Ringkasan model terlatih
Document AI menawarkan beberapa produk untuk memproses dokumen guna mendapatkan informasi untuk berbagai kasus penggunaan.
Parser terlatih
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, buka Menjelajahi pemroses terlatih.
Parser laporan mutasi bank
Parser laporan mutasi bank mengekstrak pasangan nilai kunci (KVP). Model ini dapat mengekstrak hingga 17 entitas generik. Contohnya meliputi: Nomor rekening, nama klien, nama bank, dan item tabel seperti setoran dan penarikan. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser laporan mutasi bank mendukung Penambahan Nilai dan Normalisasi.
Parser W2
Parser W2 mengekstrak dari Formulir W2 IRS sebagai KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga 12 entitas umum, termasuk nama karyawan, Nomor Jaminan Sosial, perusahaan, dan gaji. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser W2 mendukung Penambahan nilai.
Parser paspor Amerika Serikat
Parser paspor Amerika Serikat mengekstrak KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga tujuh entitas generik. Hal ini mencakup nama depan, nama keluarga, ID dokumen, dan tanggal lahir. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser paspor Amerika Serikat mendukung Normalisasi.
Parser utilitas
Parser utilitas mengekstrak KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga 75 entitas umum dari tagihan utilitas. Hal ini mencakup nama pemasok, jumlah yang dibayarkan sebelumnya, dan item baris seperti jumlah, deskripsi, serta kode dan kuantitas produk. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak dengan parser utilitas.
Parser pemeriksaan dokumen identitas
Parser pemeriksaan dokumen identitas memprediksi validitas dokumen ID menggunakan beberapa sinyal.
- Deteksi
fraud_signals_is_identity_document: Memprediksi apakah gambar berisi dokumen identitas yang dikenali. - Deteksi
fraud_signals_suspicious_words: Memprediksi apakah ada kata yang tidak biasa pada ID. - Deteksi
fraud_signals_image_manipulation: Memprediksi apakah gambar diubah atau dirusak dengan alat pengeditan gambar. - Deteksi
fraud_signals_online_duplicate: Memprediksi apakah gambar dapat ditemukan secara online (khusus Amerika Serikat).
Parser slip gaji
Parser slip gaji mengekstrak KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga 26 entitas umum dari slip gaji. Hal ini mencakup nama karyawan, bonus, komisi, lembur, dan tanggal pembayaran. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser slip gaji mendukung Pengayaan dan Normalisasi.
Parser surat izin mengemudi (SIM) Amerika Serikat
Parser surat izin mengemudi (SIM) Amerika Serikat mengekstrak KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga delapan entitas umum dari surat izin mengemudi. Contohnya meliputi: Nama depan, nama keluarga, ID dokumen, dan tanggal habis masa berlaku. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser surat izin mengemudi (SIM) Amerika Serikat mendukung Normalisasi.
Parser pengeluaran
Parser pengeluaran mengekstrak KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga 17 entitas umum dari laporan biaya. Contohnya meliputi: Tanggal pengeluaran, nama pemasok, jumlah total, dan mata uang. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser pengeluaran mendukung Penambahan Nilai dan Normalisasi.
Parser Invoice
Parser Invoice mengekstrak KVP. Model ini dapat mengekstrak hingga 46 entitas umum dari invoice. Hal ini mencakup nomor invoice, nama pemasok, jumlah invoice, jumlah pajak, tanggal invoice, dan tanggal jatuh tempo. Anda tidak menentukan kolom (skema) yang ingin diekstrak. Parser Invoice mendukung Penambahan Nilai dan Normalisasi.
Peringkas
Pengeringkas memberikan ringkasan abstrak dan poin-poin untuk dokumen pendek dan panjang. Ringkasan juga memungkinkan Anda menentukan panjang output ringkasan sebagai komprehensif, sedang, atau ringkas.