เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการ
- องค์กรที่มีเอกสารจำนวนมากและรูปแบบหลากหลาย
- ทีมบัญชีและจัดซื้อที่ต้องคีย์ข้อมูลซ้ำทุกวัน
- ธุรกิจที่ต้องแปลงข้อมูลเพื่อใช้ในระบบต่อไป
อ่านและดึงข้อมูลจากเอกสารด้วย AI
อ่านข้อมูลจากเอกสาร รูปภาพ และไฟล์ต่าง ๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่นำไปใช้ต่อได้ ช่วยลดเวลาคีย์ข้อมูลและลดความผิดพลาด
บริการโดย OLANLAB
เหมาะกับใคร • ได้อะไร
บริการนี้เหมาะกับใคร และจะได้รับอะไร
สิ่งที่จะได้รับ
- ระบบ AI สำหรับอ่านเอกสารอัตโนมัติ
- โครงสร้างข้อมูลมาตรฐานสำหรับเชื่อมระบบ
- หน้าตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลก่อนยืนยัน
- คะแนนความมั่นใจและกฎส่งต่อให้คนตรวจเฉพาะรายการที่ระบบไม่มั่นใจ
- ประวัติการตรวจแก้และรายงานความแม่นยำสำหรับติดตามคุณภาพระยะยาว
ภาพรวมระบบ
จากเอกสาร สู่ข้อมูลที่พร้อมนำไปใช้
อ่านเอกสารหลายรูปแบบ จัดข้อมูลให้อยู่ในโครงสร้างเดียวกัน และส่งเฉพาะจุดที่ระบบไม่มั่นใจให้ทีมตรวจสอบ
01อ่านและแยกข้อมูลจากเอกสาร
ดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารและจัดเป็นฟิลด์ที่พร้อมตรวจสอบ
02รวมหลายรูปแบบให้เป็นมาตรฐานเดียว
รองรับเอกสารหลายชนิด แล้วแปลงผลลัพธ์ให้อยู่ในโครงสร้างเดียวกัน
03ให้คนตรวจเฉพาะจุดที่ไม่มั่นใจ
ส่งรายการที่ความมั่นใจต่ำให้ทีมตรวจ ก่อนเชื่อมต่อไปยังระบบปลายทาง
วิธีทำงาน
ขั้นตอนการทำงาน
ทุกช่วงมีผู้รับผิดชอบชัดเจน พร้อมงานให้ตรวจสอบและผลทดสอบก่อนเดินต่อไปยังขั้นตอนถัดไป
- ขั้นตอน 01
เก็บตัวอย่างเอกสารและกำหนดข้อมูลที่ต้องการอ่าน
- ขั้นตอน 02
ตั้งค่า AI และกำหนดข้อมูลที่ต้องการดึง
- ขั้นตอน 03
เชื่อมผลลัพธ์เข้าฐานข้อมูลหรือระบบภายใน
- ขั้นตอน 04
วัดความแม่นยำและปรับคุณภาพอย่างต่อเนื่อง
เครื่องมือที่ใช้
เทคโนโลยีที่เราใช้
ทีมที่มีประสบการณ์จะเลือกเครื่องมือให้เหมาะกับระบบเดิม เป้าหมาย และการดูแลระยะยาว โดยมีคนตรวจโครงสร้างและคุณภาพทุกครั้ง
PythonFastAPIOpenAIClaudeGeminiLangChainLlamaIndexAWS TextractGoogle Document AITesseractPyMuPDFn8nWebhookREST APIJSON SchemaZodPostgreSQLMongoDBAWS S3Supabase Storage
ตัวอย่างการใช้งาน
ตัวอย่างงานที่ทำได้
ตัวอย่างปัญหาที่ลูกค้ามักพบ และผลลัพธ์ที่บริการนี้ช่วยได้
ตัวอย่าง 01
ดึงข้อมูลจากใบเสร็จและใบกำกับภาษี
ปัญหาที่พบ
ทีมบัญชีต้องคีย์ข้อมูลเอกสารการเงินทีละใบทุกวัน ใช้เวลามากและผิดพลาดง่าย
ผลลัพธ์
อ่านข้อมูลอัตโนมัติแล้วส่งให้ทีมตรวจสอบ ช่วยลดเวลาคีย์ข้อมูลซ้ำ
ตัวอย่าง 02
อ่านข้อมูลจากเอกสารสมัครงานหรือฟอร์ม
ปัญหาที่พบ
ข้อมูลผู้สมัครหรือผู้ลงทะเบียนเข้ามาเป็น PDF และรูปภาพหลายแบบ ทำให้รวมข้อมูลยาก
ผลลัพธ์
ดึงข้อมูลสำคัญให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมค้นหา คัดกรอง หรือส่งต่อได้ทันที
ตัวอย่าง 03
แปลงข้อมูลจากใบสั่งซื้อและเอกสารจัดซื้อ
ปัญหาที่พบ
เอกสารจากคู่ค้าแต่ละรายมีรูปแบบไม่เหมือนกัน ทำให้ทีมจัดซื้อต้องจัดข้อมูลใหม่เอง
ผลลัพธ์
แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบเดียวกันและพร้อมส่งต่อไปยังระบบบัญชีหรือระบบภายใน
ตัวอย่าง 04
ดึงข้อมูลจากสัญญาและเอกสารกฎหมาย
ปัญหาที่พบ
การหาวันหมดอายุ เงื่อนไขสำคัญ หรือคู่สัญญาจากเอกสารจำนวนมากทำได้ช้า
ผลลัพธ์
สรุปข้อมูลสำคัญให้อยู่ในรูปแบบที่ค้นหาและตรวจสอบต่อได้ง่ายขึ้น