PLANET AI

Die Intelligent Document Analysis von PLANET AI dient als vielseitige Software-Suite zur Verbesserung von Aufgaben innerhalb der Wertschöpfungsketten der intelligenten Dokumentenverarbeitung. Durch die Kombination der patentierten Kerntechnologie mit Maschinenlernfähigkeiten liefert IDA OCR- (Optical Character Recognition) und ICR- (Intelligent Character Recognition) Genauigkeit, wodurch der Bedarf an manuellen Korrekturen selbst in den herausforderndsten Szenarien minimiert wird. Mit seinem regelfreien Ansatz für die Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion erfordert IDA minimale Trainingsdaten und geringen Wartungsaufwand. IDA bietet umfassende Fähigkeiten für Benutzer mit dem gemeinsamen Wunsch nach schneller Automatisierung mit kurzem Zeitwert und hochwertiger Datenerfassung, -extraktion und -verständnis. IDA Recognition ist das Kernfeature zur Datenerfassung in der IDA-Suite von PLANET AI. Es liefert trotz Szenarien wie verzerrten, qualitativ schlechten Scans mit maschinengedrucktem Text und schwer lesbaren Handschriften herausragende OCR- und ICR-Ergebnisse mit außergewöhnlicher Genauigkeit. Das IDA Recognition SDK ist ein vielseitiges, schlankes Tool zur nahtlosen Implementierung von PLANET AI‘s Kernfeature zur Datenerfassung in Softwareanwendungen. Es liefert trotz Szenarien wie verzerrten, qualitativ schlechten Scans mit maschinengedrucktem Text und schwer lesbaren Handschriften herausragende OCR- und ICR-Ergebnisse mit außergewöhnlicher Genauigkeit. IDA Classification bietet eine außergewöhnliche Genauigkeit für anspruchsvolle Dokumentenszenarien, indem es sowohl textliche als auch visuelle Merkmale analysiert, selbst wenn nur minimale Abweichungen erkennbar sind. Darüber hinaus bietet IDA Classification einen regelfreien Lernansatz mit Few-Shot Learning, der die Einrichtung und Wartung von Workflows im Gegensatz zu regelbasierten oder manuellen Ansätzen signifikant beschleunigt. IDA Extraction bietet modernste Datenextraktion sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Dokumente. Die Nutzung von Technologien wie Few-Shot Learning und Large Language Models ermöglicht die präzise Erfassung von Datenpunkten in Dokumenten. Dies reduziert den Bedarf an manueller Arbeit erheblich, sowohl bei der Validierung von Ergebnissen als auch bei der Einrichtung von regelbasierten Workflows.