Nanonets

Nanonets에는 청구서 처리, 계약서 검토, 운임 감사, KYC 심사 같은 정형 업무용 에이전트가 준비돼 있다. 빈 화면이 아니라 돌아가는 템플릿에서 시작해, 팀이 각 문서를 다루는 방식에 맞춰 항목과 규칙을 조정한다.

워크플로의 각 단계는 블록이고, 복잡도에 따라 값이 매겨진다. 단순 작업은 실행 한 번에 0.02달러, 표준 AI 분류와 검증은 0.10달러, 복잡한 추출이나 생성형 AI는 0.30달러다. 이 구조 덕에 문서를 넘기기만 하는 팀은 수천 페이지를 추출하는 팀보다 훨씬 적게 낸다.

사람이 잘못 읽은 항목을 고치면 그 수정이 모델로 돌아가, 에이전트가 스스로 끝내는 문서 비율이 올라간다. 같은 유형의 문서를 반복 처리하는 팀에 중요한데, 정확도가 제자리가 아니라 쌓이기 때문이다.

Trail은 사내 정책, 절차, 지식을 통제된 그래프로 바꿔 에이전트가 참조하게 한다. 규칙마다 출처 문서가 붙어 있어, 늦은 반품을 받아들일지 판단하는 에이전트는 감이 아니라 정책, 주문 기록, 이전 약속을 인용할 수 있다.

Nanonets는 추출 모델로 OCR-3를 직접 만들었고, 복잡하고 제약이 많은 문서에서 범용 모델을 앞선다고 밝힌다. 실익은 어려운 문서의 첫 읽기가 깨끗하면 더러운 데이터가 이후 단계를 망가뜨리지 않는다는 점이다.

SAML 싱글 사인온과 SCIM 프로비저닝, 역할 기반 접근, SIEM으로 흘리는 감사 로그, 저장 시와 전송 시 암호화를 갖췄다. 큰 도입처는 데이터를 미국, EU, 아시아태평양에 고정하거나 프라이빗 클라우드, 온프레미스로 돌릴 수도 있다.

Nanonets는 이메일, 클라우드 스토리지, 데이터베이스, 업무 시스템에 연결된다. 상위 요금제에는 Salesforce, SAP, Oracle 같은 ERP 연동이 있다. 내장 블록으로 부족한 단계는 커스텀 Python 블록으로 자체 로직을 끼워 넣을 수 있다.