Das Erstellen Ihres eigenen Extraktionsmodell ist nur der erste Schritt – sobald das Training abgeschlossen ist, geht es darum die Ergebnisse zu analysieren sowie die Performance zu verbessern. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die Metriken Ihres KI-Modells richtig auswerten und welche Optionen Sie zur Optimierung Ihres Modells haben.
Fehlende Zahlen oder ungewöhnliche Datumsformate können Ihre Daten-Workflows unbemerkt behindern. Mit natif.ai können Sie nun Datenfelder berechnen, sodass Werte automatisch abgeleitet werden, wenn sie fehlen. Zum Beispiel durch das Addieren von Positionen für einen Gesamtrechnungsbetrag. Auch Datumsbereiche wie „20.–25.05.2025“ lassen sich jetzt extrahieren und sorgen für vollständige, konsistente Ergebnisse ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.
Die Definition von Datenfeldern ist ein bedeutsamer Schritt in der Erstellung eines individuellen Extraktionsmodells. Datenfelder können - auch wenn sie zu demselben Typen gehören - unterschiedliche Formate und Konfigurierungen benötigen. Mit unserer erweiterten Feldkonfigurationen können Sie alle Details definieren und präzise Ergebnisse erreichen.
Haben Sie genug davon, große Dateien mühsam manuell in einzelne Dokumente zu zerlegen? Besonders zeitaufwändig sind dabei Vorbereitungen wie das Trennen von Seiten oder das Hinzufügen von Barcodes. Unser generischer Split-Workflow erleichtert diesen Prozess deutlich. Doch mit unserem Custom Splitting-Workflow gehen wir noch weiter: Durch den Einsatz von KI lernt er aus Ihren Anmerkungen und sorgt für eine präzise und schnelle Verarbeitung großer Datenmengen.
Annotation ist der Schlüssel, um Dokumente in strukturierte Daten zu verwandeln. Unsere Plattform begleitet Sie dabei, sodass die KI effizient lernt und präzise Ergebnisse liefert. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die häufigsten Herausforderungen der Annotation und zeigen, wie Sie selbst komplexe Datenfelder zuverlässig aus Ihren Dokumenten extrahieren können.
Bei der Annotation von Rechnungen ist das Gruppieren von Daten ein wichtiger Schritt, um Informationen zu organisieren und Muster zu erkennen. Dies ist besonders wichtig bei der Analyse komplexer Dokumente wie Rechnungen. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten auf Rechnungen richtig gruppieren.
Damit unsere KI genau weiß, welche Inhalte Sie aus Ihren Dokumenten extrahieren soll, müssen Sie die entsprechenden Datenfelder klar definieren. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie Ihr eigenes Extraktionsmodell auf unserer Plattform trainieren möchten.
Die meisten Dokumente beinhalten nicht nur einzelne, unabhängige Datenfelder. Häufig stehen Datenfelder in einer gewissen Beziehung zueinander oder gehören einer gemeinsamen Gruppe an.
Unser generisches Rechnungsmodell wurde so trainiert, dass es so viele Informationen wie möglich extrahiert. Es kann jedoch immer vorkommen, dass Ihre Rechnungen Inhalte enthalten, auf die unser Modell nicht explizit trainiert wurde. Damit Sie aber alle für Sie relevanten Informationen extrahieren können, haben wir hierfür eine Lösung.
Meist werden mehrere Dokumente gemeinsam eingescannt und landen dann als eine große PDF-Datei auf dem PC. Um diese weiter zu verarbeiten, müssen sie anschließend wieder getrennt werden - was äußerst viel manuellen Aufwand mit sich bringt.
Unsere innovative KI-Technologie erleichtert Ihnen diese Arbeit und ermöglicht Ihnen vollständige Automatisierung!
Obwohl wir bereits Extraktionsmodelle für viele verschiedene Dokumententypen anbieten, wissen wir, dass in Arbeitsprozessen oft noch mehr Dokumente eine Rolle spielen. Deshalb können Sie jetzt Ihr eigenes Extraktionsmodell erstellen. Sie bestimmen selbst, welche Dokumenttypen relevant sind und welche Inhalte daraus extrahiert werden sollen.
Damit die KI weiß, wo genau sie welche Inhalte auf den Dokumenten findet, müssen diese vorher annotiert werden.
Wie genau Sie Ihre Rechnungen annotieren und auf was Sie dabei achten sollten, erklären wir Ihnen in diesem Beitrag.
Bei natif.ai haben wir ein leistungsstarkes Modell zur Rechnungsextraktion entwickelt, das eine breite Palette an Rechnungen verarbeiten kann. Allerdings wissen wir, dass Sie im Alltag meist mit wiederkehrenden Rechnungen bestimmter Absender zu tun haben. Statt einer allgemeinen Lösung brauchen Sie daher vor allem höchste Präzision für genau diese Rechnungen. Deshalb können Sie unser Modell gezielt an Ihre Anforderungen anpassen und so eine noch genauere Erfassung sicherstellen.
Bei natif.ai wissen wir, dass erfolgreiche Unternehmen täglich mit einer Flut an Dokumenten aus verschiedenen Quellen konfrontiert sind – oft ohne genau zu wissen, was sie enthalten und wer sie bearbeiten sollte. Doch keine Sorge! Mit unserem neuen Service können Sie Ihr eigenes KI-Modell trainieren, das Ihre Dokumente automatisch in die passenden Kategorien einsortiert – ganz nach Ihren individuellen Anforderungen.
Bei natif.ai versuchen wir, unseren Partnern das Leben so einfach wie möglich zu machen, denn nur gemeinsam sind wir wirklich stark. Einer der wesentlichen Punkte unserer Zusammenarbeit ist die Erstellung und Verwaltung von Kundenkonten - wer macht was?
