AI Agent

وكيل الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات

يقوم الوكيل الذكي لجمع البيانات بجمع وتنظيم البيانات من مصادر متعددة.

يجمع وكيل الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات البيانات من مصادر متعددة وينظمها، محولًا المعلومات غير المهيكلة إلى تنسيقات منظمة. إنه يدعم الصناعات

Benefits

تحويل عمليات جمع البيانات باستخدام الأتمتة الذكية

تستغرق عمليات جمع البيانات يدوياً باستخدام العوامل الذكية وقتًا ثمينًا وتدخل الأخطاء. يقوم وكيل جمع البيانات الذكي بجمع وتنظيم البيانات من مصادر متعددة، محولًا المعلومات غير المنظمة إلى صيغ منظمة.

٨٠٪

تقليل الوقت

٪95

تحسين الدقة

صفر

الأخطاء اليدوية

Agentic Flows

أتمتة متكاملة لتدفق عمل جمع البيانات

تدفق عمل الأتمتة الشامل: استيعاب البيانات والتحقق منها، المعالجة الذكية واتخاذ القرارات، فحوصات الجودة ومعالجة الأخطاء، توجيه الموافقات عند الحاجة، والتكامل السلس مع الأنظمة الحالية الخاصة بك.

How it works

أتمتة جمع البيانات الذكية التي تتكيف مع سير العمل لديك

يقوم الوكيل بأتمتة عمليات جمع البيانات وكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم، ويتعلم من أنماطك ويتكيف مع متطلباتك الخاصة. يعالج البيانات، يتخذ القرارات، وينفذ المهام بدقة.

Self-learning agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart model switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Self-learning agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart model switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Integrations

يتصل بسلاسة مع أنظمة حل المشكلات العامة الحالية لديك

التكامل المباشر مع المنصات والأدوات الرائدة في مجموعتك. تمكّنك واجهات برمجة التطبيقات RESTful من الاتصال بالأنظمة المخصصة، مما يضمن تدفق البيانات بسلاسة بين جميع تطبيقاتك. لا يوجد اضطراب في سير العمل الموجود—يعمل العميل AI بدون انقطاع

Implementation

نشر أتمتة جمع البيانات في غضون أيام

الإعداد السريع يتصل بأنظمتك الحالية. قم بتكوين سير العمل، وضع القواعد، وابدأ في الأتمتة. ترى معظم الفرق تحسينات قابلة للقياس في غضون الأسبوع الأول من النشر. يقدم فريقنا الدعم لضمان تنفيذ سلس.

Step 1

Agent discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

قدرات متقدمة لجمع البيانات

المعالجة الذكية

تحليل واتخاذ قرارات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يتكيف مع متطلباتك الخاصة ويتحسن بمرور الوقت

منع الأخطاء

تقوم عمليات التحقق التلقائي من الصحة والجودة باكتشاف المشكلات قبل أن تؤثر على سير العمل أو النتائج الخاصة بك.

التكامل السلس

يتكامل مع أدواتك وأنظمتك الحالية دون أن يُعطل العمليات أو سير العمل الحالي.

Demo

شاهد أتمتة جمع البيانات قيد العمل

شاهد العامل الآلي وهو يقوم بأتمتة عمليات جمع البيانات لوكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. اكتشف كيف يعالج البيانات، يتخذ القرارات، ويوفر النتائج بشكل أسرع وأكثر دقة من الطرق اليدوية. اختبر قوة التشغيل الآلي المدفوع بالذكاء الاصطناعي