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LandingAI

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LandingAI bietet agentenbasierte APIs für die intelligente Dokumentenverarbeitung, die Dokumente in berechenbare Daten umwandeln. Ihre Lösung bietet genaue, prüfbare und API-gesteuerte Dokumenten-KI für Enterprise-Entwickler. Sie konzentriert sich darauf, die Dokumente der Welt berechenbar zu machen und skalierbare Dokumentenautomatisierungs-Pipelines mit hoher Genauigkeit und Nachverfolgbarkeit zu ermöglichen.

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Screenshot von LandingAI
Screenshot von LandingAI

LandingAI widmet sich der Aufgabe, die Dokumente der Welt über seine Agentic Document Extraction (ADE)-Plattform berechenbar zu machen. Diese fortschrittliche Lösung ermöglicht es Enterprise-Entwicklern, skalierbare Dokumentenautomatisierungs-Pipelines zu erstellen, die genaue, prüfbare und API-gesteuerte Dokumenten-KI liefern. Das Kernwertversprechen liegt in der Umwandlung jedes Dokuments in genaue, strukturierte Daten, die vom ersten Tag an produktionsreif sind.

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ADE unterscheidet sich von herkömmlichen OCR- und generischen LLM-Ansätzen durch seinen Vision-First-Ansatz. Es extrahiert strukturierte JSON-Daten mit vollständiger Verankerung und bewahrt wichtige Layout- und Strukturelemente wie Tabellen, Formulare und Überschriften. Dies führt zu höherer Genauigkeit, weniger fragilen Heuristiken und stärkerer Governance, was es für Produktionsumgebungen geeignet macht. Die Plattform bietet Konfidenzwerte und eine prüfbare Nachverfolgbarkeit, die es Benutzern ermöglicht, geparste Ergebnisse mit präzisen Seitenzahlen und Koordinaten für jeden Datenblock zu überprüfen. Dies stellt sicher, dass die Ergebnisse verteidigt und geprüft werden können, was für regulierte Branchen von entscheidender Bedeutung ist.

Die Plattform bietet Kernbausteine, die für reale Arbeitsabläufe konzipiert sind, einschließlich APIs zum Parsen, Aufteilen und Extrahieren strukturierter Daten. Die Parsing-API wandelt variable Dokumente in prüfbare strukturierte Daten um und gibt Markdown mit einem layoutbewussten Aufbau, präzisen Zitaten und der Handhabung von Layoutvariationen aus. Die Splitting-API segmentiert automatisch Multi-Dokumenten-Dateien in saubere, klassifizierte Unterdokumente und kann große Dateien und gemischte Dokumenttypen verarbeiten. Die Extraction-API ermöglicht es Benutzern, Schemata für die Extraktion spezifischer Felder zu definieren, wobei komplexe verschachtelte Strukturen und große Tabellen standardmäßig mit Prüfbarkeit unterstützt werden.

LandingAI's Lösung ist für regulierte Dokumente mit hoher Varianz konzipiert, bei denen Genauigkeit, Nachverfolgbarkeit und Governance von größter Bedeutung sind. Sein Vision-First-Ansatz nutzt proprietäre Modelle, um Daten aus komplexen Tabellen und dichten Layouts zuverlässig zu extrahieren, mit integrierten Feedbackmechanismen für kontinuierliche Verbesserung. Der datenzentrierte Ansatz konzentriert sich auf bessere, kuratierte Daten und die systematische Rückmeldung von Fehlerfällen zur Reduzierung von Fehlern. Die agentenbasierte Orchestrierung passt sich jedem Dokument an, plant, entscheidet und verifiziert, bis Qualitätsgrenzwerte erreicht sind. Die Plattform ist SOC 2 Typ II zertifiziert, GDPR & HIPAA konform by Design und bietet flexible Bereitstellungsoptionen, einschließlich Cloud, On-Premises oder Virtual Private Deployment, mit einer Option zur Null-Datenspeicherung für verbesserte Datenschutz.

LandingAI bedient eine breite Palette von Branchen und Anwendungsfällen, darunter Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Gesundheitswesen, Energie & Versorger und Rechtswesen. Spezifische Anwendungen umfassen Kredit- und Darlehensprüfung, Know Your Customer (KYC)-Prozesse, regulatorische Berichterstattung und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Die Plattform wird von über 50 Unternehmenskunden genutzt, verarbeitet Milliarden von Bildern und Dokumenten mit Verarbeitungszeiten von unter einer Sekunde. Sie ermöglicht nachgelagerte Arbeitsabläufe wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Automatisierung, Abgleich, Compliance-Prüfungen, Berichterstattung, Genehmigungen und die Umwandlung von Dokumentenarchiven in abfragbare, strukturierte Datensätze.

  • KategorieKI-Dokument- & PDF-Tools
  • PreismodellKontakt
  • BereitstellungCloud, Vor Ort, Virtuell Privat
  • PlattformenWeb

  • Agentic Document Extraction (ADE) für hohe Genauigkeit und Nachverfolgbarkeit

  • Vision-first-Ansatz für zuverlässige Datenextraktion aus komplexen Layouts

  • Bewahrt die Dokumentenstruktur, einschließlich Tabellen, Formularen und Überschriften

  • API-gesteuert für nahtlose Integration in Automatisierungs-Pipelines

  • Konfidenzbewertung und prüfbare Nachverfolgbarkeit für verifizierte Ergebnisse

  • Verarbeitet variable Dokumentenformate und Layout-Inkonsistenzen

  • Automatisierte Dokumentenaufteilung und -klassifizierung

  • Schema-first-Extraktion zur Definition spezifischer Datenfelder

  • Fähigkeiten zur Extraktion großer Tabellen

  • Enterprise-Grade-Sicherheit: SOC 2 Typ II zertifiziert, GDPR & HIPAA konform

  • Flexible Bereitstellungsoptionen: Cloud, On-Premises, Virtual Private

  • Option zur Null-Datenspeicherung für verbesserte Datenschutz

  • Ermöglicht Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Workflows

  • Unterstützt nachgelagerte Automatisierung, Abgleich und Berichterstattung

  1. Konfigurieren: Definieren Sie Extraktionsschemata und Workflow-Parameter über APIs oder Bibliotheken.

  2. Integrieren: Verbinden Sie die modularen REST-APIs oder Python/TypeScript-Bibliotheken von LandingAI mit Ihren Systemen.

  3. Verarbeiten: Übermitteln Sie Dokumente zum Parsen, Aufteilen und Extrahieren strukturierter Daten.

  4. Verifizieren: Überprüfen Sie extrahierte Daten mit Konfidenzbewertungen und Nachverfolgungsinformationen.

  5. Automatisieren: Ermöglichen Sie nachgelagerte Workflows wie RAG, Abgleich und Compliance-Prüfungen.

  6. Optimieren: Nutzen Sie Feedbackschleifen, um die Extraktionsgenauigkeit kontinuierlich zu verbessern.

  • Finanzdienstleistungen
  • Kreditbearbeitung
  • Automatisierung von Geschäftsprozessen
  • Regulatorische Berichterstattung
  • Versicherungsansprüche
  • Gesundheitsdaten
  • Analyse juristischer Dokumente
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Suche und Analytik

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