Nanonets

O que é Nanonets?

Nanonets é uma plataforma de processamento inteligente de documentos com IA e automação de workflows focada em extrair dados de entradas não estruturadas e automatizar processos de negócios downstream. Ela é projetada para ajudar equipes a transformar documentos e outras informações semiestruturadas em dados estruturados que podem ser utilizados.

A plataforma usa IA para extrair informações sem depender de templates predefinidos e fornece motores de decisão para sinalizar, rotear e validar itens como parte de workflows end-to-end. O resultado declarado é a redução do esforço manual em processos intensivos em documentos, como contas a pagar, processamento de pedidos e subscrição de seguros.

Principais Recursos

• Extração de dados com IA para entradas não estruturadas: Extrai informações relevantes de documentos e outras fontes, como e-mails, tickets ou bancos de dados.
• Extratores com poucos templates: A extração de dados é descrita como não dependendo de templates predefinidos.
• Automação de workflows no-code: Automatiza workflows manuais complexos por meio de uma plataforma no-code.
• Motores de decisão aprendíveis: Suporta regras/lógica de decisão para sinalizar, revisar, validar arquivos e aprimorar dados extraídos ou ausentes.
• Saída estruturada centralizada: Consolida dados extraídos “em um só lugar” e exporta para sistemas de negócios ou formatos de arquivo (XLS, CSV, XML).

Como Usar o Nanonets

1. Inicie com um workflow de automação ingerindo arquivos ou dados de fontes como e-mail, armazenamento em nuvem, tickets de suporte ou bancos de dados.
2. Configure a etapa de extração com IA para que o sistema extraia os campos necessários dos documentos de entrada.
3. Adicione etapas de decisão para sinalizar itens para revisão, validar dados extraídos ou enriquecer campos ausentes usando motores de decisão.
4. Exporte os resultados estruturados para o sistema de destino (por exemplo, um CRM ou banco de dados) ou para formatos de arquivo comuns como XLS, CSV ou XML.

Casos de Uso

• Contas a pagar (processamento de faturas): Ingere documentos de faturas, extrai dados de faturas/recibos/POs, roteia itens para revisão e reconcilia transações sincronizando com um ERP.
• Processamento de pedidos e cadeia de suprimentos: Extrai informações relacionadas a pedidos e automatiza etapas para correspondência de pedidos (incluindo matching 2-way/3-way contra solicitações de compra) e manuseio de documentos para acelerar o processamento.
• Subscrição de seguros: Classifica e organiza automaticamente documentos de aplicações, consolida dados de múltiplos documentos em uma única visão e aciona comunicações com clientes via e-mails automatizados.
• Intake de documentos de múltiplos canais: Importa documentos de e-mail, Dropbox, Drive ou Microsoft Dynamics e padroniza dados extraídos em uma única saída estruturada para processamento adicional.

FAQ

O Nanonets exige templates predefinidos para extração?

A página afirma que os extratores de IA “não dependem de templates predefinidos”.

Que tipos de entradas podem ser processados?

A plataforma é descrita como extraindo de documentos e também de fontes incluindo e-mails, tickets e bancos de dados.

Para onde os dados extraídos podem ser enviados?

A página menciona exportar dados estruturados para sistemas como CRM, WMS ou banco de dados, e também como XLS, CSV ou XML.

A configuração de workflow é baseada em código?

A plataforma é descrita como tendo uma “plataforma no-code” para automatizar processos de negócios complexos.

Como o Nanonets lida com etapas de validação ou revisão?

Ele usa motores de decisão para sinalizar, revisar, validar arquivos e aprimorar dados extraídos ou ausentes.

Alternativas

• Plataformas de automação de workflow low-code/no-code com ingestão de documentos: Podem orquestrar intake e roteamento, mas podem exigir ferramentas adicionais ou configuração personalizada para alcançar extração de alta qualidade de documentos não estruturados.
• Ferramentas gerais de OCR e extração de formulários: Úteis para transformar documentos digitalizados em texto/campos, mas podem oferecer menos automação de workflow end-to-end e decisioning em comparação com uma plataforma combinada de extração + workflow.
• Pipelines de ML personalizados ou sistemas internos de processamento de documentos: Oferecem máxima flexibilidade, mas geralmente exigem mais esforço de engenharia para construir, manter e evoluir a lógica de extração e workflow.
• RPA empresarial focado em tarefas de back-office: Pode automatizar ações repetitivas após os dados estarem disponíveis, mas pode não abordar o workflow de documento-para-dados-estruturados tão diretamente quanto uma plataforma de processamento inteligente de documentos.