Nanonets

什么是 Nanonets？

Nanonets 是一个 AI 驱动的智能文档处理和工作流自动化平台，专注于从非结构化输入中提取数据并自动化下游业务流程。它旨在帮助团队将文档和其他半结构化信息转化为可操作的结构化数据。

该平台使用 AI 提取信息，而无需依赖预定义模板，并提供决策引擎来标记、路由和验证项目，作为端到端工作流的一部分。预期成果是减少文档密集型流程中的手动工作，例如应付账款、订单处理和保险核保。

主要功能

• AI 驱动的非结构化输入数据提取：从文档及其他来源（如电子邮件、工单或数据库）中提取有意义的信息。
• 轻模板提取器：数据提取无需依赖预定义模板。
• 无代码工作流自动化：通过无代码平台自动化复杂的手动工作流。
• 可学习决策引擎：支持规则/决策逻辑来标记、审核、验证文件，并增强提取或缺失数据。
• 集中式结构化输出：将提取数据“集中在一处”，然后导出到业务系统或文件格式（XLS、CSV、XML）。

如何使用 Nanonets

1. 通过从电子邮件、云存储、支持工单或数据库等来源摄入文件或数据，开始自动化工作流。
2. 配置 AI 提取步骤，使系统从输入文档中提取所需字段。
3. 添加决策步骤，使用决策引擎标记项目进行审核、验证提取数据，或丰富缺失字段。
4. 将结构化结果导出到目标系统（例如 CRM 或数据库）或常见文件格式，如 XLS、CSV 或 XML。

使用场景

• 应付账款（发票处理）：摄入发票文档，从发票/收据/采购订单中提取数据，路由项目进行审核，并通过与 ERP 同步来对账交易。
• 订单处理与供应链：提取订单相关信息，自动化订单匹配步骤（包括与采购请求的 2 向/3 向匹配）及文档处理，以加速处理。
• 保险核保：自动分类和组织申请文档，将多文档数据整合为单一视图，并通过自动化电子邮件触发面向客户的通信。
• 多渠道文档摄入：从电子邮件、Dropbox、Drive 或 Microsoft Dynamics 导入文档，并将提取数据标准化为单一结构化输出以供进一步处理。

常见问题

Nanonets 提取是否需要预定义模板？

页面指出，AI 提取器“不依赖预定义模板”。

可以处理哪些类型的输入？

平台描述为从文档以及电子邮件、工单和数据库等来源进行提取。

提取数据可以发送到哪里？

页面提到将结构化数据导出到 CRM、WMS 或数据库等系统，以及导出为 XLS、CSV 或 XML。

工作流设置是否基于代码？

平台描述为具有“无代码平台”，用于自动化复杂业务流程。

Nanonets 如何处理验证或审核步骤？

它使用决策引擎来标记、审核、验证文件，并增强提取或缺失数据。

替代方案

• 带文档摄入的低代码/无代码工作流自动化平台：这些可以编排摄入和路由，但可能需要额外工具或自定义配置来实现从非结构化文档的高质量提取。
• 通用 OCR 和表单提取工具：适用于将扫描文档转为文本/字段，但与结合提取 + 工作流平台相比，可能提供较少的端到端工作流自动化和决策功能。
• 自定义 ML 管道或内部文档处理系统：提供最大灵活性，但通常需要更多工程努力来构建、维护和演进提取及工作流逻辑。
• 专注于后台任务的企业 RPA：可在数据可用后自动化重复操作，但可能不像智能文档处理平台那样直接处理从文档到结构化数据的提取工作流。