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KI Klassifizierung
für Ihre Software

Unser Weg zur Automatisierung

Wir haben einen Workflow entwickelt, der die einzelnen Prozessschritte automatisch für Sie durchführt. Dieser Workflow kombiniert unsere Deep-OCR, die Dokumentenklassifizierung und die Extraktion in nur einem einzigen API-Aufruf – einfach und effizient. Die natif.ai Klassifizierungstechnologie kann dank ihrer Deep OCR Dokumente in mehr als 1000 Klassen und verschiedene Geschäftsvorgänge klassifizieren.
Die Software liefert Echtzeit-Ergebnisse, reduziert den manuellen Aufwand, benötigt keine Einrichtungskosten und bewirkt sofortige Einsparungen. Außerdem ist der gesamte Prozess super einfach und schnell zu integrieren.

Individuelle Klassifizierung

Eigene Dokumenten-Klassen definieren und mit wenigen Beispielen die KI trainieren.

Genauigkeit

Unsere KI-Modelle wurden mit hunderttausenden von Dokumenten trainiert und extrahieren alle wichtigen Informationen mit hoher Präzision.

Geschwindigkeit

Dank leistungsstarker GPUs verarbeitet unsere KI Dokumente in Echtzeit.

Active Learning

Automatisierte Prozesse verbessern die Erkennungsraten unserer Technologie stetig.

Plug & Play

Dank Rest API sind unsere KI-Modelle schnell in bestehende Systeme integriert.

Robust Reading

Unsere Deep-OCR liest auch Dokumente mit niedriger Qualität und kann speziell an schwierige Use Cases angepasst werden.

Datenschutz

Wir sind zu 100 % DSGVO- und Schrems II-konform. Wir verarbeiten die Daten auf unseren Servern und verzichten auf Dienstleister.

KI Boost

Unsere KI-Modelle versetzen Ihre Software direkt in die Lage, Dokumente zu automatisieren.

So funktioniert’s

Dokumententyp

Lieferschein

Empfänger Name

Alfred Schneider

Empfänger Adresse

Muttweg 3

Datum

01.05.2022

Liefernr.

3931

Artikel Nr. (1)

2912-282

Beschreibung (1)

Hook-M/3

Lieferant

Triskona GmbH

Lieferant Ust.-ID

DE 4567883213

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...
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Dokumententyp

Ablehnung Rechtsschutzversicherung

Empfänger Name

Rechtsanwaltskanzlei Müller

Empfänger Adresse

Petersstraße 1

Empfänger PLZ

49808

Empfänger Stadt

Lingen

Datum

24.03.2021

Absender Name

Saar Direct Versicherung

Absender Adresse

Postfach 21 09 07

Betreff

 Deckungsanfrage

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....
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Dokumententyp

Rechnung

Empfänger Adresse

Erfurterstrasse 13

Absender Name

JOKO Service

Absender Adresse

Lebacher Sand 11

Rechnungs-Nr.

M1675

Rechnungsdatum

13.03.2019

Artikel-Nr. (1)

B-3025-078

Preis gesamt (1)

120,00

Steuer-Nr.

91/200/53688

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        }
      ],
      "value": "Erforterstrasse 13 66111 Saarbrücken"
    },
....
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So funktioniert’s

Unsere Modelle wurden so trainiert, dass sie Unternehmenssoftware ermöglichen, große Mengen an Daten in kürzester Zeit zu klassifizieren. Der Classifier wurde anhand von Millionen von Dokumenten trainiert. So kann er Unterlagen in mehr als 1000 Klassen sowie verschiedene Geschäftsvorgänge klassifizieren. Unsere Kunden, wie z.B. große DMS-Anbieter und Versicherungsunternehmen, vertrauen täglich auf unsere Technologie. Die Klassifizierung ist ohne jegliche Einrichtung sofort einsatzbereit. Bei speziellen Anforderungen kann die KI leicht angepasst werden.
C#
Python
PHP
NodeJS
Java
using Newtonsoft.Json.Linq;

using (HttpClient httpClient = new HttpClient())
{
    string baseURL = "https://api.natif.ai";
    string workflow = "invoice_extraction";
    string apiKey = "<API_KEY>";    // TODO: Insert or load your API-key secret here
    string filePath = "<FILE_PATH>";    // TODO: Insert or load your file path here

    using (HttpRequestMessage request = new HttpRequestMessage(new HttpMethod("POST"), baseURL + "/processing/" + workflow + "?include=extractions"))
    {
        request.Headers.TryAddWithoutValidation("accept", "application/json");
        request.Headers.TryAddWithoutValidation("Authorization", "ApiKey " + apiKey);

        MultipartFormDataContent multipartContent = new MultipartFormDataContent();
        ByteArrayContent file1 = new ByteArrayContent(File.ReadAllBytes(filePath));
        multipartContent.Add(file1, "file", Path.GetFileName(filePath));
        multipartContent.Add(new StringContent("{\"language\": \"de\"}"), "parameters");
        request.Content = multipartContent;

        HttpResponseMessage response = await httpClient.SendAsync(request);

        string responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        JObject responseJson = JObject.Parse(responseString);
        if (responseJson["extractions"]["vendor"] != null
            && responseJson["extractions"]["vendor"]["name"] != null)
        {
            JToken vendorName = responseJson["extractions"]["vendor"]["name"];
            Console.WriteLine("Vendor name: " + vendorName["value"].ToString());
            Console.WriteLine("Vendor name confidence: " + vendorName["confidence"].ToString());
        }
        else
        {
            Console.WriteLine("Vendor name could not be extracted.");
        }
    }
}
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Rest API

In nur wenigen Minuten in bestehende Prozesse zu integrieren, dank Unterstützung der gängigen Programmiersprachen wie C#, PHP, Python, Java oder NodeJS. Unsere Dokumentation führt einfach durch die Integrationsprozesse. Wir unterstützen sowohl synchrone als auch asynchronen Daten-Transfer. 
Im ersten Schritt können die Belege über die API hochgeladen werden. Unsere Software unterstützt eine ganze Reihe von Dateiformaten. Dies sind derzeit die Bildformate JPEG, PNG, BMMP, GIF, TIFF und das Dokumentenformat PDF. 

Einfach Integration dank Make-Plugin

Einfache Integration Dank Make-Plugin

Intuitive Nutzung unserer Technologie und einfache Integration in bestehende Prozesse wie z.B. DocuWare durch unser Make-Plugin.

Extraktion der Daten

Wir stellen die Schlüsselinformationen als strukturiertes JSON-Format über die API bereit. Für jeden Datenpunkt sind darin auch die genaue Position auf dem Dokument, der Wert und das Konfidenzniveau angegeben. Zusätzlich zur JSON-Datei liefern wir eine PDF/A-Datei mit der Textebene.
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