Applicazioni AI e conoscenza

Document Intelligence

Nelle operazioni di sinistri, commercio, finanza e legale il lavoro non si decide in un sistema di riferimento. Si decide in un PDF che qualcuno ha mandato via email. Costruiamo l'estrazione, la classificazione e l'instradamento che trasformano quel flusso in dati strutturati su cui i vostri sistemi possono agire.

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Il problema di business

I template si rompono appena un fornitore cambia il layout

L'acquisizione documentale tradizionale lavora per template: gestisce i documenti previsti e fallisce su tutti gli altri. Ogni nuovo fornitore, cambio di formato o caso insolito diventa un'attività di configurazione, e la coda delle eccezioni cresce più in fretta di quanto il team la smaltisca. Il risultato è un processo nominalmente automatizzato e in realtà presidiato da persone che correggono ciò che l'automazione non è riuscita a leggere.

Cosa facciamo

Estrarre per significato, verificare per regola

Estraiamo i campi in base a ciò che significano anziché a dove si trovano, così un cambio di impaginazione non rompe la pipeline. Ogni valore estratto viene poi confrontato con regole che già avete: i totali quadrano, le date sono plausibili, la controparte esiste nei vostri dati anagrafici. Tutto ciò che non supera la validazione, o su cui il sistema non è sicuro, va a una persona, con documento di origine e valore estratto affiancati. Le soglie di confidenza le stabilite voi, e le tariamo sulla vostra tolleranza allo sforzo di revisione.

Document Intelligence

Competenze

Intelligent Document Processing
OCR
Document Classification
Data Extraction
Contract Analysis
Invoice Processing
Form Processing

Casi d'uso comuni

Elaborare le fatture dei fornitori rispetto agli ordini e instradare in revisione solo le discrepanze reali.
Leggere le denunce di sinistro e aprire la pratica con i campi già compilati.
Estrarre obblighi, scadenze e parti da contratti firmati in un registro.
Classificare e instradare la corrispondenza in ingresso al team giusto senza che qualcuno la legga prima.

Il nostro approccio

Inquadrare

Trasformare la richiesta in specifica: chi la usa, cosa è corretto, chi decide.
Ancorare

Collegarsi a contenuti e sistemi che contengono le risposte, rispettando i permessi esistenti.
Valutare

Valutare su un set etichettato costruito dai vostri casi, prima di qualsiasi esposizione esterna.
Rilasciare e gestire

Rilascio graduale con monitoraggio, controllo dei costi e suite di regressione a tutela della qualità.

Tecnologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sicurezza e governance

Le risposte sono ancorate ai vostri contenuti e portano citazioni, così chi legge può verificarle. Il recupero rispetta i permessi già impostati sulla fonte, il che significa che un utente non vede mai attraverso l'applicazione ciò che non potrebbe vedere direttamente. Prompt, contesto recuperato e risposte sono registrati a fini di audit, e la valutazione gira in continuo anziché una sola volta al lancio.

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Progettiamo per primo il percorso di eccezione

L'automazione documentale si giudica da che cosa fa con il dieci per cento difficile, non con il novanta facile. Costruiamo coda di revisione, soglie di confidenza e traccia di audit come parte del sistema anziché come ripensamento, perché è ciò che decide se il vostro team si fiderà o lavorerà aggirandolo.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Quale accuratezza possiamo aspettarci?

Dipende dalla qualità dei documenti e dal tipo di campo, quindi misuriamo sui vostri documenti prima di indicare un numero. Più utile: l'accuratezza è una manopola. Alzare la soglia di confidenza manda più casi in revisione e lascia passare meno errori. La tariamo con voi rispetto al costo di ciascuno.

Dobbiamo annotare dati di addestramento?

Di norma non per l'estrazione, che lavora dal documento stesso. Ci serve un insieme annotato contenuto per la valutazione, in genere qualche centinaio di documenti, perché è così che l'accuratezza si misura invece di presumerla.

E la scrittura a mano e le scansioni scadenti?

Entrambe riducono l'accuratezza, ed entrambe sono misurabili. Testiamo sui vostri documenti peggiori anziché sui migliori e impostiamo la soglia di confidenza di conseguenza, così gli input scadenti vanno a una persona invece di produrre un valore sbagliato ma sicuro.

Può gestire un nuovo tipo di documento senza risviluppo?

Nuove impaginazioni di un tipo noto in genere sì, perché l'estrazione non è legata a un template. Un tipo di documento davvero nuovo, con campi diversi, richiede configurazione, ma è un'attività di definizione e non di sviluppo.

Dove vanno i dati?

Nel sistema che possiede il processo: il vostro ERP, la piattaforma sinistri o lo strumento di gestione pratiche, tramite la sua API. Il livello di estrazione non è una destinazione, e non ne costruiamo una.

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