
NanoNets
Awtomatikong pagkuha ng data
Tungkol sa kumpanya
Pumapalya ang mga AI agent kung saan pinakamahalaga: kapag nakabaon ang mga detalye sa isang invoice, BoL, o klinikal na dokumento. Karamihan sa mga agent ay nanghuhula. Nagha-hallucinate sila ng mga field value, hindi pare-pareho ang paglalapat ng mga panuntunan, at kapag may nagkamali, hindi mo malalaman kung bakit o maaayos ito nang hindi mo inuulit ang trabaho.
Iba ang pagkakabuo ng Nanonets. Natatrace ang bawat extraction. Makikita mo kung ano mismo ang binasa ng agent, anong panuntunan ang inilapat nito, at kung bakit ito nagpasya nang ganoon. Kapag hindi ito sigurado, fina-flag nito ang tamang bagay para sa review ng tao sa halip na tahimik na magkamali. Kapag itinama mo ito, natututo ito. Kapag nagdagdag ka ng mga business rule, sinusubaybayan nito kung aling panuntunan ang nagtulak sa aling desisyon.
Kahit sino ay makakabuo ng agentic workflow, pero ang mga AI agent ay mga black box na nahihirapan sa masalimuot na file at proseso, tulad ng PO, invoice, BoL at klinikal na dokumento. Nauunawaan ng mga Nanonets agent ang mahahalagang detalye sa mga file, kinakaya ang masalimuot na proseso at kumikilos nang may transparency, kaya sila ang pinakamaaasahang pundasyon para bumuo ng mga workflow kung saan mahalaga ang mga detalye.
Binabawasan ng Nanonets ang oras ng pagproseso nang 95% sa pamamagitan ng pag-automate ng magugulong manwal na proseso at paghahatid ng malinis na data sa mga system of record tulad ng SAP, SFDC at iba pa. Kaya ang Nanonets ang automation layer na pinipili ng mga pandaigdigang enterprise kapag hindi maaaring ikompromiso ang katumpakan.
Mga paksa
- Lokasyon
- San Francisco, CA, Estados Unidos
- Laki ng team
- 102 empleyado
- Batch sa YC
- Winter 2017
- Status
- Aktibo
- Yugto
- Yugto ng paglago





