Parsewise

La plupart des analyseurs s'arrêtent au bord d'un seul fichier. Parsewise relie la même personne, le même compte ou le même chiffre dans chaque document d'un lot, ce qu'exige une véritable analyse multi-documents. Cela compte quand un KPI figure d'une façon dans un résumé et d'une autre dans le tableur justificatif, car un outil mono-document rapporterait les deux chiffres sans voir qu'ils se contredisent. La plateforme repère ces écarts et affiche les deux sources côte à côte, pour que l'analyste voie le désaccord au lieu de l'hériter.

Chaque valeur extraite se rattache à des coordonnées au niveau du mot dans la page d'origine. Les endpoints de l'API renvoient ces coordonnées, vous pouvez donc bâtir un écran de revue qui surligne la zone source exacte. Pour un analyste en sinistres ou en souscription, c'est la différence entre faire confiance à un chiffre et pouvoir le défendre quand un manager ou un régulateur demande d'où vient la donnée et pourquoi il faudrait y croire.

Vous n'écrivez pas d'abord des règles d'extraction en code. Vous interrogez Navi en langage courant, et il génère automatiquement les agents personnalisés nécessaires. Le même assistant gère l'analyse rapide, les résumés de documents et l'analyse de portefeuille. Simple. Son usage est aussi facile que celui d'un outil de discussion, ce qui abaisse la barrière pour les utilisateurs métier.

Les résultats reviennent en JSON, CSV ou Excel. Au-delà des données brutes, Parsewise remplit des modèles DOCX, PDF et XLSX de manière déterministe, si bien qu'un modèle de rapport ressort renseigné plutôt qu'à moitié mis en forme. Quiconque a passé un après-midi à recopier à la main des chiffres extraits dans un modèle de rapport sait exactement combien de temps cette seule fonction peut restituer sur un trimestre chargé.

Les agents peuvent écrire et exécuter du code, et chercher sur le web pour combler des valeurs manquantes ou vérifier ce qu'ils ont extrait. Cela aide sur les trous, comme quand un document cite un chiffre qu'il n'énonce jamais clairement. Tous les champs d'un vrai dossier ne sont pas écrits, et cette fonction couvre certains de ces manques.

Une fois un corpus traité, vous pouvez poser des questions de suivi dessus sans rien réimporter ni réextraire. Les enquêtes se terminent rarement au premier passage. Pouvoir interroger à nouveau le même ensemble traité signifie qu'une deuxième salve de questions ne coûte pas une deuxième passe de traitement.

Parsewise chiffre les données au repos et en transit et affirme ne pas entraîner ses modèles sur vos données. Les offres Enterprise ajoutent des déploiements en VPC et sur site, l'apport de vos propres modèles, la résidence régionale des données et le SSO avec SAML. Pour les équipes réglementées, cet ensemble de contrôles est souvent le facteur décisif.