KI-Agent

Datenextraktions- und Validierungs-AI-Agent

Extrahieren Sie Daten aus jedem Dokumentenformat mit 99% Genauigkeit

Von 3 Minuten pro Dokument auf 10 Sekunden. OCR, Extraktion, Validierung in einem automatisierten Workflow mit 99% Feldgenauigkeit.

Vorteile

Verwandeln Sie Dokumente sofort in strukturierte Daten

Die manuelle Datenerfassung aus Rechnungen, Formularen und Verträgen dauert über 3 Minuten pro Dokument bei einer Fehlerquote von 5 %. BPO-Teams haben Schwierigkeiten mit Formatvariationen. Dieser Agent extrahiert und validiert Daten automatisch aus jedem Format.

50-mal

Schnellere Extraktion

99 %

Feldgenauigkeit

Null

Vorlagenwartung

Agentische Flüsse

End-to-End-Datenextraktions-Workflow

Automatisierter Workflow: Dokumenten-OCR mit Qualitätsverbesserung, Feldidentifikation durch AI-Layout-Analyse, Datenauszug mit Vertrauensbewertung, Validierung gegen Geschäftsregeln und Datenbanken, strukturierte Ausgabe in Zielsysteme, Ausnahmebehandlung.

Wie es funktioniert

Intelligente Datenerfassung und -validierung

Der Agent verwendet fortschrittliche OCR, um Dokumente in jeder Qualität zu lesen, identifiziert und extrahiert Felder mithilfe KI-gestütztem Verständnis für Kontext, validiert Daten anhand von Geschäftsregeln und formatiert sie automatisch, und gibt strukturierte JSON- oder Datenbankeinträge aus.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

Extrahiert zu jedem Zielsystem

Verarbeitet Rechnungen, Bestellungen, Verträge, Formulare, und Erklärungen aus jedem Format. Exportiert zu Salesforce, NetSuite, SAP, QuickBooks, SQL-Datenbanken, REST-APIs und maßgeschneiderten Systemen über Webhooks.

Implementierung

Datenextraktion in 1 Woche

Laden Sie Beispieldokumente hoch und definieren Sie die auszufüllenden Felder. Konfigurieren Sie Validierungsregeln und Ausgabeziele. Die meisten BPOs automatisieren die Extraktion innerhalb von 7 Tagen nach der Bereitstellung.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

Fortschrittliche Extraktionstechnologie

Kontextbewusste Extraktion

KI versteht die Dokumentenstruktur und den Kontext. Sie verarbeitet Variationen ohne Vorlagenkonfiguration.

Echtzeit-Validierung

Validiert extrahierte Daten anhand von Regeln, Datenbanken und Formaten. Erkennt Fehler vor der Eingabe.

Lernsystem

Verbessert die Genauigkeit durch automatische Korrekturen. Passt sich im Laufe der Zeit an neue Dokumentformate an.

Demo

Erleben Sie die Datenauswertung in Aktion

Sehen Sie den Agenten, wie er 500 Rechnungen verarbeitet: Extrahieren von Kopf- und Zeilenpositionen, Validierung von Beträgen und Bestellnummern, Erkennung von Anomalien und Ausgabe strukturierter Daten, die für ERP-Systeme bereit sind.