DeepTagger는 AI 기반 문서 추출 도구로, 다양한 파일 형식에서 데이터를 자동으로 추출하는 노코드 인터페이스를 제공합니다. 데이터를 하이라이트하고 라벨링하여 맞춤형 모델을 훈련시키며, 인보이스나 계약서와 같은 복잡한 문서를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 도구는 사용자가 기술적 전문성 없이도 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 설계되었으며, 문서 기반 워크플로에서 시간을 절약하고 오류를 줄이는 데 도움을 줍니다. 문서 처리 과정을 간소화하여 비즈니스 생산성을 높이고, 데이터 정확성을 보장하는 데 중점을 둡니다. 또한, 지속적인 학습 기능을 통해 모델 성능을 개선하며, 다양한 산업 분야에서 적용 가능한 유연성을 제공합니다.
프리미엄
사용 방법 DeepTagger?
문서를 업로드하고 필요한 데이터를 하이라이트한 후, 주석으로 AI를 훈련시켜 구조화된 데이터를 자동으로 추출합니다. 이는 수동 데이터 입력 문제를 해결하여 문서 중심 워크플로에서 시간을 절약하고 오류를 줄이는 데 효과적입니다.
DeepTagger 의 주요 기능
기술적 전문성 없이도 쉽게 AI를 훈련할 수 있는 노코드 인터페이스를 제공합니다.
다중 계층을 가진 복잡한 문서를 위한 중첩 데이터 추출을 지원합니다.
정확한 데이터 캡처를 위한 위치 표시자가 포함된 증강 텍스트 처리를 제공합니다.
추출 정확도와 신뢰성을 검증하는 K-스코어 신뢰도 시스템을 갖추고 있습니다.
대량의 문서를 효율적으로 처리하기 위한 배치 예측 엔진을 포함합니다.
시간이 지남에 따라 모델 성능을 개선하기 위한 원-아웃 테스트를 통한 지속적 학습을 지원합니다.
DeepTagger 의 사용 사례
재무 분석가가 보고서에서 핵심 수치를 추출하여 데이터 분석 및 보고 작업을 자동화합니다. 예를 들어, 금융 기관에서 월간 재무 보고서를 처리할 때 DeepTagger를 사용해 수익과 비용 데이터를 빠르게 추출하여 분석 시간을 50% 단축하고 오류를 최소화했습니다.
법률 전문가가 계약서를 처리하여 조항과 조건을 신속하게 식별하여 검토 시간을 줄입니다. 예를 들어, 로펌에서 대규모 계약 검토 시 DeepTagger를 활용해 주요 조항을 자동으로 추출하여 평균 검토 시간을 40% 감소시키고 정확도를 높였습니다.
인사 부서가 이력서를 파싱하여 후보자 선별 및 채용 프로세스를 간소화합니다. 예를 들어, 기업 채용 과정에서 DeepTagger로 이력서에서 경력과 기술을 자동 추출하여 수동 검토 시간을 60% 절약하고 적합한 후보를 더 빠르게 식별했습니다.
보험 회사가 청구 문서를 처리하여 처리 속도를 높이고 고객 서비스를 개선합니다. 예를 들어, 보사에서 청구서를 디지털화해 DeepTagger로 데이터를 추출하여 평균 처리 시간을 30% 단축하고 고객 만족도를 향상시켰습니다.
물류 관리자가 운송 문서에서 데이터를 추출하여 공급망 운영을 최적화합니다. 예를 들어, 물류 회사에서 선적 문서를 처리할 때 DeepTagger를 사용해 재고 및 배달 정보를 자동 추출하여 운영 효율성을 25% 높이고 비용을 절감했습니다.
의료 제공자가 의료 기록을 디지털화하여 데이터 관리와 규정 준수를 개선합니다. 예를 들어, 병원에서 환자 기록을 처리해 DeepTagger로 진단 정보를 추출하여 데이터 접근성을 높이고 규정 준수 요구사항을 충족시켰습니다.
DeepTagger 의 가격
종량제
토큰당 요금제가 적용되는 무료 티어
시작하기에 완벽한 옵션으로, 최대 200개의 무료 문서 처리, 시각적 주석, 고급 스키마 설계, API 접근이 포함됩니다.
프로덕션 규모
대량 할인 가능
성장하는 비즈니스를 위한 것으로, 종량제의 모든 기능에 K-스코어 분석, 원-아웃 테스트, 배치 예측, 우선 지원이 추가됩니다.
엔터프라이즈
맞춤형 가격
대규모 조직을 위한 것으로, 멀티테넌트 아키텍처, 워크플로 자동화, 규정 준수 지원, 24/7 프리미엄 지원이 포함됩니다.
