Aplicações de IA e conhecimento

Inteligência documental

Em sinistros, comércio, finanças e operações jurídicas o trabalho não é decidido num sistema de registo. É decidido num PDF que alguém enviou por email. Construímos a extração, a classificação e o encaminhamento que transformam esse fluxo em dados estruturados sobre os quais os seus sistemas podem agir.

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O problema de negócio

Os modelos partem-se assim que um fornecedor muda o layout

A captura documental tradicional funciona por modelo, pelo que trata os documentos que foram previstos e falha nos restantes. Cada novo fornecedor, mudança de formato ou caso invulgar torna-se uma tarefa de configuração, e a fila de exceções cresce mais depressa do que a equipa a esvazia. O resultado é um processo nominalmente automatizado e na realidade servido por pessoas que corrigem o que a automação não conseguiu ler.

O que fazemos

Extrair pelo significado, verificar pela regra

Extraímos os campos pelo que significam e não por onde estão, de modo que uma mudança de layout não parta a cadeia. Cada valor extraído é depois confrontado com regras que já tem: os totais batem certo, as datas são plausíveis, a contraparte existe nos seus dados mestre. Tudo o que não passe na validação, ou sobre o qual o sistema não tenha confiança, vai para uma pessoa com o documento de origem e o valor extraído lado a lado. Os limiares de confiança são definidos por si, e afinamo-los à sua tolerância ao esforço de revisão.

Inteligência documental

Competências

Processamento inteligente de documentos
Reconhecimento ótico de carateres
Classificação de documentos
Extração de dados
Análise de contratos
Processamento de faturas
Processamento de formulários

Casos de uso comuns

Processar faturas de fornecedor contra encomendas e encaminhar para revisão apenas as divergências reais.
Ler participações de sinistro e abrir o processo com os campos já preenchidos.
Extrair obrigações, datas e partes de contratos assinados para um registo.
Classificar e encaminhar a correspondência recebida para a equipa certa sem que alguém a leia primeiro.

Como trabalhamos

Definir

Transformar o pedido em especificação: quem o usa, o que é uma resposta correta, quem decide.
Ancorar

Ligar ao conteúdo e aos sistemas que têm as respostas, respeitando as permissões existentes.
Avaliar

Pontuar contra um conjunto anotado construído com os seus próprios casos, antes de alguém de fora o ver.
Publicar e operar

Lançamento faseado com monitorização, controlo de custo e um conjunto de regressão que protege a qualidade.

Tecnologia

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Segurança e governação

As respostas apoiam-se no seu próprio conteúdo e trazem citações, para que quem lê possa verificar. A recuperação respeita as permissões já definidas na origem, o que significa que um utilizador nunca vê através da aplicação aquilo que não poderia ver diretamente. Prompts, contexto recuperado e respostas são registados para auditoria, e a avaliação corre de forma contínua em vez de uma única vez no lançamento.

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Desenhamos primeiro a via de exceção

A automação documental é julgada pelo que faz com os dez por cento incómodos, não com os noventa fáceis. Construímos a fila de revisão, os limiares de confiança e o rasto de auditoria como parte do sistema e não como um pensamento tardio, porque é disso que depende que a sua equipa acabe a confiar nele ou a trabalhar à volta dele.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Que precisão podemos esperar?

Depende da qualidade do documento e do tipo de campo, pelo que medimos nos seus documentos antes de indicar um número. Mais útil: a precisão é um botão. Subir o limiar de confiança manda mais para revisão e deixa passar menos erros. Afinamo-lo consigo em função do custo de cada coisa.

Temos de anotar dados de treino?

Normalmente não para a extração, que trabalha a partir do próprio documento. Precisamos de um conjunto anotado modesto para a avaliação, em geral algumas centenas de documentos, porque é assim que a precisão é medida em vez de presumida.

E a escrita manual e as digitalizações fracas?

Ambas reduzem a precisão, e ambas são mensuráveis. Testamos com os seus piores documentos e não com os melhores, e definimos o limiar de confiança em conformidade para que as entradas fracas sigam para uma pessoa em vez de produzirem um valor errado com ar de certeza.

Consegue lidar com um novo tipo de documento sem novo desenvolvimento?

Novos layouts de um tipo conhecido, em geral sim, porque a extração não está presa a modelos. Um tipo de documento realmente novo, com outros campos, precisa de configuração, mas isso é uma tarefa de definição e não de desenvolvimento.

Para onde vão os dados?

Para o sistema que é dono do processo: o seu ERP, a sua plataforma de sinistros ou o seu gestor de processos, através da respetiva API. A camada de extração não é um destino, e não construímos nenhum.

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