Nanonets
Mở trang web-
Giới thiệu công cụ:Xử lý tài liệu bằng AI; trích xuất tức thì và tự động hóa AP, giảm nhập tay.
-
Ngày thêm:2025-10-28
-
Mạng xã hội & Email:
Thông tin công cụ
Nanonets AI là gì?
Nanonets AI là nền tảng Intelligent Document Processing (IDP) kết hợp tự động hóa quy trình, giúp doanh nghiệp tự động hóa nhập liệu thủ công bằng cách trích xuất dữ liệu từ tài liệu, ảnh, email và văn bản. Dựa trên OCR hiện đại và mô hình học sâu, công cụ nhận dạng, phân loại và trích xuất chính xác các trường dữ liệu, kể cả bảng và dòng hàng. Nanonets AI đặc biệt phù hợp cho quy trình nặng tài liệu như accounts payable (xử lý hóa đơn), xử lý đơn hàng, bảo hiểm, logistics… nhằm rút ngắn thời gian xử lý, giảm sai sót và tiết kiệm chi phí. Nền tảng cung cấp cả giao diện no-code, human-in-the-loop để kiểm duyệt, cùng API tích hợp hệ thống hiện có.
Các tính năng chính của Nanonets AI
- Trích xuất dữ liệu thông minh: Nhận dạng trường thông tin từ hóa đơn, biên lai, đơn mua, hợp đồng, chứng từ vận tải, KYC…
- OCR nâng cao: Hỗ trợ tài liệu PDF, ảnh chụp; xử lý chất lượng kém, nhiễu, xoay nghiêng.
- Nhận dạng bảng và dòng hàng: Tự động đọc line-item, tổng hợp số lượng, giá, thuế, chiết khấu.
- Phân loại tài liệu: Tự động nhận diện loại chứng từ và định tuyến vào quy trình phù hợp.
- Huấn luyện mô hình tùy biến: Tạo model riêng với ít mẫu (few-shot), tinh chỉnh theo nghiệp vụ.
- Quy tắc xác thực & kiểm duyệt: Thiết lập business rules, đối soát và human-in-the-loop để nâng độ chính xác.
- Tự động hóa workflow: Kéo-thả xây quy trình duyệt, đối chiếu, thông báo, cập nhật trạng thái.
- Tích hợp linh hoạt: Kết nối ERP/CRM/BI qua API, webhooks, Zapier/Make; xuất CSV, JSON, Excel.
- Dashboard & theo dõi: Báo cáo độ chính xác, thời gian xử lý, nhật ký và kiểm toán thao tác.
- Bảo mật cấp doanh nghiệp: Mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập theo vai trò, nhật ký hoạt động.
Đối tượng phù hợp với Nanonets AI
Nanonets AI phù hợp cho đội tài chính – kế toán (AP/AR), vận hành, logistics, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, trung tâm BPO và các doanh nghiệp nhiều chứng từ. Các nhóm sản phẩm/kỹ thuật cần tích hợp IDP vào hệ thống cũng hưởng lợi nhờ API và mô hình tùy biến. Doanh nghiệp vừa và lớn muốn giảm nhập liệu thủ công, tăng tốc độ xử lý và chuẩn hóa dữ liệu là đối tượng lý tưởng.
Cách sử dụng Nanonets AI
- Đăng ký tài khoản và tạo workspace dự án.
- Chọn mẫu sẵn (invoice, receipt, PO…) hoặc tạo mô hình tùy biến.
- Tải lên một số tài liệu mẫu, gắn nhãn trường dữ liệu quan trọng.
- Huấn luyện nhanh mô hình và kiểm thử trên tài liệu mới.
- Thiết lập quy tắc xác thực, ngưỡng tin cậy và bước human-in-the-loop.
- Xây dựng workflow: nhập liệu từ email/thư mục đám mây/API, trích xuất, duyệt, xuất dữ liệu.
- Tích hợp hệ thống đích (ERP/CRM/BI) qua API, webhook hoặc công cụ tự động hóa.
- Vận hành, theo dõi dashboard, tinh chỉnh mô hình và quy tắc để tối ưu độ chính xác.
Trường hợp ứng dụng thực tế của Nanonets AI
Trong tài chính – kế toán, Nanonets AI tự động đọc hóa đơn nhà cung cấp, đối soát PO/GRN, tạo bút toán vào ERP và rút ngắn chu kỳ duyệt thanh toán. Với logistics, công cụ trích xuất dữ liệu từ vận đơn, packing list để cập nhật hệ thống TMS/WMS. Ở bảo hiểm, nền tảng hỗ trợ nhập liệu hồ sơ bồi thường, thẩm định underwriting và phát hiện thiếu sót. Thương mại điện tử có thể tự động hóa xử lý đơn hàng từ email và đồng bộ tồn kho. Các tổ chức dịch vụ (BPO) dùng Nanonets AI để chuẩn hóa dữ liệu cho khách hàng ở quy mô lớn.
Gói cước và mô hình giá của Nanonets AI
Nanonets AI thường cung cấp các gói theo nhu cầu sử dụng, dựa trên số trang/tài liệu xử lý, số mô hình, tính năng workflow và mức hỗ trợ. Có bản dùng thử để đánh giá độ chính xác và quy trình trước khi triển khai. Doanh nghiệp có thể chọn gói tiêu chuẩn theo tháng/năm hoặc liên hệ đội ngũ tư vấn để nhận báo giá và tùy biến cho nhu cầu ở cấp độ doanh nghiệp.
Ưu điểm và nhược điểm của Nanonets AI
Ưu điểm:
- Độ chính xác cao nhờ mô hình học sâu và khả năng học theo ngữ cảnh.
- Nhiều mẫu sẵn cho nghiệp vụ phổ biến, rút ngắn thời gian triển khai.
- Hỗ trợ bảng và dòng hàng phức tạp, phù hợp AP automation.
- Kết hợp no-code workflow và API, dễ mở rộng và tích hợp.
- Human-in-the-loop và quy tắc xác thực giúp kiểm soát chất lượng dữ liệu.
- Báo cáo, kiểm toán và phân quyền rõ ràng cho môi trường doanh nghiệp.
Nhược điểm:
- Chất lượng đầu vào (ảnh mờ, scan kém) có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác.
- Mô hình tùy biến cần thời gian gắn nhãn và tinh chỉnh cho dữ liệu đặc thù.
- Quy trình phức tạp có đường cong học tập với người mới.
- Chi phí có thể cao hơn các giải pháp OCR cơ bản không có IDP/automation.
- Môi trường triển khai chủ yếu trên đám mây có thể không phù hợp một số yêu cầu hạ tầng khắt khe.
Các câu hỏi thường gặp về Nanonets AI
Câu hỏi: Nanonets AI khác gì so với OCR truyền thống?
Trả lời: Nanonets AI không chỉ đọc ký tự, mà còn phân loại tài liệu, trích xuất trường dữ liệu có cấu trúc, xử lý bảng, áp quy tắc xác thực và tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc.
Câu hỏi: Có cần biết lập trình để dùng Nanonets AI?
Trả lời: Không bắt buộc. Bạn có thể dùng giao diện no-code để tạo mô hình và workflow; nhà phát triển có thể tích hợp sâu qua API và webhooks.
Câu hỏi: Nanonets AI xử lý được những định dạng nào?
Trả lời: Hỗ trợ PDF, ảnh (JPEG/PNG...), email/EML và xuất dữ liệu ra CSV, Excel, JSON hoặc đẩy trực tiếp qua API vào hệ thống đích.
Câu hỏi: Có hỗ trợ bảng và dòng hàng trong hóa đơn phức tạp?
Trả lời: Có. Nanonets AI nhận diện line-item, tách cột và tổng hợp thông tin như số lượng, đơn giá, thuế để phục vụ đối soát.
Câu hỏi: Độ chính xác đạt mức nào và cải thiện ra sao?
Trả lời: Độ chính xác phụ thuộc mẫu tài liệu và chất lượng ảnh; có thể nâng cao bằng huấn luyện tùy biến, thêm quy tắc, và dùng bước kiểm duyệt con người.
Câu hỏi: Nanonets AI có đảm bảo bảo mật dữ liệu?
Trả lời: Nền tảng cung cấp mã hóa, phân quyền, nhật ký và tùy chọn kiểm soát truy cập ở cấp doanh nghiệp; bạn có thể cấu hình tuân thủ theo chính sách nội bộ.
Câu hỏi: Nanonets AI có đọc được chữ viết tay?
Trả lời: Có thể nhận dạng một số biểu mẫu chữ viết tay rõ ràng; tuy nhiên độ chính xác phụ thuộc chất lượng chữ viết và định dạng biểu mẫu.
Câu hỏi: Thời gian triển khai thường mất bao lâu?
Trả lời: Với mẫu sẵn, có thể chạy trong vài giờ; với mô hình tùy biến và workflow phức tạp, thường cần vài ngày để gắn nhãn, thử nghiệm và tinh chỉnh.