
NanoNets
Uchopoaji wa data kiotomatiki
Kuhusu
Mawakala wa AI huvunjika pale ambapo ni muhimu zaidi: maelezo yanapofichwa ndani ya ankara, BoL au hati ya kitabibu. Mawakala wengi hubahatisha. Hubuni thamani za sehemu, hutumia kanuni bila uthabiti, na jambo linapoharibika, huwezi kujua kwa nini wala kulirekebisha bila kurudia kazi wewe mwenyewe.
Nanonets imejengwa tofauti. Kila utoaji wa data unafuatilika. Unaweza kuona hasa kile wakala alichosoma, kanuni aliyotumia na kwa nini alifanya uamuzi alioufanya. Anapokuwa na shaka, huonyesha kitu sahihi kwa ukaguzi wa binadamu badala ya kukosea kimyakimya. Unapomsahihisha, hujifunza. Unapoongeza kanuni za kibiashara, hufuatilia ni kanuni ipi iliyoongoza uamuzi upi.
Yeyote anaweza kujenga mitiririko ya kazi ya kiwakala, lakini mawakala wa AI ni masanduku meusi yanayotatizika na faili na michakato tata, kama POs, ankara, BoLs na hati za kitabibu. Mawakala wa Nanonets huelewa maelezo muhimu katika faili, hupitia michakato tata na hutenda kwa uwazi, na kuwafanya kuwa msingi wa kuaminika zaidi wa kujenga mitiririko ya kazi ambapo maelezo ni muhimu.
Nanonets hupunguza muda wa uchakataji kwa 95% kwa kuendesha otomatiki michakato ya mikono yenye fujo na kuwasilisha data safi kwa mifumo ya kumbukumbu kama SAP, SFDC na mingineyo. Ndiyo sababu Nanonets ndiyo tabaka la otomatiki ambalo biashara kubwa za kimataifa hulichagua wakati usahihi hauwezi kujadiliwa.
Mada
- Eneo
- San Francisco, CA, Marekani
- Ukubwa wa timu
- Wafanyakazi: 102
- Kundi la YC
- Winter 2017
- Hali
- Inafanya kazi
- Hatua
- Hatua ya ukuaji





