Agentisk dokumentekstraksjon og normalisering (bruksområde for AI-agenter)

95/100
dokumentuttrekkspoeng
500+
skannede håndskrevne dokumenter er allerede behandlet
96 %
raskere dokumentbehandling
Agentisk dokumentekstraksjon og normalisering (bruksområde for AI-agenter) | Crunch-IS Case Study
Utforsk hvordan teamet vårt bygde en AI-agent som automatiserer datarensing og normalisering på tvers av ulike datakilder, samtidig som den muliggjør nøyaktig dokumentuttrekking ved hjelp av OCR.
Industri:

Bedrifts-IT-tjenester og skytransformasjon

Sted:

Storbritannia

Teamstørrelse:

AI-ingeniør, løsningsarkitekt, BA, PM

Varighet:

4 måneder

Technologies
LangChain
Java
OpenAI API
Azure Cloud
Azure AI Document Intelligence
01

Om kunden

Kunden spesialiserer seg på å levere banebrytende teknologirådgivning og administrerte tjenester. Løsningene deres hjelper organisasjoner med å gå over til moderne IT-arkitekturer, noe som forbedrer datahåndtering, produktivitet og driftseffektivitet.

Agentisk dokumentekstraksjon og normalisering (bruksområde for AI-agenter) | Crunch-IS Case Study
02

Utfordring

Siden kundens datalandskap omfattet ulike kilder: .xlsx, .csv og skannede håndskrevne dokumenter, var datarensing, normalisering og transformasjon for forretningsanalyse vanskelig. De skannede håndskrevne dokumentene la til ytterligere kompleksitet, og krevde manuell uttrekking av innebygd tekst og datapunkter.

Dette manuelle arbeidet var utsatt for feil, tidkrevende og inkonsekvent, med Python-skript som stadig trengte justeringer for å håndtere nye datamønstre og formater.

Crunch-IS Case Study | Image
03

Prosjektomfang

Vi implementerte en AI-agent for agentisk dokumentekstraksjon basert på LangChain og OpenAI API-et, sømløst integrert i Azure-miljøet. Målet var å automatisere og effektivisere dataforberedelse med minimal manuell inngripen.

04

Vår tilnærming til utvikling av AI-agenter

Det AI-drevne systemet automatiserer dataforberedelse gjennom følgende:

1. Excel- og CSV-analyse

Agenten leser og analyserer strukturerte data fra Excel- og CSV-filer.

2. PDF-uttrekk med Azure AI Document Intelligence

Ved å utnytte OCR-funksjoner trekker agenten ut både strukturert og ustrukturert innhold fra skannede håndskrevne dokumenter.

3. Datanormalisering & unntakshåndtering

Den bruker forhåndsdefinerte normaliseringsregler og løser automatisk datainkonsekvenser; alt uten å kreve manuell innsats.

Crunch-IS Case Study | Image
05

Systemintegrasjon

For å sikre sømløs drift innenfor eksisterende infrastruktur:

  • AI-agenten kobler seg direkte til det eksisterende Java-API-et og gir rene, normaliserte data for videre behandling.
06

Sikkerhet & samsvar

Alle AI-operasjoner kjøres innenfor kundens Azure-miljø, og sikrer:

  • Datasikkerhet;
  • Fullt samsvar;
  • Ingen eksponering av sensitiv informasjon utenfor kundens pålitelige infrastruktur.
07

Resultater og prestasjoner

Innen fire måneder ble AI-agenten fullt utrullet, noe som i stor grad reduserte behovet for manuell skripting og forenklet hele datapipelinen.

Nå automatiserer den datarensing og normalisering på tvers av ulike datakilder, samtidig som den muliggjør nøyaktig OCR-basert datauttrekk. Som et resultat opplevde kunden mer konsistente data, raskere tilgjengelighet for analyse og muligheten til å fokusere ingeniørinnsatsen på oppgaver med høy verdi.

Fortell oss hva du bygger

Send en skisse, en spesifikasjon eller tre setninger om hvor systemet har stoppet opp. Vanligvis er én samtale nok til å finne ut om vi er det rette valget for deg.

Skreddersydd programvare, AI og ML, data og analyse, sky og sikkerhet – fra tidlig prosjektavgrensning til langsiktig levering.

  • 170+ eksperter
  • 120+ leverte prosjekter
  • 97% helt fornøyde

    Jeg har lest og akseptert Bruksvilkårene og Personvernerklæringen *

    Personvernet ditt er viktig. Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre opplevelsen din og tilpasse innhold.