AI-dokumentbehandling: OCR og dataudtræk
AI-dokumentbehandling: fakturaer, kvitteringer, indkøbsordrer, kontrakter, identitetsdokumenter, skadesager, ansøgningsblanketter og kontoudtog omdannet til strukturerede data med OCR og multimodale sprogmodeller, valideret mod jeres regler, kontrolleret af et menneske, hvor sikkerheden er lav, og bogført i jeres ERP, CRM eller database, på Azure Document Intelligence, Amazon Textract, Google Document AI eller open-weight-modeller, med dedikerede dokument-AI-udviklere til jeres team eller et projekt leveret fra start til slut.
Dokumentbehandling, vi bygger
Fakturaer og kvitteringer
Leverandør, beløb, moms, linjer og ordrenumre udtrukket, matchet med indkøbsordrer og leverancer og bogført i Xero, QuickBooks, NetSuite, Dynamics 365 eller jeres ERP, når kontrollerne er bestået.
Kontraktanalyse
Parter, datoer, fornyelsesvilkår, ansvar og usædvanlige klausuler udtrukket og sammenlignet med jeres standardpositioner, hvert fund linket til den klausul, det stammer fra.
Identitets- og onboardingdokumenter
Pas, id-kort, adressebeviser og virksomhedsdokumenter læst og kontrolleret for konsistens under kundeonboarding, hvor beslutningen overlades til jeres complianceteam.
Skadesager og blanketter
Forsikringsskader, ansøgninger og håndskrevne blanketter digitaliseret, klassificeret og dirigeret, med manglende oplysninger rekvireret automatisk.
Klassificering og opdeling
Blandede partier af scanninger og e-mails sorteret efter type, opdelt i separate dokumenter og sendt ad den rette vej, uden at et menneske åbner hvert enkelt.
Tabeller og komplekse layouts
Kontoudtog, prislister og tekniske dokumenter med tabeller over flere sider, stempler og håndskrift læst af layoutbevidste modeller og kontrolleret mod totaler og krydshenvisninger.
Menneskelig gennemgang
En gennemgangsskærm, der viser dokumentet ved siden af de udtrukne felter, hvor et menneske retter det, der er forkert, og rettelserne indgår i næste evalueringsrunde.
Måling af nøjagtighed
Nøjagtighed målt pr. felt på en mærket stikprøve af jeres egne dokumenter før go-live og fulgt i produktion, så et nyt leverandørlayout opdages samme dag, det dukker op.
Privat behandling
Dokumenter behandlet i jeres egen cloud-konto, med open-weight-modeller, hvor dokumenterne ikke må forlade den, og opbevaringstid sat efter jeres politik.
Ansæt dokument-AI-udviklere
Dedikerede dokument-AI-udviklere
Dokument-AI-udviklere, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres værktøjer og processer og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Projekter inden for Dokumentbehandling
En afgrænset opgave inden for dokumentbehandling med et fast omfang, en fast plan og en navngiven leder hos os, der ejer resultatet og rapporterer fremdriften i jeres kanaler.
Løbende dokumentbehandling
Dokumentbehandling som løbende ydelse: de samme folk hver måned, en backlog, I selv prioriterer, og timer, I kan se i vores portal og på fakturaen.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder med jeres dokumentbehandling
Dokument-AI-udviklere
OCR, multimodale modeller og dataudtræk
Python- og .NET-udviklere
Pipelines og ERP-integrationer
Frontend-udviklere
Gennemgangs- og rettelsesskærme
Dataannotatorer
Mærkede stikprøver til måling af nøjagtighed
QA-ingeniører
Tests af nøjagtighed og regression
Direkte igennem, hvor det er sikkert, et menneske, hvor det ikke er
Hvert felt får en konfidensgrænse og en valideringsregel: totaler skal stemme, datoer skal give mening, en leverandør skal findes. Dokumenter, der består, går direkte igennem; resten venter på et menneske, og andelen, der går direkte igennem, vokser, efterhånden som målingerne viser, at det kan lade sig gøre.
Vi starter med nogle hundrede af jeres rigtige dokumenter, mærket, så nøjagtigheden måles på jeres layouts frem for på en leverandørs demosæt.
Andre AI-udviklingsydelser, vi leverer
Udvikling af AI-agenter
Udvikling af AI-agenter: agenter til support, salg, back office og research samt multi-agent-workflows, der handler gennem jeres systemer og MCP-servere, med godkendelser, evaluering og omkostningssporing, leveret af dedikerede AI-agentudviklere eller som projektleverance.
AI-integration
AI-integration: sprogmodeller fra OpenAI, Anthropic, Google og Mistral føjet til jeres .NET-, Java-, Python- eller Node.js-applikation, SaaS-produkt eller MVP, med evaluering, omkostningsovervågning og databeskyttelse, leveret af dedikerede AI-udviklere eller som projektleverance.
Udvikling af AI-chatbots
Udvikling af AI-chatbots: supportchatbots på jeres website og app, bots til WhatsApp, Telegram og Messenger, assistenter i Teams og Slack samt AI i Intercom og Zendesk, forankret i jeres indhold, leveret af dedikerede chatbotudviklere eller som projektleverance.
AI-vidensøgning og RAG
AI-vidensøgning og RAG-udvikling: svar med kildehenvisninger og virksomhedssøgning i jeres dokumenter med hver brugers rettigheder, indlæsning, tuning af retrieval, evaluering og rettelser til RAG, der giver forkerte svar, leveret af dedikerede RAG-udviklere eller som projektleverance.
Voice AI-agenter
Udvikling af voice AI-agenter: telefonagenter og AI-receptionister, udgående påmindelsesopkald, stemmeassistenter i appen og opkaldsanalyse på OpenAI Realtime, ElevenLabs, Vapi, Retell AI og LiveKit, leveret af dedikerede voice AI-udviklere eller som projektleverance.
Microsoft Copilot og Copilot Studio
Microsoft Copilot-udvikling: Copilot Studio-agenter, deklarative agenter og custom engine-agenter til Microsoft 365 Copilot, Copilot-connectors, MCP- og API-handlinger, governance og adoption, leveret af dedikerede Copilot Studio-udviklere eller som projektleverance.
AI-kodeassistenter
Indførelse af AI-kodeassistenter: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor og Codex rullet ud med governance, repositoryinstruktioner, kodeagenter i CI, AI-codereview og AI-skrevne tests samt udviklere, der allerede arbejder på den måde.
AI-rådgivning
AI-rådgivning: vurdering af AI-muligheder, use cases rangeret efter værdi, råd om køb eller selvbygget løsning, proof of concept på jeres data, estimater af driftsomkostninger, gennemgang af sikkerhed og EU's AI-forordning samt en køreplan, fra ingeniører, der selv bygger AI-systemer.
MCP-serverudvikling
Udvikling af MCP-servere: remote Model Context Protocol-servere med OAuth til jeres produkt, ChatGPT-apps og Claude-connectors, interne MCP-servere til virksomhedens systemer, i TypeScript, Python eller C#, leveret af dedikerede MCP-udviklere eller som projektleverance.
Private LLM'er og fine-tuning
Udrulning og fine-tuning af private LLM'er: open-weight-modeller fine-tunet med LoRA, destilleret og serveret med vLLM i jeres egen cloud eller på jeres egne servere, hosted fine-tuning, træningsdata og evaluering, leveret af dedikerede LLM-ingeniører eller som projektleverance.
Spørgsmål om AI-dokumentbehandling
Hvor nøjagtigt er AI-dataudtræk?
Det afhænger af jeres dokumenter, så vi måler det på dem: en mærket stikprøve af jeres rigtige fakturaer eller blanketter giver nøjagtighed pr. felt før go-live. Rene digitale dokumenter kræver ofte lidt gennemgang; scanninger, håndskrift og usædvanlige layouts kræver mere, og gennemgangskøen dimensioneres ud fra de tal.
Skal vi træne en model på vores dokumenter?
Som regel ikke. Nuværende multimodale modeller og færdigbyggede udtrækstjenester læser de fleste forretningsdokumenter uden træning. Egen træning kan betale sig, når volumenerne er store, og et layout går igen, fordi det sænker prisen pr. side og øger nøjagtigheden på det layout.
Kan dokumenterne blive i vores eget miljø?
Ja. Behandlingen kører i jeres Azure-, AWS- eller Google Cloud-konto, og open-weight-modeller kan køre på jeres egne servere, når dokumenter ikke må nå en ekstern udbyder.
Hvor hurtigt kan dokument-AI-udviklere starte?
Når den rette dokument-AI-udvikler er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi dokument-AI-udviklere gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Drukner I i dokumenter?
Fortæl os om dokumenttyperne, volumenerne og hvor data skal hen. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan for en pilot på jeres egne dokumenter eller kandidatprofiler.