Nanonets

¿Qué es Nanonets?

Nanonets es una plataforma de procesamiento inteligente de documentos con IA y automatización de flujos de trabajo enfocada en extraer datos de entradas no estructuradas y automatizar procesos empresariales posteriores. Está diseñada para ayudar a los equipos a convertir documentos y otra información semiestructurada en datos estructurados sobre los que puedan actuar.

La plataforma usa IA para extraer información sin depender de plantillas predefinidas y proporciona motores de decisión para marcar, enrutar y validar elementos como parte de flujos de trabajo de extremo a extremo. El resultado declarado es la reducción del esfuerzo manual en procesos intensivos en documentos como cuentas por pagar, procesamiento de pedidos y suscripción de seguros.

Características clave

• Extracción de datos con IA para entradas no estructuradas: Extrae información relevante de documentos y otras fuentes como correos electrónicos, tickets o bases de datos.
• Extractores con pocas plantillas: La extracción de datos se describe como no dependiente de plantillas predefinidas.
• Automatización de flujos de trabajo no-code: Automatiza flujos de trabajo manuales complejos mediante una plataforma no-code.
• Motores de decisión aprendibles: Soporta reglas/lógica de decisión para marcar, revisar, validar archivos y enriquecer datos extraídos o faltantes.
• Salida estructurada centralizada: Consolida los datos extraídos “en un solo lugar” y luego los exporta a sistemas empresariales o formatos de archivo (XLS, CSV, XML).

Cómo usar Nanonets

1. Inicia con un flujo de trabajo de automatización ingiriendo archivos o datos de fuentes como correo electrónico, almacenamiento en la nube, tickets de soporte o bases de datos.
2. Configura el paso de extracción con IA para que el sistema extraiga los campos necesarios de los documentos de entrada.
3. Agrega pasos de decisión para marcar elementos para revisión, validar datos extraídos o enriquecer campos faltantes usando motores de decisión.
4. Exporta los resultados estructurados a tu sistema objetivo (por ejemplo, un CRM o base de datos) o a formatos de archivo comunes como XLS, CSV o XML.

Casos de uso

• Cuentas por pagar (procesamiento de facturas): Ingesta documentos de facturas, extrae datos de facturas/recibos/pedidos de compra, enruta elementos para revisión y concilia transacciones sincronizando con un ERP.
• Procesamiento de pedidos y cadena de suministro: Extrae información relacionada con pedidos y automatiza pasos para emparejamiento de pedidos (incluyendo emparejamiento de 2 vías/3 vías contra solicitudes de compra) y manejo de documentos para acelerar el procesamiento.
• Suscripción de seguros: Clasifica y organiza automáticamente documentos de solicitudes, consolida datos de múltiples documentos en una sola vista y activa comunicaciones orientadas al cliente mediante correos electrónicos automatizados.
• Ingesta de documentos de múltiples canales: Importa documentos de correo electrónico, Dropbox, Drive o Microsoft Dynamics y estandariza los datos extraídos en una sola salida estructurada para procesamiento posterior.

Preguntas frecuentes

¿Nanonets requiere plantillas predefinidas para la extracción?

La página indica que los extractores de IA “no dependen de plantillas predefinidas”.

¿Qué tipos de entradas se pueden procesar?

La plataforma se describe como capaz de extraer de documentos y también de fuentes como correos electrónicos, tickets y bases de datos.

¿A dónde se pueden enviar los datos extraídos?

La página menciona la exportación de datos estructurados a sistemas como un CRM, WMS o base de datos, y también como XLS, CSV o XML.

¿La configuración de flujos de trabajo es basada en código?

La plataforma se describe como una “plataforma no-code” para automatizar procesos empresariales complejos.

¿Cómo maneja Nanonets los pasos de validación o revisión?

Usa motores de decisión para marcar, revisar, validar archivos y enriquecer datos extraídos o faltantes.

Alternativas

• Plataformas de automatización de flujos de trabajo low-code/no-code con ingesta de documentos: Pueden orquestar ingesta y enrutamiento, pero pueden requerir herramientas adicionales o configuración personalizada para lograr extracción de alta calidad de documentos no estructurados.
• Herramientas generales de OCR y extracción de formularios: Útiles para convertir documentos escaneados en texto/campos, pero pueden ofrecer menos automatización de flujos de trabajo de extremo a extremo y toma de decisiones en comparación con una plataforma combinada de extracción + flujos de trabajo.
• Pipelines de ML personalizados o sistemas internos de procesamiento de documentos: Ofrecen máxima flexibilidad, pero típicamente requieren más esfuerzo de ingeniería para construir, mantener y evolucionar la lógica de extracción y flujos de trabajo.
• RPA empresarial enfocado en tareas de back-office: Puede automatizar acciones repetitivas una vez que los datos están disponibles, pero puede no abordar directamente el flujo de trabajo de documento a datos estructurados como lo hace una plataforma de procesamiento inteligente de documentos.