Nanonets

Was ist Nanonets?

Nanonets ist eine KI-gestützte Plattform für intelligente Dokumentenverarbeitung und Workflow-Automatisierung, die sich auf die Extraktion von Daten aus unstrukturierten Eingaben und die Automatisierung nachgelagerter Geschäftsprozesse konzentriert. Sie hilft Teams, Dokumente und andere semi-strukturierte Informationen in nutzbare strukturierte Daten umzuwandeln.

Die Plattform nutzt KI, um Informationen ohne vordefinierte Vorlagen zu extrahieren, und bietet Entscheidungs-Engines, um Elemente zu markieren, zu routen und zu validieren – als Teil von End-to-End-Workflows. Das Ziel ist die Reduzierung manueller Aufwände in dokumentenintensiven Prozessen wie Accounts Payable, Bestellabwicklung und Versicherungsunderwriting.

Wichtige Funktionen

• KI-gestützte Datenextraktion für unstrukturierte Eingaben: Extrahiert relevante Informationen aus Dokumenten und anderen Quellen wie E-Mails, Tickets oder Datenbanken.
• Vorlagenarme Extraktoren: Die Datenextraktion basiert nicht auf vordefinierten Vorlagen.
• No-Code-Workflow-Automatisierung: Automatisiert komplexe manuelle Workflows über eine No-Code-Plattform.
• Lernfähige Entscheidungs-Engines: Unterstützen Regeln/Entscheidungslogik, um Dateien zu markieren, zu prüfen, zu validieren und extrahierte oder fehlende Daten zu ergänzen.
• Zentralisierte strukturierte Ausgabe: Sammelt extrahierte Daten „an einem Ort“ und exportiert sie in Geschäfts-Systeme oder Dateiformate (XLS, CSV, XML).

So verwenden Sie Nanonets

1. Starten Sie mit einem Automatisierungs-Workflow, indem Sie Dateien oder Daten aus Quellen wie E-Mail, Cloud-Speicher, Support-Tickets oder Datenbanken aufnehmen.
2. Konfigurieren Sie den KI-Extraktionsschritt, damit das System die benötigten Felder aus den Eingabedokumenten extrahiert.
3. Fügen Sie Entscheidungsschritte hinzu, um Elemente zur Prüfung zu markieren, extrahierte Daten zu validieren oder fehlende Felder mit Entscheidungs-Engines zu ergänzen.
4. Exportieren Sie die strukturierten Ergebnisse in Ihr Zielsytem (z. B. ein CRM oder eine Datenbank) oder in gängige Dateiformate wie XLS, CSV oder XML.

Anwendungsfälle

• Accounts Payable (Rechnungsverarbeitung): Nehmen Sie Rechnungs-Dokumente auf, extrahieren Sie Daten aus Rechnungen/Belegen/Bestellungen, routen Sie Elemente zur Prüfung und stimmen Sie Transaktionen durch Synchronisation mit einem ERP ab.
• Bestellabwicklung und Supply Chain: Extrahieren Sie bestellbezogene Informationen und automatisieren Sie Schritte für Bestellausgleich (einschließlich 2-Wege/3-Wege-Abgleich mit Bestell-Anfragen) sowie Dokumentenhandling, um die Bearbeitung zu beschleunigen.
• Versicherungsunderwriting: Klassifizieren und organisieren Sie Bewerbungs-Dokumente automatisch, konsolidieren Sie Daten aus mehreren Dokumenten in eine einheitliche Ansicht und lösen Sie kundennahe Kommunikation via automatisierter E-Mails aus.
• Dokumenteneingabe aus mehreren Kanälen: Importieren Sie Dokumente aus E-Mail, Dropbox, Drive oder Microsoft Dynamics und standardisieren Sie extrahierte Daten in eine einheitliche strukturierte Ausgabe für die Weiterverarbeitung.

FAQ

Benötigt Nanonets vordefinierte Vorlagen für die Extraktion?

Die Seite gibt an, dass die KI-Extraktoren „nicht auf vordefinierte Vorlagen angewiesen sind“.

Welche Eingaben können verarbeitet werden?

Die Plattform extrahiert aus Dokumenten sowie aus Quellen wie E-Mails, Tickets und Datenbanken.

Wohin können extrahierte Daten gesendet werden?

Die Seite erwähnt den Export strukturierter Daten in Systeme wie CRM, WMS oder Datenbanken sowie als XLS, CSV oder XML.

Ist die Workflow-Konfiguration codebasiert?

Die Plattform wird als „No-Code-Plattform“ für die Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse beschrieben.

Wie handhabt Nanonets Validierungs- oder Prüfungsschritte?

Sie verwendet Entscheidungs-Engines, um Dateien zu markieren, zu prüfen, zu validieren und extrahierte oder fehlende Daten zu ergänzen.

Alternativen

• Low-Code/No-Code-Workflow-Automatisierungsplattformen mit Dokumenteneingabe: Können Aufnahme und Routing orchestrieren, erfordern aber oft zusätzliche Tools oder Custom-Konfiguration für hochwertige Extraktion aus unstrukturierten Dokumenten.
• Allgemeine OCR- und Formular-Extraktions-Tools: Nützlich, um gescannte Dokumente in Text/Felder umzuwandeln, bieten aber weniger End-to-End-Workflow-Automatisierung und Entscheidungsfindung im Vergleich zu einer kombinierten Extraktions- + Workflow-Plattform.
• Eigene ML-Pipelines oder interne Dokumentenverarbeitungssysteme: Bieten maximale Flexibilität, erfordern jedoch in der Regel mehr Engineering-Aufwand für Aufbau, Wartung und Weiterentwicklung von Extraktions- und Workflow-Logik.
• Enterprise-RPA für Back-Office-Aufgaben: Kann repetitive Aktionen nach Verfügbarkeit der Daten automatisieren, adressiert aber den Workflow von Dokument zu strukturierten Daten nicht so direkt wie eine intelligente Dokumentenverarbeitungsplattform.