قراءة المستندات العربية حقلًا حقلًا
multi-sector enterprise · Gulf
شكل هذه المشكلة
A human reads it and types it in again
هذا أحد أعمالنا الخاصة، لا مشروعًا لعميل. وهو دليل قدرة، وموصوف بذلك.
المشكلة
Organisations processing Arabic documents needed reusable capabilities for entity extraction, summarisation, classification, search, and structured information retrieval. In practice every Arabic document project rebuilt the same foundations - normalisation, OCR handling, label sets, evaluation - before reaching anything specific to the customer. The cost of finding out whether a use case was viable therefore approached the cost of delivering it, which is what kept most of these projects from starting.
ما بنيناه
We built an accelerator combining Arabic named-entity recognition, document classification, summarisation, OCR-ready preprocessing, semantic embeddings, and configurable output schemas, with notebook experiments and packaged components for rapid evaluation against customer samples before production integration.
ما تغيّر
| المقياس | قبل | بعد |
|---|---|---|
| Manual document-review time | † | down 60% |
| Classification consistency | † | up 30% |
| Structured-field extraction coverage | † | up 28% |
† مقيس مقابل المستوى السابق للقياس نفسه. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم الذي تغيّر عنه.
Manual document-review time
مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.
Classification consistency
مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.
Structured-field extraction coverage
مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.
الأرقام مأخوذة من سجلات التنفيذ الخاصة بالممارسة للمشروع المذكور، ومقيسة مقابل العملية التي سبقته. ولم تخضع لتدقيق طرف ثالث، ولا يُعرض أي منها كمتوسط بين عملاء.
ما توقّف عليه
Coverage rose because OCR, entity recognition, page zones, and validation rules were combined rather than expecting one model to recover every value - and page-level provenance plus review routing kept higher coverage from meaning that more weak predictions were silently accepted as authoritative business data.
- خط الخدمة
- Bilingual Document AI
ابدأ من هنا
أيّ الأربعة هو مشكلتكم؟
أخبرونا بالمستندات والحجم الشهري وسنرسل أقرب سجلّين، مع الدليل وراء كل منهما والملاحظة الصريحة حيث تكون المطابقة جزئية.
يصلك الرد في غضون يوم عمل واحد، من المهندس الذي سينفّذ العمل - لا من سلسلة رسائل تسويقية.