi har brug for et beskedent markeret datasæt til evaluering, typisk nogle hundrede dokumenter, for det er sådan, præcision bliver målt frem for antaget.

Hvad med håndskrift og dårlige scanninger?

Begge dele sænker præcisionen, og begge dele kan måles. Vi tester på jeres dårligste dokumenter frem for jeres bedste og sætter tærsklen derefter, så dårlige input går til en person i stedet for at give en selvsikker forkert værdi.

Kan den håndtere en ny dokumenttype uden ny udvikling?

Nye layouts af en kendt type, generelt ja, fordi udtrækningen ikke er bundet til skabeloner. En reelt ny dokumenttype med andre felter kræver konfiguration, men det er en definitionsopgave frem for en udviklingsopgave.

Hvor ender data?

I det system, der ejer processen: jeres ERP, skadeplatform eller sagsstyringsværktøj, via dets API. Udtrækningslaget er ikke et bestemmelsessted, og vi bygger ikke et.

Relaterede kompetencer

Agentisk AI og automatisering

AI-automatisering

Automatiser de tværgående processer, regelmotorer aldrig kunne håndtere pålideligt.

Læs mere

Agentisk AI og automatisering

AI-agenter

Software, der gennemfører arbejde i flere trin inde i jeres systemer, under jeres adgangskontrol og jeres godkendelsesregler.

Læs mere

AI-data og modeller

AI-dataengineering

De pipelines, kvalitetskontroller og vektorlagre, AI-systemer afhænger af for at være korrekte.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Udtræk, klassificer og videresend de dokumenter, der i dag flyder gennem folks indbakker.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering