Приложения ИИ и знания

Интеллектуальная обработка документов

В урегулировании убытков, торговле, финансах и юридических операциях работа решается не в системе учёта. Она решается в PDF-файле, который кто-то прислал по почте. Мы строим извлечение, классификацию и маршрутизацию, превращающие этот поток в структурированные данные, по которым ваши системы могут действовать.

Обсудить вашу инициативу в области ИИ Услуги

Бизнес-задача

Шаблоны ломаются, как только поставщик меняет вёрстку

Традиционный ввод документов работает по шаблону, поэтому справляется с теми документами, которые предусмотрели, и не справляется с остальными. Каждый новый поставщик, изменение формата или необычный случай становится задачей настройки, и очередь исключений растёт быстрее, чем команда её разбирает. Итог — процесс, автоматизированный на словах, а на деле обслуживаемый людьми, которые чинят то, что автоматика не смогла прочитать.

Чем мы занимаемся

Извлекать по смыслу, проверять по правилу

Мы извлекаем поля по их смыслу, а не по расположению, поэтому изменение вёрстки не ломает конвейер. Затем каждое извлечённое значение сверяется с правилами, которые у вас уже есть: суммы сходятся, даты правдоподобны, контрагент существует в основных данных. Всё, что не прошло проверку или в чём система не уверена, попадает к человеку с исходным документом и извлечённым значением рядом. Пороги уверенности задаёте вы, а мы настраиваем их под вашу готовность тратить время на проверку.

Интеллектуальная обработка документов

Компетенции

Интеллектуальная обработка документов
Оптическое распознавание символов
Классификация документов
Извлечение данных
Анализ договоров
Обработка счетов
Обработка форм

Типичные сценарии применения

Обрабатывать счета поставщиков против заказов и отправлять на проверку только настоящие расхождения.
Читать первичное уведомление об убытке и открывать дело с уже заполненными полями.
Извлекать обязательства, сроки и стороны из подписанных договоров в реестр.
Классифицировать и направлять входящую корреспонденцию нужной команде без предварительного чтения человеком.

Как мы работаем

Формулирование

Превратить запрос в задание: кто пользуется, что считается верным ответом, кто решает.
Обоснование

Подключение к содержимому и системам, где лежат ответы, с сохранением существующих прав.
Оценка

Оценка по размеченному набору из ваших собственных случаев, до того как это увидит кто-то извне.
Выпуск и эксплуатация

Поэтапный выпуск с наблюдением, контролем затрат и регрессионным набором, который охраняет качество.

Технологии

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Безопасность и управление

Ответы обоснованы вашим собственным содержимым и снабжены ссылками, так что читатель может их проверить. Извлечение учитывает права, уже заданные на источнике, а значит пользователь никогда не увидит через приложение то, чего не увидел бы напрямую. Подсказки, извлечённый контекст и ответы записываются для аудита, а оценка выполняется непрерывно, а не однократно при запуске.

Модели сотрудничества

Проект по ИИ

Мы берём на себя ответственность за проектирование и поставку определённого решения с ИИ.

Выделенная команда по ИИ

Долгосрочная выделенная инженерная мощность, построенная вокруг ваших технологий и модели поставки.

Управляемый ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем продуктивные системы с ИИ.

Почему TeamExtension.ai

Мы сначала проектируем путь исключений

Автоматизацию документов судят по тому, что она делает с неудобными десятью процентами, а не с лёгкими девяноста. Мы строим очередь проверки, пороги уверенности и аудиторский след как часть системы, а не как дополнение, потому что именно это решает, станет ли ваша команда ей доверять или будет обходить.

Избранные клиенты

Частые вопросы

Какой точности ждать?

Зависит от качества документов и типа поля, поэтому мы измеряем на ваших документах, прежде чем называть цифру. Полезнее то, что точность — это регулятор: повышение порога уверенности отправляет больше на проверку и пропускает меньше ошибок. Мы настраиваем это вместе с вами по стоимости того и другого.

Нужно ли размечать обучающие данные?

Обычно нет для извлечения, которое работает по самому документу. Нам нужен скромный размеченный набор для оценки, как правило несколько сотен документов, потому что так точность измеряется, а не предполагается.

Как быть с рукописным текстом и плохими сканами?

И то и другое снижает точность, и то и другое измеримо. Мы тестируем на ваших худших документах, а не на лучших, и выставляем порог уверенности так, чтобы слабые входные данные шли к человеку, а не давали уверенно неверное значение.

Справится ли это с новым типом документа без доработки?

С новой вёрсткой известного типа, как правило, да, потому что извлечение не привязано к шаблону. По-настоящему новый тип с другими полями требует настройки, но это задача определения, а не разработки.

Куда попадают данные?

В систему, владеющую процессом: ваш ERP, платформу урегулирования убытков или систему ведения дел, через её интерфейс. Слой извлечения не является конечной точкой, и мы такую не строим.

Смежные компетенции

Агентный ИИ и автоматизация

Автоматизация с ИИ

Автоматизируйте межсистемные процессы, с которыми правиловые движки так и не справились надёжно.

Подробнее

Агентный ИИ и автоматизация

Агенты ИИ

Программы, которые завершают многошаговую работу в ваших системах, под вашим контролем доступа и вашими правилами утверждения.

Подробнее

Данные и модели ИИ

Инженерия данных для ИИ

Конвейеры, контроль качества и векторные хранилища, от которых зависит правильность систем с ИИ.

Подробнее

Обсудить вашу инициативу в области ИИ

Извлекайте, классифицируйте и направляйте документы, которые сейчас идут через почтовые ящики людей.

Поговорить с экспертом по ИИ Начать оценку ИИ