KlearStack — платформа интеллектуальной обработки документов (IDP), предназначенная для автоматизации извлечения данных, классификации и маршрутизации документов с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Система ориентирована на обработку разнообразных типов деловой документации — счетов, квитанций, договоров, накладных и других записей — без жёстких шаблонов, что позволяет распознавать и структурировать данные из неформализованных и полуструктурированных источников.
Решение сочетает в себе компоненты оптического распознавания символов (OCR), моделей для семантической аннотации и алгоритмов обучения для повышения точности извлечения по мере поступления новых примеров. KlearStack обычно используется в сценариях автоматизации бухгалтерских и административных процессов, где требуется снижение ручной проверки, ускорение обработки документов и интеграция с корпоративными системами учёта и управления рабочими процессами. Если публичных сведений о конкретных деталях реализации недостаточно, ниже приводится типичный набор функций и сценариев применения, характерных для платформ IDP такого класса.
- Безшаблонное извлечение данных: извлечение полей и значений из документов без предварительного создания шаблонов, с применением гибридных методов ML и правил.
- Оптическое распознавание текста (OCR): преобразование растровых изображений и PDF в машиночитаемый текст с постобработкой для повышения точности.
- Классификация документов: автоматическое определение типа документа и распределение по категориям для последующей обработки.
- Валидация и подтверждение: механизмы проверки извлечённых данных, поддержка человекоподтверждения и циклов обучения на корректировках.
- Интеграция рабочих процессов: маршрутизация документов между системами и пользователями, триггеры и правила для автоматических действий.
- Интеграция с корпоративными системами: экспорт данных в ERP, бухгалтерские и CRM-системы через API и коннекторы.
- Масштабирование и безопасность: возможности для развертывания в облаке или на выделённой инфраструктуре с контролем доступа и соответствием корпоративным требованиям.
- Поддержка мультиязычности: обработка документов на нескольких языках и локализация извлекаемых полей.
- Аналитика и отчётность: панели мониторинга качества извлечения, метрики производительности и отчёты по обработке документов.
- Самообучение и улучшение моделей: использование обратной связи от пользователей для тонкой настройки моделей и повышения точности извлечения со временем.