人工智能应用与知识

文档智能

在理赔、贸易、财务与法律运营中,事情不是在业务系统里定下来的,而是在某人发来的一份PDF里定下来的。我们构建抽取、分类与分派能力,把这股文件流转化为您的系统能够据以行动的结构化数据。

业务问题

供应商一改版式,模板就失灵

传统的单据采集靠模板工作,因此只能处理您预想到的文件,其余一概失败。每一个新供应商、每一次格式变更、每一个异常情况都变成一项配置任务,而例外队列增长的速度快过团队清理的速度。结果是一个名义上自动化的流程,实际上却由一群人在收拾自动化读不懂的东西。

我们做什么

按含义抽取,按规则校验

我们按字段的含义而不是位置来抽取,因此版式变化不会让管道失效。每个抽取出的数值随后都会用您已有的规则校验:合计是否对得上、日期是否合理、该主体是否存在于您的主数据中。凡是校验不通过的,或系统没有把握的,都会连同源文件与抽取值并排交给人工处理。置信度阈值由您设定,我们会依据您对复核工作量的容忍度来调优。

文档智能

能力

  • 智能单据处理

  • 光学字符识别

  • 文档分类

  • 数据抽取

  • 合同分析

  • 发票处理

  • 表单处理

常见应用场景

常见应用场景

  • 把供应商发票与采购订单核对,只把真正的不一致交给人工复核。
  • 读取出险通知文件,并在字段已填好的状态下建立理赔案件。
  • 从已签署合同中抽取义务、日期与当事方,汇入台账。
  • 对来函分类并分派到正确团队,无需先由人工阅读。

我们如何交付

我们如何交付

  1. 定形

    把需求转化为规格:谁在使用、什么算正确答案、由谁拍板。

  2. 接入依据

    连接到承载答案的内容与系统,并尊重既有权限设置。

  3. 评测

    在任何外部人员看到之前,用取自您自身案例的标注数据集打分。

  4. 上线与运营

    分阶段发布,配合监控、成本控制与守住质量的回归测试套件。

技术

技术

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

安全与治理

安全与治理

答案以您自己的内容为依据并附带引证,读者因此可以核对。检索会遵守源系统上已经设定的权限,也就是说用户绝不会通过应用看到自己本来看不到的内容。提示词、检索到的上下文与响应都会记录以备审计,评测持续进行,而不是上线时做一次就算。

合作模式

合作模式

人工智能项目

我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。

专属人工智能团队

围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。

托管式人工智能

我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。

为什么选择 TeamExtension.ai

我们先设计例外处理路径

单据自动化的成败,取决于它如何处理棘手的那百分之十,而不是轻松的那百分之九十。我们把复核队列、置信度阈值与审计轨迹当作系统的组成部分来建,而不是事后再加,因为这决定了您的团队最终是信任它,还是绕开它。

部分客户

常见问题

常见问题

我们可以期待多高的准确率?
这取决于文件质量与字段类型,因此在报出数字之前,我们会在您的文件上做测量。更有用的是,准确率是一个旋钮:调高置信度阈值,转人工复核的更多,漏过去的错误更少。我们会结合两者的代价与您一起调。
我们需要标注训练数据吗?
抽取环节通常不需要,它直接依据文件本身工作。我们确实需要一小批标注数据用于评测,一般几百份文件,因为准确率要靠它来测量,而不是靠想当然。
手写体和劣质扫描件怎么办?
两者都会降低准确率,而两者都可测量。我们用您最差的文件而不是最好的文件来测试,并据此设定置信度阈值,让劣质输入转给人工,而不是产出一个自信的错误数值。
遇到新的文件类型,需要重新开发吗?
已知类型的新版式一般不需要,因为抽取并不绑定模板。字段确实不同的全新文件类型需要做配置,但那是一项定义工作,而不是开发工作。
数据最终去哪里?
进入拥有该流程的系统:您的ERP、理赔平台或案件管理工具,通过其接口写入。抽取层不是数据的归宿,我们也不会去建一个。

探讨您的 AI 计划

抽取、分类并分派那些目前在人们收件箱之间流转的文件。