टेलर मेड सॉल्यूशंस
आपकी प्रक्रियाओं के अनुसार बना कस्टम AI सॉफ़्टवेयर, विचार से लेकर तैनाती तक।
- कलेक्शन डेटा का निष्कर्षण (NER मॉडल)
- OCR के माध्यम से ग्राहक फॉर्म की जानकारी कैप्चर करना
- स्पीच-टू-टेक्स्ट अनुवादों की Grammarly एडिटिंग
- फ्री टेक्स्ट के माध्यम से फीचर निष्कर्षण और स्कोरिंग
समाधान
कलेक्शन डेटा का निष्कर्षण (NER मॉडल)
हमारा NER मॉडल बीमा कंपनियों के डेटा से निजी जानकारी निकाल सकता है, जो सटीक और सुरक्षित प्रोसेसिंग सुनिश्चित करता है और उनकी कलेक्शन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित और तेज़ बनाने में मदद करता है।
और जानेंOCR के माध्यम से ग्राहक फॉर्म की जानकारी कैप्चर करना
OCR (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन) समाधान कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए ग्राहक फॉर्म पर कंप्यूटर प्रिंटआउट और डिजिटल लेखन की पठनीयता सुनिश्चित कर सकता है। यह जानकारी निकालता है, हस्ताक्षरों का पता लगाता है और आवश्यक टेक्स्ट की पुष्टि करता है।
और जानेंस्पीच-टू-टेक्स्ट अनुवादों की Grammarly एडिटिंग
यह प्रोजेक्ट हमारे स्पीच-टू-टेक्स्ट मॉडल द्वारा उत्पन्न टेक्स्ट को व्याकरण नियमों के अनुसार व्यवस्थित कर अधिक पठनीय और अनुपालन बनाता है।
और जानेंफ्री टेक्स्ट के माध्यम से फीचर निष्कर्षण और स्कोरिंग
NER मॉडल फ्री टेक्स्ट से फीचर्स निकालकर विश्लेषण में सहायता करता है और भविष्य के निर्णयों के लिए विस्तृत और सटीक डेटा अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करता है।
और जानेंग्राहक-विशिष्ट LLM विकास
ग्राहक-विशिष्ट LLMs विकसित कर उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए कस्टम उत्तर प्रदान करना, ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बनाना और तुरंत सटीक जानकारी देना।
और जानेंटेक्स्ट सारांशण मॉडल
उपयोगकर्ताओं और कर्मचारियों द्वारा दर्ज की गई जानकारी का सारांश बनाने के लिए विकसित मॉडल बड़े डेटा सेट को समझने और प्रमुख जानकारी को तेज़ी से उजागर करने में मदद करते हैं।
और जानेंअपनी सामग्री के साथ आज़माएँ
Klassifier वेब ऐप में मुफ़्त ट्रायल शुरू करें, या डेमो बुक करें और हम आपके अपने डेटा के साथ आपको सब दिखाएँगे।