Nanonets

Nanonets란 무엇인가요?

Nanonets는 비정형 입력에서 데이터를 추출하고 후속 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 초점을 맞춘 AI 기반 지능형 문서 처리 및 워크플로 자동화 플랫폼입니다. 문서와 기타 반정형 정보를 팀이 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하도록 설계되었습니다.

플랫폼은 미리 정의된 템플릿에 의존하지 않고 AI를 사용해 정보를 추출하며, 엔드투엔드 워크플로의 일부로 항목을 플래그, 라우팅, 검증하는 의사결정 엔진을 제공합니다. 결과적으로 계정지급, 주문처리, 보험심사 등 문서 중심 프로세스의 수동 작업이 줄어듭니다.

주요 기능

• 비정형 입력을 위한 AI 기반 데이터 추출: 이메일, 티켓, 데이터베이스 등 문서 및 기타 소스에서 의미 있는 정보를 추출합니다.
• 템플릿 경량 추출기: 데이터 추출이 미리 정의된 템플릿에 의존하지 않습니다.
• 무코드 워크플로 자동화: 무코드 플랫폼을 통해 복잡한 수동 워크플로를 자동화합니다.
• 학습 가능한 의사결정 엔진: 파일을 플래그, 검토, 검증하고 추출된 데이터나 누락된 데이터를 보강하는 규칙/의사결정 로직을 지원합니다.
• 중앙화된 구조화 출력: 추출된 데이터를 “한 곳에” 통합한 후 비즈니스 시스템이나 파일 형식(XLS, CSV, XML)으로 내보냅니다.

Nanonets 사용 방법

1. 이메일, 클라우드 스토리지, 지원 티켓, 데이터베이스 등 소스에서 파일이나 데이터를 가져와 자동화 워크플로를 시작합니다.
2. 입력 문서에서 필요한 필드를 시스템이 추출하도록 AI 추출 단계를 구성합니다.
3. 의사결정 엔진을 사용해 검토를 위한 항목 플래그, 추출 데이터 검증, 누락 필드 보강 등의 의사결정 단계를 추가합니다.
4. 구조화된 결과를 대상 시스템(예: CRM 또는 데이터베이스)이나 XLS, CSV, XML 등의 일반 파일 형식으로 내보냅니다.

사용 사례

• 계정지급(인보이스 처리): 인보이스 문서를 가져와 인보이스/영수증/발주서에서 데이터를 추출하고, 검토를 위한 라우팅 후 ERP와 동기화하여 거래를 조정합니다.
• 주문처리 및 공급망: 주문 관련 정보를 추출하고 발주 요청에 대한 2-way/3-way 매칭을 포함한 주문 매칭 및 문서 처리를 자동화하여 처리를 가속화합니다.
• 보험심사: 신청 문서를 자동 분류 및 정리하고, 여러 문서의 데이터를 단일 뷰로 통합하며, 자동 이메일을 통해 고객 커뮤니케이션을 트리거합니다.
• 다채널 문서 수집: 이메일, Dropbox, Drive, Microsoft Dynamics에서 문서를 가져와 추출된 데이터를 단일 구조화 출력으로 표준화하여 후속 처리를 합니다.

자주 묻는 질문

Nanonets는 추출을 위해 미리 정의된 템플릿이 필요한가요?

페이지에 따르면 AI 추출기가 “미리 정의된 템플릿에 의존하지 않는다”고 명시되어 있습니다.

어떤 종류의 입력을 처리할 수 있나요?

플랫폼은 문서뿐만 아니라 이메일, 티켓, 데이터베이스 등의 소스에서 추출한다고 설명되어 있습니다.

추출된 데이터는 어디로 보낼 수 있나요?

페이지에서 CRM, WMS, 데이터베이스 등의 시스템으로 구조화된 데이터를 내보내고 XLS, CSV, XML로 내보낼 수 있다고 언급합니다.

워크플로 설정은 코드 기반인가요?

복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 “무코드 플랫폼”이라고 설명되어 있습니다.

Nanonets는 검증 또는 검토 단계를 어떻게 처리하나요?

의사결정 엔진을 사용해 파일을 플래그, 검토, 검증하고 추출된 데이터나 누락된 데이터를 보강합니다.

대안

• 문서 수집이 가능한 로우코드/무코드 워크플로 자동화 플랫폼: 수집 및 라우팅을 조율할 수 있지만, 비정형 문서에서 고품질 추출을 위해 추가 도구나 사용자 지정 구성이 필요할 수 있습니다.
• 일반 OCR 및 양식 추출 도구: 스캔 문서를 텍스트/필드로 변환하는 데 유용하지만, 추출 + 워크플로 플랫폼에 비해 엔드투엔드 워크플로 자동화와 의사결정이 덜할 수 있습니다.
• 맞춤 ML 파이프라인 또는 사내 문서 처리 시스템: 최대 유연성을 제공하지만, 추출 및 워크플로 로직을 구축, 유지, 발전시키는 데 더 많은 엔지니어링 노력이 필요합니다.
• 백오피스 작업 중심 엔터프라이즈 RPA: 데이터가 사용 가능해진 후 반복 작업을 자동화할 수 있지만, 지능형 문서 처리 플랫폼만큼 문서-구조화 데이터 추출 워크플로를 직접적으로 다루지 않을 수 있습니다.