Tjänster för AI-dokumentbehandling: OCR och dataextraktion
Tjänster för AI-dokumentbehandling: fakturor, kvitton, inköpsorder, avtal, identitetshandlingar, ersättningsärenden, ansökningsformulär och kontoutdrag omvandlas till strukturerad data med OCR och multimodala språkmodeller, valideras mot era regler, kontrolleras av en person när säkerheten är låg och förs in i ert ERP, CRM eller er databas, på Azure Document Intelligence, Amazon Textract, Google Document AI eller open-weight-modeller, med dedikerade utvecklare av dokument-AI till ert team eller ett projekt som levereras från början till slut.
Dokumentbehandling vi bygger
Fakturor och kvitton
Leverantör, belopp, moms, fakturarader och ordernummer extraheras, matchas mot inköpsorder och leveranser och bokförs i Xero, QuickBooks, NetSuite, Dynamics 365 eller ert ERP när kontrollerna är godkända.
Avtalsanalys
Parter, datum, förnyelsevillkor, ansvar och ovanliga klausuler extraheras och jämförs med era standardpositioner, där varje fynd länkas till den klausul det kommer från.
Identitetshandlingar och onboardingdokument
Pass, ID-kort, adressbevis och bolagshandlingar läses och kontrolleras så att de stämmer överens under kundonboarding, med beslutet överlämnat till ert complianceteam.
Försäkringsärenden och formulär
Försäkringsärenden, ansökningar och handskrivna formulär digitaliseras, klassificeras och dirigeras, med automatisk begäran om saknad information.
Klassificering och uppdelning
Blandade partier av skanningar och e-postmeddelanden sorteras efter typ, delas upp i separata dokument och skickas vidare rätt väg utan att en person öppnar varje enskilt dokument.
Tabeller och komplexa layouter
Kontoutdrag, prislistor och tekniska dokument med tabeller som sträcker sig över flera sidor, stämplar och handskrift läses av layoutmedvetna modeller och kontrolleras mot summor och korsreferenser.
Manuell granskning
En granskningsvy som visar dokumentet bredvid de extraherade fälten, där en person rättar det som är fel, och rättelserna matas in i nästa utvärderingsomgång.
Mätning av träffsäkerhet
Träffsäkerheten mäts per fält på ett märkt urval av era egna dokument före driftsättning och följs upp i produktion, så att en ny leverantörslayout upptäcks samma dag den dyker upp.
Privat behandling
Dokument behandlas i ert eget molnkonto, med open-weight-modeller där dokumenten inte får lämna det, och lagringstid enligt er policy.
Anlita utvecklare av dokument-AI
Dedikerade utvecklare av dokument-AI
Utvecklare av dokument-AI som går med i ert team på heltid, arbetar i era verktyg och er process och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.
Projekt inom Dokumentbehandling
En avgränsad insats inom dokumentbehandling med omfång, fast plan och en namngiven ledare hos oss som äger resultatet och rapporterar framsteg i era kanaler.
Löpande dokumentbehandling
Dokumentbehandling som löpande tjänst: samma personer varje månad, en backlog ni prioriterar och timmar ni kan se i vår portal och på fakturan.
Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.
Vilka som arbetar med dokumentbehandling åt er
Utvecklare av dokument-AI
OCR, multimodala modeller och extraktion
Python- och .NET-utvecklare
Pipelines och ERP-integrationer
Frontend-utvecklare
Vyer för granskning och rättelse
Dataannotatörer
Märkta urval för att mäta träffsäkerhet
QA-ingenjörer
Tester av träffsäkerhet och regression
Direkt igenom där det är säkert, en person där det inte är det
Varje fält får ett tröskelvärde för säkerhet och en valideringsregel: summorna ska stämma, datumen ska vara rimliga, leverantören ska finnas. Dokument som klarar kontrollen går direkt igenom; resten väntar på en person, och andelen som går direkt igenom växer i takt med att mätningarna visar att det fungerar.
Vi börjar med några hundra av era verkliga dokument, märkta, så att träffsäkerheten mäts på era layouter snarare än på en leverantörs demouppsättning.
Andra tjänster för AI-utveckling som vi erbjuder
Utveckling av AI-agenter
Tjänster inom utveckling av AI-agenter: agenter för support, försäljning, back office och research samt arbetsflöden med flera agenter som agerar genom era system och MCP-servrar, med godkännanden, utvärdering och kostnadsuppföljning, av dedikerade AI-agentutvecklare eller projektleverans.
AI-integration
Tjänster inom AI-integration: språkmodeller från OpenAI, Anthropic, Google och Mistral inlagda i er .NET-, Java-, Python- eller Node.js-applikation, SaaS-produkt eller MVP, med utvärdering, kostnadsövervakning och dataskydd, av dedikerade AI-utvecklare eller projektleverans.
Utveckling av AI-chattbottar
Tjänster inom utveckling av AI-chattbottar: supportchattbottar på er webbplats och app, bottar för WhatsApp, Telegram och Messenger, assistenter i Teams och Slack samt AI i Intercom och Zendesk, förankrade i ert innehåll, av dedikerade chattbottsutvecklare eller projektleverans.
AI-kunskapssökning och RAG
Tjänster inom AI-kunskapssökning och RAG-utveckling: svar med källhänvisning och företagssökning över era dokument med varje användares behörigheter, inhämtning, justering av retrieval, utvärdering och rättningar av RAG som ger fel svar, av dedikerade RAG-utvecklare eller projektleverans.
AI-röstagenter
Utveckling av AI-röstagenter: telefonagenter och AI-receptionister, utgående påminnelsesamtal, röstassistenter i appar och samtalsanalys på OpenAI Realtime, ElevenLabs, Vapi, Retell AI och LiveKit, av dedikerade utvecklare av AI-röstagenter eller projektleverans.
Microsoft Copilot och Copilot Studio
Tjänster inom Microsoft Copilot-utveckling: agenter i Copilot Studio, deklarativa agenter och custom engine-agenter för Microsoft 365 Copilot, Copilot-kopplingar (connectors), MCP- och API-åtgärder, styrning och användarintroduktion, av dedikerade Copilot Studio-utvecklare eller projektleverans.
AI-kodassistenter
Tjänster kring AI-kodassistenter: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor och Codex som införs med styrning, repositoryinstruktioner, kodningsagenter i CI, AI-kodgranskning och AI-skrivna tester, samt utvecklare som redan arbetar så.
AI-rådgivning
Tjänster inom AI-rådgivning: bedömning av AI-möjligheter, användningsfall rangordnade efter värde, råd om bygga eller köpa, proof of concept på era data, uppskattning av driftskostnader, säkerhets- och EU AI Act-granskning samt en roadmap, från utvecklare som bygger AI-system.
Utveckling av MCP-servrar
Tjänster inom utveckling av MCP-servrar: fjärr-MCP-servrar (Model Context Protocol) med OAuth för er produkt, ChatGPT-appar och Claude-kopplingar, interna MCP-servrar för bolagets system, i TypeScript, Python eller C#, av dedikerade MCP-utvecklare eller projektleverans.
Privata LLM:er och finjustering
Tjänster inom driftsättning och finjustering av privata LLM:er: modeller med öppna vikter finjusterade med LoRA, destillerade och serverade med vLLM i ert eget moln eller på era egna servrar, hostad finjustering, träningsdata och utvärdering, av dedikerade LLM-ingenjörer eller projektleverans.
Frågor om AI-dokumentbehandling
Hur träffsäker är AI-baserad dataextraktion?
Det beror på era dokument, så vi mäter på dem: ett märkt urval av era verkliga fakturor eller formulär ger träffsäkerheten per fält före driftsättning. Rena digitala dokument kräver ofta lite granskning; skanningar, handskrift och ovanliga layouter kräver mer, och granskningskön dimensioneras utifrån dessa siffror.
Behöver vi träna en modell på våra dokument?
Oftast inte. Dagens multimodala modeller och färdiga extraktionstjänster läser de flesta affärsdokument utan träning. Egen träning lönar sig när volymerna är höga och en layout återkommer, eftersom den sänker kostnaden per sida och höjer träffsäkerheten för just den layouten.
Kan dokumenten stanna i vår egen miljö?
Ja. Behandlingen körs i ert konto hos Azure, AWS eller Google Cloud, och open-weight-modeller kan köras på era egna servrar när dokument inte får nå en extern leverantör.
Hur snabbt kan utvecklare av dokument-AI börja?
När rätt utvecklare av dokument-AI finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.
Hur anlitar vi utvecklare av dokument-AI via BigTree108?
Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.
Vem äger arbetet de producerar?
Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.
Dränks ni i dokument?
Berätta om dokumenttyperna, volymerna och vart datan ska ta vägen. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan för en pilot på era egna dokument eller kandidatprofiler.