단일 문서단위가 아닌 문서유형의 등록/관리로 종속성을 탈피하고,
관리자가 설정한 정확도 기준에 미달하는 영역만 재 검증이 가능하도록 하여
데이터를 추출하고 이해하여 정형화 시키는 프로세스 자동화를 추구합니다.
AI의 작업을 신뢰할 수 있도록 자동화 처리에 최적화된 기능들로
신속한 이미지의 데이터화를 추구합니다.
모델과 룰의 장점을 결합하여
인식률과 처리속도를 동시에 향상
개별문서가 아닌 문서 '유형'을
자체 생성 / 관리 하여
학습없는 문서분류를 수행
지정 정확도에 미달하는 결과만
재확인하고, 오탈자를 자동보정
고객사 UI를 통해 새로운 이미지가 입력되면 이미지 전 처리, 글자 탐지/인식 및 테이블 이해 ,
정보 추출 등의 내부 처리 과정을 거쳐 자기신뢰도 기반의 인식 정확도 검증 후 데이터베이스로 적재됩니다.
각도조절 노이즈 제거 선명도 및 왜곡보정 불필요한 공백 처리 워터마크
각도조절
(STR / STD)
특수문자 / 폰트인식
Cell 탐지기능을 통한
표 데이터 및 인식
인식한 글자를 기반으로
문서유형 분류
자체 알고리즘에 의한
의미파악 및 정보추출
처리 단계 별
신뢰도 산정 및 적용
Export in JSON/ XML/ CSV format
서비스 관리
H/W 모니터링
API
Template extraction
문서분류 및 요약 / 인식결과 보정
User-defined plugin
이미지에서 글자를 찾아 주요 정보를 자동으로 추출
자주 사용되는 글자를 스스로 인식하여,
속성을 바탕으로 데이터 분류
새로운 유형의 문서를 자체 기술력만으로 학습과정 없이 이해
추출정보 관리도구를 제공하여,
원하는 데이터로 추출 및 변환 관리
사용자가 지정한 정확도에 미달하는 결과값만 자동분류
자주 사용하는 단어사전 정의 및
인식된 글자의 오/탈자 자동보정
표 형식의 이미지에서 글자의 추출, 이해 및 관리가 필요한 모든 비지니스 환경에
트윈리더가 필요합니다.
상품 계약서 / 영수증 / 청구서 / 서비스 신청서 / 고객 관리 문서 등
사용 설명서 / 약관 / 법률조항 / 메뉴얼 등
거래명세 / 계약서 / 송장 / 구매요청 / 재무제표 등
수요 공급 계획 / 생산정보 / 가격 및 재고 관리 / 통관서류 등
대규모의 수작업이 필요한 보험금 청구처리 프로세스에 AI기술을 활용
기존 보험금 청구 프로세스에 사용하던 전통적 OCR솔루션 대비 보험금 신청자료를 조정하고 사람의 확인이 필요한 수작업을 감소시켜 업무 생산성 향상과 리소스 절감방안을 강구
연간 750만장에 이르는 전체 보험금청구서 처리 업무 자동화 진행 중
보험금 청구서 인식 정확도
도입 5년간 비용절감 효과 추산
50억원
