Belgelerdeki metinlerden, müşteri destek biletlerinden, ürün incelemelerinden, e-postalardan, sosyal medya akışlarından ve çok daha fazlasından değerli öngörüleri ortaya çıkarın.
Sigorta talepleri gibi belgelerden metin, anahtar kelime öbekleri, konular, duygu analizi ve çok daha fazlasını ayıklayarak belge işleme iş akışlarını basitleştirin.
Makine öğrenimi (ML) deneyimi gerektirmeden belgeleri sınıflandırmak ve koşulları belirlemek için bir model eğiterek işletmenizi farklılaştırın.
Belgelerden Kişisel Bilgileri (PII) tespit edip düzenleyerek hassas verilerinizi koruyun ve bu verilere kimlerin erişebileceğini kontrol edin.
Müşteri duygularını tespit edip müşteri etkileşimlerini analiz edin ve gelen destek isteklerini otomatik olarak sınıflandırın. Ürünlerinizi iyileştirmek için müşteri anketlerinden öngörüler çıkarın.
Arama altyapınızı yalnızca anahtar kelimeleri değil, anahtar kelime öbeklerini, varlıkları ve duyguları dizine ekleyecek şekilde donatarak bağlama odaklanın.
Sözleşmeler ve mahkeme kayıtları gibi kanuni dava özetleri paketlerinden öngörüler çıkarılmasını otomatik hale getirin. Kimliği tanımlayabilecek bilgileri tanımlayıp düzenleyerek belgelerinizi daha da güvenli hale getirin.
Sigorta talepleri veya ipotek paketleri gibi finansal hizmet belgelerindeki varlıkları sınıflandırın ve çıkarın ya da bir finansal makaledeki finansal olaylar arasındaki ilişkileri bulun.