説明
DocArmorは、さまざまな文書タイプから個人を特定できる情報（PII）や保護された健康情報（PHI）を特定して削除するために設計された専門的なAI文書赤外プラットフォームです。ネイティブテキストPDF、非構造化画像ベースの文書、スキャンしたページ、ファックスをサポートし、高度なOCRとAIパイプラインを利用して、低品質または不規則にフォーマットされたソースからも正確にテキストを抽出し解釈します。
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このプラットフォームは、コンテキストを考慮したAIとヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）ワークフローを統合し、精度とユーザーの制御を確保します。AIは初回のパスを実行し、選択したテンプレートに基づいて機密フィールドをハイライトします。ユーザーは直感的なインターフェースを通じて提案された赤外をレビューし、確認、追加、調整を行った後、文書をエクスポートします。このプロセスにより、レビューされていない文書がエクスポートされることはなく、高い確実性とコンプライアンスが提供されます。
DocArmorは、HIPAAセーフハーバー、金融識別子（PCI / GLBA）、法的および裁判所の提出（FRCP 5.2）、FOIAおよび公的記録の免除、教育記録（FERPA）、およびブラインド採用とバイアス削減を含むさまざまな規制要件に対するターンキーのテンプレートを提供します。これらのテンプレートは、組織の特定のポリシーに合わせてカスタマイズ可能です。また、プラットフォームは、署名、スタンプ、写真、1D/2Dバーコード（QRコードを含む）の視覚的検出機能も備えています。
データのセキュリティとプライバシーのために、DocArmorは、ユーザーが終了またはサインアウトした後に文書とその出力をストレージから削除します。後でレビューのために保持される文書は、最大72時間保存され、オーナーや管理者が短い制限を設定したり、保持を無効にしたりするオプションがあります。プラットフォームは、文書がAIモデルのトレーニングに使用されることは決してないと明示しています。すべての処理とストレージは、米国のGoogle Cloud内で行われ、データは転送中および静止中に暗号化されます。
DocArmorはバッチ処理をサポートしており、ユーザーは最大25のPDFを同時にアップロードし、合計で最大1,000ページを処理できます。文書はバックグラウンドで実行でき、完了時にメール通知が送信されます。今後の非識別化モードでは、機密エンティティを現実的な代理に置き換え、研究や分析のための文書の流れを保持しながらプライバシーを維持します。価格には、前払いのページパックと月額サブスクリプションが含まれ、クレジットカードを必要としない20ページの無料7日間トライアルが含まれています。
- カテゴリーAIドキュメント・PDFツール
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
DocArmorの主要機能
PIIおよびPHIのためのコンテキストを考慮したAI赤外
ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）レビューワークフロー
PDF、スキャン、ファックス、画像ベースの文書を処理
非構造化および低品質の文書のための高度なOCR
ターンキーのコンプライアンステンプレート（HIPAA、FERPA、FOIA、PCI/GLBA）
最大25の文書または1,000ページのバッチ処理
メール通知付きのバックグラウンド処理
永久的な赤外およびメタデータの削除
署名、スタンプ、写真、バーコードの視覚的検出
カスタム赤外ルールのための自然言語プロンプト
完了時または選択した保持期間（最大72時間）後のデータ削除
文書はAIモデルのトレーニングに使用されない
米国拠点の会社およびGoogle Cloud処理
ユーザーアクションおよび文書履歴の監査ログ
合成代理を使用した今後の非識別化モード
DocArmorの使い方は？
文書をアップロード: 単一またはバッチのPDF、スキャン、ファックスをプラットフォームにアップロードします。
テンプレートを選択: コンプライアンステンプレート（例：HIPAA、FOIA）を選択するか、カスタムルールを作成します。
AIの初回パス: コンテキストを考慮したAIに選択したテンプレートに基づいて機密情報をハイライトさせます。
レビューと調整: 直感的なインターフェースを使用して、AIが提案した赤外を確認、追加、または調整します。
赤外を適用: 各文書に赤外を確認し、適用して人間の承認を確保します。
赤外処理されたファイルをダウンロード: メタデータが削除された完全に赤外処理された文書をエクスポートしてダウンロードします。
DocArmorの使用例
- HIPAAコンプライアンス
- 金融データ保護
- 公的記録のリクエスト
- 法的文書レビュー
- 教育記録のプライバシー
- 採用におけるバイアス削減
- 研究データの準備
- 職場調査
