平台架构
前端适配各类客户端、浏览器,中端应用场景丰富,
智能组件
在业务流程自动化处理过程中,结合自研智能组件自动分析数据,自动提取信息关键要素
发票
智能识别
提供从发票识别关键信息的能力,包含增值税专用发票、火车票、飞机行程单、定额发票等。
合同文件
智能抽取
合同文件抽取服务提供从合同文件中抽取关键信息的能力,例如合同名称,合同编号、甲方名称、甲方地址、乙方名称等。
办公文档
智能识别
提供从各类办公文档中识别文字的能力,支持识别中英文文档。
通用文字
智能识别
提供从各类图片中识别文字的能力,支持识别大部分常规字以及生僻字。
合同文档
智能比对
智能比对不同格式文档,精准识别文档之间的差异内容,包含增加、删除、修改等差异类型,提升比对效率。
简历
智能抽取
提供从简历文件中抽取关键信息的能力,例如姓名,联系电话,邮箱、毕业院校、工作经历等。
银行回单
智能识别
提供从各大银行不同格式银行回单识别关键信息的能力,例如收/付款人户名、收/付款人账号、交易流水、交易日期等。
身份证
智能识别
提供从二代居民身份证正反面识别关键字段的能力,例如姓名、性别、民族、住址等。
营业执照
智能识别
提供从各类版式的营业执照结构化识别文字的能力,例如统一社会信用代码、名称、地址、法定代表人等。
表格
智能识别
提供从图片中智能识别出表格及文字的能力,包含常规有线、合并单元格表格,支持导出识别结果为Excel格式。
招标文档
智能抽取
提供从招标⽂档中抽取关键信息的能力,例如招标单位名称、招标单位联系人、项目名称、项目预算、资格要求等。
中标文档
智能抽取
提供从中标⽂档中抽取关键信息的能力,例如招标单位名称、项⽬名称、项目单位、总中标金额、第⼀中标供应商单位名称等。
标书
智能抽取
提供从标书中抽取关键信息的能力,例如项目名称、投标文件递交方式、废标项等,并生成投标文件大纲等Word文档。
情感
智能分析
提供对文本语句分析情感倾向的能力,并能够从文本中抽取出正面观点、负面观点。
· · ·
更多服务
想了解更多组件,请联系我们。
发票智能识别
提供从发票识别关键信息的能力,包含增值税专用发票、火车票、飞机行程单、定额发票等。
✖
1
覆盖种类多
支持各类常见票据单据的识别,如增值税发票、定额发票、火车票、出租车发票、机票行程单等,覆盖字段多、识别信息全面。
1
覆盖种类多
支持各类常见票据单据的识别,如增值税发票、定额发票、火车票、出租车发票、机票行程单等,覆盖字段多、识别信息全面。
1
覆盖种类多
支持各类常见票据单据的识别,如增值税发票、定额发票、火车票、出租车发票、机票行程单等,覆盖字段多、识别信息全面。
应用价值
深度采集、灵活配置、方便集成等八大应用价值助力组织业务流程自动化
智能化
智能识别文本中的关键信息词或对内容智能分析得出数据画像做决策
深度采集
可全网采集、FTP服务器、数据库等多种采集形式,从海量信息中挖取价值
无人值守
7*24小时不间断采集,不需要工作人员在电脑前值守,节约人力成本
方便集成
可以与OA、ERP、CRM、HRM等第三方系统进行配置化集成
丰富应用
为组织提供20余种应用场景,满足企业办公和采集需求
扩展能力强
系统扩展能力强,可以按需灵活配置个性化采集方案,满足各类自动化需求
个性推送
按照角色、部门、姓名等多种形式推送采集信息,个性化定义推送内容
可视化
可视化的指令流程配置,可自动化业务流程的录制搭建
常见问题
常见问题
关于泛微·千里聆RPA业务流程自动化平台的常见疑问解答
关于泛微·千里聆RPA业务流程自动化平台的常见疑问解答
千里聆RPA的技术架构是怎样的?
千里聆RPA采用“设计器+控制台+机器人”的分层架构:设计器负责可视化流程搭建,控制台负责调度、监控与权限,机器人负责执行;整体支持集群化部署与弹性扩展。
千里聆RPA内置哪些AI能力?
千里聆RPA内置OCR文字识别、NLP自然语言理解、智能决策与文档抽取等AI能力,使机器人能处理票据、合同、邮件等非结构化内容,从流程自动化迈向认知自动化。
千里聆RPA是否支持信创与国产化环境?
支持。千里聆RPA兼容主流信创软硬件环境,可在国产化操作系统、数据库与中间件上运行,满足党政、金融等行业的自主可控与信创替代要求。
千里聆RPA如何保障私有化部署与安全合规?
在私有化部署下,机器人运行于企业内网、数据不出域;平台结合泛微可信身份、细粒度权限管控、传输与存储加密、全量操作审计,满足等保与行业合规要求。
千里聆RPA通过什么方式集成异构系统?
千里聆RPA以非侵入的界面操作为主,并辅以开放API、数据库直连与文件接口,灵活适配各类老旧与新系统,无需改造既有系统即可完成打通。
千里聆RPA平台的扩展与运维能力如何?
平台提供组件市场、低代码扩展与开放接口便于能力扩展;运维侧具备集中监控、日志回放、异常告警与健康检查,保障机器人在大规模场景下的稳定运维。