יישומי בינה מלאכותית וידע

הבנת מסמכים

בתביעות, מסחר, כספים ותפעול משפטי, העבודה אינה נקבעת במערכת רישום. היא נקבעת ב-PDF שמישהו שלח במייל. אנחנו בונים את החילוץ, הסיווג והניתוב שהופכים את הזרימה הזו לנתונים מובנים שהמערכות שלכם יכולות לפעול לפיהם.

האתגר העסקי

תבניות נשברות ברגע שספק משנה פריסה

קליטת מסמכים מסורתית עובדת לפי תבניות, ולכן היא מטפלת במסמכים שציפיתם להם ונכשלת בשאר. כל ספק חדש, שינוי פורמט או מקרה חריג הופך למשימת הגדרה, ותור החריגים גדל מהר יותר מהצוות שמפנה אותו. התוצאה היא תהליך שעל הנייר אוטומטי ובפועל מאויש באנשים שמתקנים את מה שהאוטומציה לא הצליחה לקרוא.

מה אנחנו עושים

חלצו לפי משמעות, אמתו לפי כלל

אנחנו מחלצים שדות לפי משמעותם ולא לפי מיקומם, כך ששינוי פריסה לא ישבור את הצינור. כל ערך שחולץ נבדק אחר כך מול כללים שכבר יש לכם: הסכומים מסתדרים, התאריכים סבירים, הצד קיים בנתוני הבסיס שלכם. כל דבר שנכשל באימות, או שהמערכת אינה בטוחה בו, עובר לאדם עם מסמך המקור והערך המחולץ זה לצד זה. ספי הוודאות הם שלכם לקבוע, ואנחנו מכווננים אותם מול הסובלנות שלכם לעומס בדיקה.

הבנת מסמכים

יכולות

  • עיבוד מסמכים חכם

  • זיהוי תווים אופטי

  • סיווג מסמכים

  • חילוץ נתונים

  • ניתוח חוזים

  • עיבוד חשבוניות

  • עיבוד טפסים

מקרי שימוש נפוצים

מקרי שימוש נפוצים

  • עיבוד חשבוניות ספקים מול הזמנות רכש והעברה לבדיקה רק של אי־התאמות אמיתיות.
  • קריאת הודעות ראשונות על נזק ופתיחת התביעה כשהשדות כבר מלאים.
  • חילוץ התחייבויות, תאריכים וצדדים מחוזים חתומים אל מרשם.
  • סיווג וניתוב דואר נכנס לצוות הנכון בלי שאדם יקרא אותו קודם.

איך אנחנו מספקים

איך אנחנו מספקים

  1. עיצוב

    הפיכת הבקשה למפרט: מי משתמש, מהי תשובה נכונה, מי מחליט.

  2. עיגון

    חיבור לתוכן ולמערכות שמחזיקות את התשובות, תוך כיבוד ההרשאות הקיימות.

  3. הערכה

    ניקוד מול מערך מתויג שנבנה מהמקרים שלכם, לפני שמישהו מבחוץ רואה זאת.

  4. השקה ותפעול

    שחרור מדורג עם ניטור, בקרת עלויות וערכת בדיקות רגרסיה ששומרת על האיכות.

טכנולוגיה

טכנולוגיה

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

אבטחה וממשל

אבטחה וממשל

התשובות מעוגנות בתוכן שלכם ונושאות ציטוטים, כך שהקורא יכול לבדוק במקום להאמין. האחזור מכבד את ההרשאות שכבר הוגדרו במקור, כלומר משתמש לעולם לא יראה דרך היישום מה שלא היה רואה ישירות. ההנחיות, ההקשר שאוחזר והתשובות נרשמים לביקורת, וההערכה רצה באופן מתמשך ולא פעם אחת בהשקה.

מודלי שיתוף פעולה

מודלי שיתוף פעולה

פרויקט

אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.

צוות ייעודי

קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.

שירות מנוהל

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.

למה TeamExtension.ai

אנחנו מתכננים קודם את מסלול החריגים

אוטומציית מסמכים נשפטת לפי מה שהיא עושה עם עשרת האחוזים הקשים, לא עם תשעים האחוזים הקלים. אנחנו בונים את תור הבדיקה, את ספי הוודאות ואת נתיב הביקורת כחלק מהמערכת ולא כמחשבה מאוחרת, כי זה מה שקובע אם הצוות שלכם יסמוך עליה או יעקוף אותה.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

שאלות נפוצות

לאיזה דיוק אפשר לצפות?
זה תלוי באיכות המסמך ובסוג השדה, ולכן אנחנו מודדים על המסמכים שלכם לפני שאנחנו נוקבים במספר. מועיל יותר לדעת שהדיוק הוא חוגה: העלאת סף הוודאות שולחת יותר לבדיקה ומעבירה פחות שגיאות. את זה אנחנו מכווננים יחד אתכם מול העלות של כל צד.
האם צריך לתייג נתוני אימון?
בדרך כלל לא לחילוץ, שעובד מהמסמך עצמו. אנחנו כן זקוקים למערך מתויג צנוע להערכה, בדרך כלל כמה מאות מסמכים, כי כך הדיוק נמדד ולא מונח.
מה עם כתב יד וסריקות גרועות?
שניהם מורידים דיוק, ושניהם ניתנים למדידה. אנחנו בודקים על המסמכים הגרועים שלכם ולא על הטובים, ומכווננים את הסף בהתאם כדי שקלט ירוד ינותב לאדם במקום לייצר ערך שגוי בביטחון.
האם זה מתמודד עם סוג מסמך חדש בלי פיתוח נוסף?
פריסות חדשות של סוג מוכר, בדרך כלל כן, כי החילוץ אינו כבול לתבניות. סוג חדש באמת עם שדות אחרים דורש הגדרה, אבל זו משימת הגדרה ולא פיתוח.
לאן הנתונים הולכים?
למערכת שאחראית לתהליך: ה-ERP שלכם, פלטפורמת התביעות או כלי ניהול התיקים, דרך הממשק שלה. שכבת החילוץ אינה יעד סופי, ואנחנו לא בונים כזה.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם

חלצו, סווגו ונתבו את המסמכים שעוברים היום דרך תיבות הדואר של אנשים.