AI Agents for Document Processing

Was ist Cradle AI?

Cradl AI ist eine AI-Agent-Plattform für die Extraktion von Dokumentendaten sowie die Automatisierung von Workflows. Sie kann PDFs, Bilder, Rechnungen, Verträge und Tabellen in strukturierte Daten umwandeln. Durch Zuverlässigkeitswerte, Überprüfungsregeln sowie manuelle Kontrollen wird das Risiko verringert, dass fehlerhafte Ergebnisse in nachgelagerte Systeme gelangen.

Es eignet sich für Teams zur Low-Code-Automatisierung, Betriebsmitarbeiter sowie Entwickler und kann mit Tools wie n8n, Zapier, Power Automate usw. verbunden werden. Cradle AI ist kein einfaches OCR-Tool, sondern ein System zur Extraktion, Überprüfung, Validierung und Exportierung von Daten für Produktionsprozesse.

Eine kurze Beschreibung

Cradl AI verbindet Dokumentenerkennung, Feldextraktion, Geschäftsvalidierung, manuelle Überprüfung und automatisierte Exportfunktionen zu einem überwachbaren Produktionsprozess.

Kernverarbeitungsablauf

Unterstützte Dokumenttypen

• Digitale und gescannte PDF-Versionen
• Rechnungen, Quittungen und Einkaufsdokumente
• Verträge, Antragsformulare und Geschäftsformulare
• Berichte, Rechnungen und finanzielle Unterlagen
• Bilder mit Text und Scans
• Dokumente mit Tabellen und mehreren Zeilen zur detaillierten Darstellung
• Handgeschriebene oder teilweise handgeschriebene Unterlagen
• Ähnliche Dokumente mit verschiedenen Vorlagen und Formaten

Agent Builder

Der Benutzer kann im Agent Builder die zu extrahierenden Felder, Datentypen, Beschreibungen sowie den Verarbeitungsablauf definieren. Klare Felddefinitionen sowie repräsentative Beispiele sind die Grundlage für Genauigkeit.

• Erstellung von Einzelwert-Feldern, Arrays und verschachtelten Strukturen
• Definieren von Datums-, Zahl-, Text- und Enumeriertypen
• Beschreibung der Bedeutung der Felder und ihrer üblichen Positionen
• Konfiguration von Tabellen und Extraktion von Zeilenelementen
• Hinzufügen von Geschäftsvalidierung und Fehlerbehandlung
• Einstellen der Bedingungen für eine manuelle Überprüfung
• Ausführen von Testbeispielen vor Veröffentlichung der neuen Version

Datenextraktion

Cradl AI kann automatisch die wichtigen Daten in Dokumenten erfassen und sie in strukturierter JSON-Form an Automatisierungstools übergeben. Dabei legt es Wert darauf, Felder aus verschiedenen Layouts zu verstehen, anstatt sich nur auf feste Koordinatenvorlagen zu verlassen.

• Identifizierung von Lieferanten, Kunden und Dokumentennummern
• Datum, Währung, Betrag und Steuerbetrag extrahieren
• Lesen von Adresse, Bedingungen und Vertragsinformationen
• Analyse von Tabellen und detaillierten Angaben zu mehreren Produkten
• Bearbeitung von Scannqualität und Layoutunterschieden
• Beibehaltung der Feldebene-Sicherheit und der Verknüpfung zum ursprünglichen Dokument

Tabelle und Auszug der Details

Alle öffentlichen Pakete beinhalten Table Extraction, das für Rechnungseinträge, Abrechnungen und strukturierte Listen verwendet werden kann. Komplexe kombinierte Zellen sowie Tabellen über mehrere Seiten müssen weiterhin separat getestet werden.

• Entfernen Sie pro Zeile den Artikel, die Menge, den Einzelpreis und den Betrag.
• Beibehaltung der strukturellen Beziehungen zwischen Spalten und Zeilen
• Umgang mit variabler Anzahl von Zeilen und mehrseitigen Aufstellungen
• Durchführung einer Konsistenzprüfung für die Gesamtbeträge und Zeileinhalte
• Geben Sie die detaillierten Informationen als Array aus für weitere Verarbeitung.
• Tabelle mit niedriger Zuverlässigkeit zur manuellen Überprüfung

Vertrauenswürdigkeitsbewertung

Jede Prognose erhält eine Zuverlässigkeitsbewertung von 0 bis 100. Die Entwickler der Automatisierungssoftware können einen Schwellenwert festlegen, um zu entscheiden, ob eine manuelle Überprüfung erforderlich ist. Der Schwellenwert sollte je nach Risiko des jeweiligen Feldes angepasst werden.

• Automatisierter Datenaustausch mit hoher Zuverlässigkeit und unter Verwendung von Regeln
• Felder mit niedriger Zuverlässigkeit werden in die Queue für manuelle Überprüfung gelegt.
• Für hohe Beträge sowie Felder für Konten und Identitäten gelten strengere Schwellenwerte.
• Für allgemeine Beschreibungsfelder können lockerere Schwellenwerte verwendet werden.
• Anpassung an die tatsächliche Fehlerrate statt blinder Automatisierungsbestrebungen
• Aufzeichnung der Gründe für die Genehmigung bzw. Überprüfung jedes Feldes

Schutzbügel und Anti-Illusionen

Die Plattform bietet eingebaute Guardrails sowie Prüfmechanismen gegen Illusionen, um Abweichungen zu erkennen, bevor fehlerhafte Ausgaben zu Geschäftsdaten werden. Unternehmen können außerdem ihre eigene Validierungslogik hinzufügen.

• Überprüfen, ob erforderliche Felder fehlen.
• Überprüfung des Datums, der Währung und des Zahlenformats
• Überprüfung der Beziehung zwischen den Teilbeträgen, den Steuern und dem Gesamtbetrag
• Einschränkung der Enumerationswerte und des vernünftigen Wertebereichs
• Vergleich von Dokumentfeldern mit externen Masterdaten
• Erkennung von von Modellen erdachten Werten, die im Originaltext nicht vorhanden sind
• Bei Fehler wird die automatische Schreibvorgang gestoppt und eine Überprüfung angefordert.

Manuelle Überprüfung

Dokumente mit geringem Vertrauensgrad oder bei denen die Überprüfung fehlschlug, werden in eine spezielle Benutzeroberfläche für menschliche Prüfung geleitet. Die Prüfer können den ursprünglichen Text einsehen, Felder korrigieren und die Dokumente freigeben. Die Überprüfungsrollen können lediglich Prüfrechte haben, ohne die gesamte Prozessabwicklung steuern zu können.

• Konzentrierte Ansicht von abweichenden und unklaren Dokumenten
• Positionierung von Feldern mit geringer Zuverlässigkeit und entsprechendem Originaltext
• Fehlerhafte Felder und Tabellenangaben korrigieren
• Nach der Freigabe wird die Automatisierung im weiteren Verarbeitungsweg fortgesetzt.
• Protokollierung des Prüfers, Zeitpunkt und Änderungen
• Verwendung von Korrekturfeedback für das kontinuierliche Lernen des Agents

Selbstlernmechanismus

Cradl AI nutzt menschliche Korrekturen, um die Leistung bei späteren Extraktionen zu verbessern und so sicherzustellen, dass der Agent sich allmählich an die Unternehmensdokumente anpasst. Unternehmen müssen weiterhin verhindern, dass Fehlkorrekturen als hochwertige Rückmeldungen angesehen werden.

• Erstellen von Korrekturen für genehmigte Felder
• Neue Lieferanten und Layout-Änderungen lernen
• Verringerung der wiederholten Aufnahme ähnlicher Anomalien in die Warteschlange
• Einführung einheitlicher Verfahrensrichtlinien für Prüfer
• Regelmäßige Stichprobenprüfungen überprüfen automatisch die Ergebnisse, um Abweichungen zu verhindern.
• Neue Basis bei Änderungen der Dokumentenregeln erstellen

Workflow-Builder

Der Workflow Builder ist in allen öffentlichen Paketen enthalten und ermöglicht es, die Schritte der Extraktion, Überprüfung, Kontrolle und Ausgabe zu einem vollständigen Prozess zusammenzufassen. Unternehmen sollten für jeden möglichen Fehlerweg klare Ergebnisse festlegen.

• Konfigurationsdokument – Reihenfolge der Eingabe und Verarbeitung
• Nach Dokumenttyp an verschiedene Agenten weiterleiten
• Einstellen von Überprüfungen, Schwellenwerten und manueller Prüfung
• Szenarien für Erfolg, Misserfolg und Zeitüberschreitung entwerfen
• Strukturierte Daten an nachgelagerte Tools senden
• Status und Protokolle für jeden Prozesslauf speichern

Eingebettete Integration

n8n-Community-Node

Die offiziellen n8n-Node unterstützen das Hochladen neuer Dokumente oder das Verweisen auf bestehende Dokumente. Es wird gewartet, bis die Verarbeitung abgeschlossen ist, und es werden Ereignisse erfasst, die eine manuelle Intervention erfordern. Die Webhook-Rückrufe unterstützen die HMAC-Signaturverifizierung.

• Dokument hochladen von Workflow-Binärdaten
• Dynamische Auswahl des konfigurierten Cradle Agent
• Eingabe von benutzerdefinierten JSON-Variablen und Kontext
• Warten auf das Ergebnis der asynchronen Verarbeitung, bevor mit der Ausführung fortgefahren wird.
• Abhörvorgang abgeschlossen oder Ereignis erfordert manuelle Überprüfung
• Automatische Registrierung und Verwaltung von Webhooks
• Überprüfung der HMAC-Signatur zur Verhinderung von gefälschten Callbacks

API und Python SDK

Cradl AI ist mit einem API-first-Ansatz konzipiert. Entwickler können Modelle, Dokumentationen und Vorhersagen über das offizielle Python SDK verwalten. Das SDK kann über pip installiert werden und wird mit den API-Zugangsdaten aus dem Konto authentifiziert.

Szenarien für die Bearbeitung von Rechnungen

• Eingang von Lieferantenrechnungen per E-Mail oder Übertragungsportal
• Auslesen von Rechnungsnummer, Datum, Lieferant und Währung
• Lesen Sie Nettopreis, Steuerbetrag, Gesamtbetrag und Zeileinhalte.
• Überprüfung der Gesamtsumme, der Steuerrate und der Einkaufsaufträge
• Übergeben Sie die fehlerhaften Rechnungen an die Abrechnungsabteilung zur Überprüfung.
• Die Ergebnisse der Genehmigung werden im ERP- oder Buchhaltungssystem eingetragen.
• Original, Felder und Prüfungsverlauf beibehalten

Vertrags- und Formularszenarien

• Aus dem Vertrag die Parteien, das Datum und die wesentlichen Bedingungen extrahieren
• Erkennung von Verlängerungs-, Beendigungs- und Betragsinformationen
• Bearbeitung von Antragsformularen, Schadensansprüchen und Registrierungsunterlagen
• Überprüfen Sie, ob die Signatur, die Pflichtfelder und die Anhänge vollständig sind.
• Hochriskante oder unklare Klauseln an das Personal weiterleiten
• Strukturierte Daten an CRM-, Fall- oder Dokumentensysteme exportieren

Szenarien der Logistik und Dokumentenkontrolle

• Ausstellung von Frachtpapieren, Verpackungslisten und Lieferdokumenten
• Die Nummern mit den Hauptdaten der Bestellung oder des Sendungsgegenstands abgleichen.
• Bearbeitung von Formaten verschiedener Frachtführer und Lieferanten
• Erkennung fehlender Seiten, doppelter Dokumente und abweichender Beträge
• Erstellung einer manuellen Ausnahmekonsole für das Dokumentenzentrum
• Senden Sie die Ergebnisse an das Archivierungs- und Betriebsystem.

Für welche Teams geeignet

• Automatisierungsteams, die n8n, Zapier oder Power Automate verwenden
• Finanz- und Betriebsabteilungen, bei denen strukturierte Daten aus Dokumenten extrahiert werden müssen
• Unternehmen, die von einem OCR-Prototypen auf einen Produktionsprozess upgraden möchten
• High-Risiko-Geschäfte, die eine manuelle Überprüfung sowie einen vollständigen Prüfungsverlauf erfordern
• Ein Team, das in der Lage ist, Felder zu verwalten, Validierungsregeln anzuwenden sowie Warteschlangen für Ausnahmen zu verwalten.
• Entwickler, die mit APIs eigene Dokumentverarbeitungsprodukte erstellen

Cradl AI-Preis

Cradl AI bietet die Versionen Free, Builder, Pro und Enterprise an. Auf der offiziellen Website kann man zwischen Monats- und Jahresabonnement wählen; der Preis für ein Jahresabonnement ist günstiger als der für ein Monatsabonnement. Die unten angegebenen Preise beinhalten keine möglichen Steuern oder Gebühren.

Vergleich der Funktionen der Pakete

Seitenanzahl und Kapazitätsplanung

• Die Rechnung basiert hauptsächlich auf der Anzahl der zu bearbeitenden Seiten und nicht auf der Anzahl der Dateien.
• Mehrpagige PDFs verbrauchen entsprechend der tatsächlichen Anzahl der Seiten.
• Ob Tests, Misserfolge und erneute Verarbeitungen berechnet werden, hängt von den Kontovereinbarungen ab.
• Zuerst werden die Seitenzahlen der normalen Monate und der Monate mit dem Höchstwert erfasst.
• Beibehaltung der Kapazität für manuelle Überprüfungen, anstatt nur auf die Leistung der KI zu schauen.
• Bei mehr als 5000 Seiten oder bei der Notwendigkeit von vielen Agenten wenden Sie sich an Enterprise.
• Vor dem Einkauf muss der überhöhte Preis pro Stück sowie die Automatische Beendigung des Verarbeitungsprozesses überprüft werden.

Schneller Einstiegsleitfaden

1. Registrieren Sie ein kostenloses Konto und wählen Sie ein Dokument mit hoher Häufigkeit aus.
2. Sammeln Sie repräsentative Proben von verschiedenen Lieferanten, Formaten und Qualitäten.
3. Definieren Sie die Felder und Datentypen, die tatsächlich am Unterfluss benötigt werden.
4. In den Konfigurationsfeldern, Tabellen und Anleitungen von Agent Builder.
5. Führen Sie das Beispiel aus und überprüfen Sie Schritt für Schritt die Vorhersagen im Vergleich zum Originaltext.
6. Fügen Sie Schwellenwerte für die Zuverlässigkeit sowie Geschäftsvalidierungsregeln hinzu.
7. Konfigurieren Sie eine manuelle Überprüfung, bevor Sie das System im Nachlauf anschließen.
8. Nach Erreichen der Qualitätsziele werden schrittweise die Anzahl der Seiten und die Dokumentarten erhöht.

Leitfaden für Rechnungsagenten

1. Erstellen Sie Felder für die Rechnungsnummer, den Lieferanten, das Datum, die Währung und den Betrag.
2. Ein Zeileelement wird als Array definiert, das Beschreibung, Menge, Einzelpreis und Betrag enthält.
3. Fügen Sie die Regeln für die Übereinstimmung von Steuerbetrag, Nettobetrag und Gesamtbetrag hinzu.
4. Verknüpfung der Lieferanten- oder Bestelldaten zur Abgleichung.
5. Für Felder wie Kontonummern, Steuernummern und hohe Beträge werden Schwellenwerte mit hoher Zuverlässigkeit festgelegt.
6. Übertragen Sie wiederholte, konfliktbehaftete und nicht übereinstimmende Rechnungen an den Menschen.
7. Nach der Freigabe in die ERP-Testumgebung exportieren.
8. Die finanzielle Genehmigung für das Ergebnis vor der tatsächlichen Zahlung bleibt aufrechterhalten.

N8N-Integrationstutorial

1. Installieren Sie den offiziellen Cradl AI-Community-Node und bereiten Sie die OAuth-Anmeldeinformationen vor.
2. Fertigen Sie die Autorisierung des Kontos in den Anmeldeinformationen ab.
3. Binäre Dokumentdaten aus E-Mails, Formularen oder Speicherknoten abrufen.
4. Wählen Sie „Daten aus dem Dokument extrahieren“ sowie den Ziel-Agenten aus.
5. Die notwendigen Variablen werden übergeben und das Warten auf das Ergebnis beginnt.
6. Überprüfen Sie die HMAC-Signatur des Webhooks.
7. Um Abzweigungen für die Abschlussprüfung, die manuelle Überprüfung und fehlgeschlagene Vorgänge zu erstellen.
8. Verwenden Sie Testdaten, um Idempotenz, Wiederholungsversuche und nachgelagerte Schreibvorgänge zu überprüfen.

API-Entwicklungs-Tutorial

1. Erstellen Sie die API-Zugangsdaten im Konto und speichern Sie sie sicher.
2. Installieren Sie das offizielle Python SDK oder bereiten Sie einen Client für die Standard-Schnittstelle vor.
3. Laden Sie das Dokument hoch und speichern Sie die zurückgegebene Dokument-ID.
4. Wählen Sie einen Agenten oder ein Modell, um eine Vorhersageaufgabe zu erstellen.
5. Der Status wird per Polling abgefragt oder über Webhooks zu Abschlussereignissen empfangen.
6. Überprüfen Sie die Zuverlässigkeit, die Ergebnisse der Überprüfung und den Status der Überprüfung.
7. Schreiben Sie die genehmigten Daten nur in das offizielle Geschäftssystem.
8. Löschen Sie die Dokumente gemäß der Retentionsrichtlinie und führen Sie ein Protokoll über die Bearbeitung.

Sicherheit und Datengovernance

Cradl AI ermöglicht es den Kunden, die Datenaufbewahrung selbst einzustellen sowie über die API auf Daten zuzugreifen und sie zu löschen; die Kundendokumente werden weder zur Trainierung gemeinsamer Modelle verwendet noch anderen Nutzern zugänglich gemacht. Unternehmen müssen weiterhin Verträge sowie regionale und unterverantwortliche Parteien überprüfen.

• Laden Sie nur die minimalen Dokumente hoch, die für die Abwicklung des Geschäfts erforderlich sind.
• Regelmäßige Erneuerung von API-Zugangsdaten, OAuth- und Webhook-Schlüsseln
• Verwenden Sie HMAC zur Überprüfung aller asynchronen Rückrufe.
• Rechte nach Administratoren, Entwicklern und Überprüfern trennen
• Kontrolle der Datenerhaltung in den Konfigurationen Pro oder Enterprise
• Verwendung vollständiger Protokolle zur Überwachung von Extraktionen, Korrekturen und Auslösungen von Aktionen
• Zusätzliche Sicherung von Identitäts-, Finanz- und Vertragsdaten
• Erstellen Sie vor Beendigung des Services die Ergebnisse und überprüfen Sie die Löschung der Daten.

Effektbewertung

Vorteile des Produkts

• Vollständiger Prozess zur Extraktion, Überprüfung, manuellen Prüfung und Exportierung
• Die Feldebene-Vertrauenswerte ermöglichen es, automatische Schwellenwerte nach dem Risikoniveau festzulegen.
• Antihalluzinationen und Geschäftsregeln verringern die Weiterverbreitung fehlerhafter Daten
• Manuelle Anpassungen können zur kontinuierlichen Verbesserung der Leistung des Agents eingesetzt werden.
• Unterstützung für Tabellen, Aufstellungen, Scans und verschiedene komplexe Dokumente
• Kann direkt mit n8n, Zapier, Make und Power Automate verbunden werden
• API hat Vorrang, und es steht ein offizielles Python SDK sowie n8n-Node zur Verfügung.
• Die kostenlose Version ermöglicht die Überprüfung von 50 Seiten mit echten Geschäftsbeispielen.
• Die Unternehmensversion bietet Berechtigungen, SSO, Auditing sowie exklusiven Support.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Die kostenlose Version bietet nur 50 Seiten pro Monat, 1 Agent und 1 Sitzplatz.
• Es gibt einen großen Preis- und Kapazitätsunterschied zwischen Builder und Pro.
• Unklare Scans, Handschriften sowie komplexe Tabellen über mehrere Seiten können weiterhin fälschlich erkannt werden.
• Eine hohe Zuverlässigkeit bedeutet nicht, dass das Feld unbedingt korrekt ist; eine Stichprobenprüfung ist erforderlich.
• Fehlerhafte künstliche Rückmeldungen können zu Fehlern bei der anschließenden Lernphase führen.
• Die Produktivität hängt von repräsentativen Stichproben und klaren Felddefinitionen ab.
• Die automatische Schreibweise im Downstream erfordert Idempotenz, Rollback-Möglichkeiten sowie Zugriffskontrolle.
• Rollenrechte und SSO werden hauptsächlich in Enterprise bereitgestellt.
• Die Regeln für die Abrechnung bei überschrittenen Seitenzahlen sowie bei fehlgeschlagenen Wiederholungsversuchen müssen vor dem Kauf bestätigt werden.
• Die Kernplattform ist nicht offen zugänglich; die Tatsache, dass SDKs und Knoten offen zugänglich sind, bedeutet nicht, dass das gesamte System selbst gehostet werden kann.

GitHub und Open Source

Cradl AI verfügt über eine offizielle GitHub-Organisation, in der das Python SDK sowie die n8n-Community-Node bereitgestellt werden. Das Python SDK ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar und kann zur Hochladen von Dokumenten, zur Erstellung von Vorhersagen sowie zum Zugriff auf APIs verwendet werden.

Der Quellcode der n8n-Node ist öffentlich zugänglich; es werden OAuth, Dokumentenauswertung, Ereignisauslösung sowie HMAC-Verifizierung bereitgestellt. Die Modelle von Cradl AI, der Agent Builder, die Benutzeroberfläche für manuelle Überprüfungen sowie die Cloud-Steuerungsplattform bleiben weiterhin kommerzielle, geschlossene Services.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

4,7 / 5. Cradle AI eignet sich für Teams, die eine zuverlässige Extraktion von Dokumenten in automatisierte Prozesse benötigen – es bietet hohe Zuverlässigkeit, umfassende Sicherheitsmechanismen, möglichkeit zur manuellen Überprüfung sowie vollständige Integration in bestehende Systeme. Allerdings müssen die hohen Kosten bei großen Dokumentenmengen, die Genauigkeit bei komplexen Dokumenten sowie die Risiken bei der weiteren Verarbeitung durch echte Beispiele überprüft werden.

Häufige Fragen

Was macht Cradle AI hauptsächlich?

Es extrahiert strukturierte Daten aus Dokumenten und gewährleistet durch Regeln, Vertrauenswürdigkeitsbewertungen sowie manuelle Überprüfungen die Verfügbarkeit für nachgelagerte Prozesse.

Was unterscheidet Cradle AI von herkömmlichem OCR?

Während herkömmliche OCR-Systeme hauptsächlich Text ausgeben, kümmert sich Cradl AI auch um die Struktur der Felder, die Überprüfung, Ausnahmen, manuelle Überprüfungen sowie die automatische Bereitstellung.

Welche Dokumente werden von Cradle AI unterstützt?

Unterstützung für digitale und gescannte PDFs, Rechnungen, Quittungen, Verträge, Formulare, Berichte, Bilder, Tabellen und handschriftliche Unterlagen.

Ist Cradle AI kostenlos?

Es wird eine dauerhaft kostenlose Version angeboten, die bis zu 50 Seiten pro Monat verarbeiten kann und 1 Agent sowie 1 Sitzplatz umfasst.

Wie viel kostet Cradle AI?

Bei Builder beträgt die monatliche Gebühr 50 US-Dollar, im Jahresabonnement sind das 40 US-Dollar; bei Pro beträgt die monatliche Gebühr 300 US-Dollar, im Jahresabonnement sind das 240 US-Dollar.

Kann es zur manuellen Überprüfung weitergeleitet werden?

Ja, Ergebnisse mit niedriger Zuverlässigkeit oder bei fehlgeschlagener Überprüfung können automatisch in die Benutzeroberfläche für menschliche Überprüfung überführt werden.

Bietet Cradle AI eine API?

Es werden API, ein offizielles Python SDK, Webhooks sowie n8n-Community-Node bereitgestellt.

Wird die Kundendaten zur Schulung eines gemeinsamen Modells verwendet?

Laut offiziellen Angaben werden die Kundendaten nicht zur Schulung gemeinsamer Modelle verwendet; Unternehmen sollten dennoch Vertrag und den Umfang der Datenverarbeitung überprüfen.

Ist Cradle AI open source?

Die Kernplattform ist nicht unter einer Open-Source-Lizenz verfügbar, doch die offizielle Python-SDK nutzt die Apache-2.0-Lizenz, und der Quellcode der n8n-Node ist ebenfalls öffentlich zugänglich.