Nanonets

Что такое Nanonets?

Nanonets — это платформа на базе ИИ для интеллектуальной обработки документов и автоматизации рабочих процессов, ориентированная на извлечение данных из неструктурированных источников и автоматизацию последующих бизнес-процессов. Она предназначена для помощи командам в преобразовании документов и другой полуструктурированной информации в структурированные данные, с которыми можно работать.

Платформа использует ИИ для извлечения информации без опоры на предопределённые шаблоны и предоставляет движки принятия решений для флагов, маршрутизации и валидации элементов в рамках сквозных рабочих процессов. Заявленный результат — снижение ручного труда в процессах с большим объёмом документов, таких как учёт расчётов с поставщиками, обработка заказов и андеррайтинг страхования.

Ключевые возможности

• Извлечение данных на базе ИИ из неструктурированных источников: Извлекает значимую информацию из документов и других источников, таких как email, тикеты или базы данных.
• Экстракторы с минимальным использованием шаблонов: Извлечение данных не зависит от предопределённых шаблонов.
• No-code автоматизация рабочих процессов: Автоматизирует сложные ручные процессы через no-code платформу.
• Обучаемые движки принятия решений: Поддерживает правила/логику решений для флагов, ревью, валидации файлов и доработки извлечённых или отсутствующих данных.
• Централизованный структурированный вывод: Собирает извлечённые данные «в одном месте», затем экспортирует в бизнес-системы или форматы файлов (XLS, CSV, XML).

Как использовать Nanonets

1. Начните с автоматизированного рабочего процесса, загружая файлы или данные из источников вроде email, облачного хранилища, тикетов поддержки или баз данных.
2. Настройте шаг извлечения на базе ИИ, чтобы система извлекала нужные поля из входных документов.
3. Добавьте шаги принятия решений для флагов элементов на ревью, валидации извлечённых данных или доработки отсутствующих полей с помощью движков решений.
4. Экспортируйте структурированные результаты в целевую систему (например, CRM или базу данных) или в распространённые форматы файлов, такие как XLS, CSV или XML.

Примеры использования

• Учёт расчётов с поставщиками (обработка счетов): Загружайте документы счетов, извлекайте данные из счетов/чеков/заказов на покупку, маршрутизируйте элементы на ревью и сверяйте транзакции через синхронизацию с ERP.
• Обработка заказов и цепочки поставок: Извлекайте информацию по заказам и автоматизируйте шаги сопоставления заказов (включая 2- и 3-стороннее сопоставление с заявками на покупку) и работы с документами для ускорения обработки.
• Андеррайтинг страхования: Автоматически классифицируйте и организуйте документы заявок, консолидируйте данные из нескольких документов в единый вид и запускайте коммуникации с клиентами через автоматизированные email.
• Приём документов из нескольких каналов: Импортируйте документы из email, Dropbox, Drive или Microsoft Dynamics и стандартизируйте извлечённые данные в единый структурированный вывод для дальнейшей обработки.

FAQ

Требует ли Nanonets предопределённые шаблоны для извлечения?

На странице указано, что экстракторы на базе ИИ «не зависят от предопределённых шаблонов».

Какие типы входных данных можно обрабатывать?

Платформа описана как извлекающая данные из документов, а также из источников вроде email, тикетов и баз данных.

Куда можно отправлять извлечённые данные?

На странице упоминается экспорт структурированных данных в системы вроде CRM, WMS или баз данных, а также в форматы XLS, CSV или XML.

Настраивается ли рабочий процесс с помощью кода?

Платформа описана как «no-code платформа» для автоматизации сложных бизнес-процессов.

Как Nanonets обрабатывает шаги валидации или ревью?

Она использует движки принятия решений для флагов, ревью, валидации файлов и доработки извлечённых или отсутствующих данных.

Альтернативы

• Low-code/no-code платформы автоматизации рабочих процессов с приёмом документов: Могут координировать приём и маршрутизацию, но могут требовать дополнительного инструментария или кастомной настройки для качественного извлечения из неструктурированных документов.
• Общие OCR-инструменты и инструменты извлечения форм: Полезны для преобразования отсканированных документов в текст/поля, но предлагают меньше сквозной автоматизации рабочих процессов и принятия решений по сравнению с комбинированной платформой извлечения + рабочих процессов.
• Кастомные ML-пайплайны или внутренние системы обработки документов: Обеспечивают максимальную гибкость, но обычно требуют больше усилий по разработке, поддержке и эволюции логики извлечения и рабочих процессов.
• Корпоративный RPA, ориентированный на бэк-офисные задачи: Может автоматизировать повторяющиеся действия после доступности данных, но может не так напрямую решать рабочий процесс преобразования документов в структурированные данные, как платформа интеллектуальной обработки документов.