Nanonets

什么是 Nanonets AI

Nanonets AI 是一款面向企业的智能文档处理与工作流自动化平台，聚焦将纸质与电子文档中的非结构化信息转化为可用的结构化数据。平台通过光学字符识别与深度学习，实现无模板的数据提取、版式自适应分类、文档拆分与字段校验，可从合同、发票、订单、收据、保单、邮件正文与附件等多种来源即时捕获数据。针对应付账款、订单处理、保险承保等高文档密度场景，Nanonets AI 以自动化减少人工录入与往返沟通，显著提升直通率与周转效率。用户可在统一工作台配置验证规则、人机协同审核与异常处理，将结果以结构化数据推送至财务、采购或企业资源计划系统，形成端到端闭环。同时提供置信度评分、审计追踪与可视化看板，支持多语种识别与批量处理，兼顾准确性、合规性与可扩展性。

Nanonets AI主要功能

• 无模板数据提取：基于深度学习的版面理解，适应不同版式与图像质量，自动识别字段与行项目。
• 文档分类与拆分：自动判断文档类型、分割整包扫描，按业务规则路由到相应流程。
• 表格与行项目识别：精准提取明细表格、金额合计与税率等复杂结构，降低人工校对负担。
• 验证规则与置信度控制：内置格式校验、交叉比对与阈值策略，结合置信度评分触发人工复核。
• 人机协同审核：在浏览器中完成字段标注、纠错与批量审核，支持团队权限与审计追踪。
• 数据源与输入自动化：支持文件夹监听、邮件转发、批量上传与表单采集，适合持续性业务流。
• 工作流编排与集成：通过可视化流程配置，将结果推送至财务、采购、企业资源计划或客户关系管理系统，亦可使用应用编程接口与回调接口对接自有系统。
• 可视化监控与报表：提供处理量、准确率、直通率与异常分布看板，支持持续优化。
• 安全与合规实践：传输与存储加密、访问控制与审计日志，支持遵循通用数据保护条例与服务组织控制等行业标准实践。

Nanonets AI适用人群

适合财务与应付账款团队、共享服务中心、采购与供应链、运营与客服、保险与金融风控、制造与物流、电商与零售等需要从大量单据中提取数据并落库的团队。同样适用于信息技术与数据团队，用于搭建文档数据中台、打通企业内部系统，减少手工录入与人工校验成本。

Nanonets AI使用步骤

1. 注册并登录平台，在控制台选择常见用例模板或创建自定义模型。
2. 连接数据来源，如批量上传文件、开启邮箱转发、配置云存储目录监听或表单采集。
3. 定义需要提取的字段与命名规范，设置必填项、格式约束与数值校验规则。
4. 配置文档分类与拆分逻辑，确定不同类型文档的路由与责任人。
5. 设置人机协同审核：依据置信度阈值将低置信度条目自动送审，设计异常处理流程。
6. 编排工作流：选择导出方式（电子表格、数据库、企业资源计划或财务系统），并配置回调接口。
7. 导入样本进行测试，查看识别结果、修正映射并反向训练以提升准确率。
8. 上线运行与监控：通过看板跟踪处理量、准确率与直通率，持续优化规则与模型。

Nanonets AI行业案例

应付账款：自动识别发票与收据中的供应商、发票号、税额与行项目，完成三方匹配与冲突提醒，将通过校验的数据直达财务系统，缩短结算周期。订单与出入库：从订单、送货单与签收单中提取物料编码、数量与批次，自动对账与库存更新。保险承保与理赔：解析投保单、保单与理赔材料，抽取被保险人信息、保额与关键条款，异常项自动触发人工复核。共享服务中心：统一处理各业务单据，沉淀字段规范与流程模板，降低跨部门协作成本。

Nanonets AI收费模式

采用订阅制并结合用量计费，常以处理页数或流程运行量为计价依据，支持按需扩容。通常提供免费试用或有限额度的免费版以便评估，企业版可根据安全、合规与集成范围进行定制报价。

Nanonets AI优点和缺点

Nanonets AI热门问题

• 支持哪些文档与语言类型？

  支持常见的办公文档与图片格式，涵盖多语种识别与混合版式处理，可在同一流程中处理不同类型单据。

• 识别准确率如何保障？

  通过深度学习与版面分析、字段级验证规则、置信度阈值与人机协同复核共同保障；还可利用历史修正持续训练，提升特定场景的准确率与直通率。

• 是否可以与现有系统对接？

  可以。可通过应用编程接口、回调接口与文件导出对接财务、采购、企业资源计划与数据仓库等系统。

• 数据安全与合规如何实现？

  采用传输与存储加密、细粒度访问控制与审计日志，支持遵循通用数据保护条例与服务组织控制等行业标准实践，满足企业合规要求。

• 能否处理表格与行项目等复杂结构？

  支持表格识别与行项目提取，能够处理跨页明细、金额校验与合计核对等复杂场景。

• 是否提供免费试用？

  通常提供免费试用或免费额度，便于在真实业务流中评估识别效果与集成可行性。