AI die slimmer wordt met elk document
Traditionele automatisering breekt wanneer formaten veranderen. Elke nieuwe klant of documentvariant betekent dure herconfiguratie.Real-time leren van correctiesGeen hertraining nodigPast zich direct aan nieuwe formaten aan
De uitdaging
Randgevallen ontstaan per klant en documenttype
Nodig om modellen en regels handmatig bij te stellen
Aanpassingsvermogen in systemen zonder feedbackloops
Hoe werkt het?
Document verwerken
Stap 1AI extraheert data met de huidige kennisbank.
Mens corrigeert
Stap 2Operators corrigeren eventuele fouten in de extractieresultaten.
AI leert
Stap 3Correcties worden direct toegepast - geen hertrainingscycli.
Volgende doc is beter
Stap 4Vergelijkbare documenten worden met verbeterde nauwkeurigheid verwerkt.
Eén correctie. Direct slimmer.
Geen black box, geen hertraining. Elke aanpassing wordt vastgelegd, uitgelegd, en doorgevoerd op het volgende vergelijkbare document. Zichtbaar per leverancier.
Geheugen
142
Klantnotities
2.847
Trainingsvoorbeelden
1.203
Correcties
47
Actieve patronen
Klanten
Resultaten & ROI
Nieuw format
Startnauwkeurigheid op volledig nieuwe documentformaten van onbekende bronnen.
Geleerd patroon
Zelflerende ai past zich aan je specifieke documenten en bedrijfsregels aan.
Nauwkeurigheid verbetert terwijl het systeem jouw documenten leert kennen
Correcties worden toegepast op vergelijkbare documenten en blijven per klant geïsoleerd.
“We zijn met een pilot gestart en zagen snel waar Chainfill hielp. Het team denkt actief mee en blijft de workflow verbeteren.”
Werkt uitstekend samen met
Combineer oplossingen voor end-to-end automatisering.
Maak van transportorders direct bruikbare TMS-data
Haal laad- en losadressen, tijden, referenties, goederen en gewichten uit transportorders en valideer die voor export.
Meer informatie →Maak van je inbox een geautomatiseerde workflow
AI leest, classificeert en routeert je logistieke e-mails - stelt vervolgens antwoorden op en werkt je systemen automatisch bij.
Meer informatie →Veelgestelde vragen
Correcties worden direct toegepast op het actieve model. Het volgende vergelijkbare document profiteert van elke gemaakte correctie - er is geen batch-hertrainingscyclus.
Het systeem gebruikt betrouwbaarheidsscoring om conflicten af te handelen. Bij tegenstrijdigheden wordt het veld gemarkeerd voor controle en worden beide interpretaties aan de operator gepresenteerd.
Nee. Het leerproces van elke klant is volledig geïsoleerd. Je correcties en gegevens beïnvloeden nooit modellen voor andere klanten.
