Google Document AI-connector

Gebruik je Google Document AI-data voor rapportering, automatisatie en AI.

Data Panda brengt de gestructureerde output van je Document AI-processors samen met de data uit de rest van je bedrijf. Vanop één plek maken we er dashboards, workflows, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.

Data Panda Reporting Automation AI Apps
Google Document AI logo
Over Google Document AI

Waar je gescande PDFs in rijen veranderen.

Google Document AI is de managed document-parsing-service van Google Cloud en zit tussen een documentbestand en een machine-learning-model dat het leest. De output is een Document-object: de volledige tekst uit de OCR-stap, een layout op paginaniveau en een lijst entiteiten met een confidence-score, een mention-tekst, een genormaliseerde waarde en een bounding box op de pagina. Elke processor geeft diezelfde shape terug, en dat is net wat het bruikbaar maakt als warehousetabel in plaats van één custom parser per documenttype.

Het product komt met pre-trained processors voor de documenten die de meeste bedrijven sowieso al verwerken: Enterprise Document OCR om tekst in meer dan tweehonderd talen te digitaliseren, Form Parser voor key-value-paren en tabellen, Layout Parser voor RAG-chunking, en een reeks gespecialiseerde parsers voor facturen, onkostenbonnetjes, bankuittreksels, loonfiches, W2's, energiefacturen, Amerikaanse paspoorten en Amerikaanse rijbewijzen. Wanneer geen daarvan past, kan een team via Document AI Workbench een Custom Extractor of Custom Classifier trainen op zijn eigen gelabelde documenten, en knipt Custom Splitter multi-document-PDFs in de juiste stukken. Documenten worden één voor één verwerkt via het process-endpoint of in bulk via het batch process-endpoint, en voor velden met een lage confidence kan een Human-in-the-Loop-reviewstap ertussen geplaatst worden.

Ideeën

Wat je met Google Document AI kan automatiseren.

Connecteer met Exact Online

Connecteer met Exact Online: geparseerde leveranciersfacturen rechtstreeks geboekt

De output van Document AI's Invoice Parser (leveranciersnaam, factuurnummer, factuurdatum, vervaldatum, totaal, btw en lijnitems met hun confidence-scores) wordt gematcht met de leveranciersfiche in Exact Online en daarna als ontwerp-aankoopfactuur op de juiste grootboekrekening geboekt. Lijnen die de parser boven de drempel scoorde, landen geboekt; lijnen eronder komen in een wachtrij voor een menselijke bevestiging vooraleer ze in het grootboek staan, zodat AP de doorloop houdt zonder de auditlijn te verliezen.

Connecteer met MS Dynamics 365 Business Central

Connecteer met Business Central: Document AI-extracties tegen openstaande PO's

Elke geparseerde factuur wordt op leverancier en PO-nummer gekoppeld aan de openstaande purchase order in MS Dynamics 365 Business Central, en de lijnitems worden tegen de ontvangstlijnen gecheckt op aantal en prijs. Three-way-match-uitzonderingen komen in een eigen wachtrij terecht met de originele PDF en de bounding box van het veld dat afweek, zodat aankoop direct ziet welke lijn op welke pagina de match brak in plaats van het hele document te moeten openen.

Connecteer met Salesforce

Connecteer met Salesforce: KYC-extracties op de klantfiche

De output van Document AI's Identity Document Proofing Parser, US Passport Parser en Custom Extractor uit de onboardingsdocumenten van een klant wordt naar de juiste Salesforce-accountfiche geduwd: volledige naam, documentnummer, geboortedatum, vervaldatum en elk fraudesignaal dat Document AI markeerde. De KYC-stap in het verkoopproces is geen mapje PDFs op een gedeelde drive meer maar een gestructureerd veld op de account, waar compliance en accountmanagers vanaf dezelfde plek lezen.

Connecteer met HubSpot

Connecteer met HubSpot: getekende contracten als velden op de deal

Custom Extractor-processors die getraind zijn op je eigen contracttemplates halen de tekenende partij, contractwaarde, startdatum, hernieuwingsdatum en opzegtermijn uit elk getekend contract en schrijven ze op de HubSpot-deal die het contract opleverde. Het contract is geen PDF meer die in dealroom-storage verdwijnt, maar de hernieuwingsdatum die de customer-success-eigenaar negentig dagen voor de opzegtermijn ook effectief ziet staan.

Connecteer met Slack

Connecteer met Slack: ping de AP-ploeg bij lage Document AI-confidence

Elke Invoice Parser-run wordt veld per veld getoetst aan de confidence-drempel die AP per veld zette (totaalbedrag strenger dan lijnomschrijving). Zodra een factuur binnenkomt met een leveranciersnaam of een btw-totaal onder de lat, vertrekt er een Slack-thread met de leverancier, het factuurnummer en een link naar het paginastuk waar de parser twijfelde, zodat de controller het diezelfde dag valideert in plaats van het drie dagen later in een aansluitrapport tegen te komen.

Connecteer met monday.com

Connecteer met monday.com: HITL-reviewwachtrijen als items

Documenten die in Document AI naar de Human-in-the-Loop-reviewstap gaan, worden als items op een monday.com-bord gespiegeld, één per document, met de processornaam, de oorspronkelijke map, de velden die nakijk vragen en de waarden die de parser voorstelde. De reviewer werkt de wachtrij af binnen monday.com, waar de rest van het operations-team toch al zit, en de gecorrigeerde waarden vloeien terug zodat de volgende trainingsronde van de Custom Extractor gebruikt wat mensen effectief kozen.

Je bestaande tools

Je data komt in een warehouse terecht. Je BI-tools lezen eruit.

Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Google Document AI-data staat.

Power BI logo
Power BI Microsoft
Microsoft Fabric logo
Fabric Microsoft
Snowflake logo
Snowflake Data warehouse
Google BigQuery logo
BigQuery Google
Tableau logo
Tableau Visualisatie
Microsoft Excel logo
Excel Spreadsheets & draaitabellen
In drie stappen

Van Google Document AI naar antwoorden in drie stappen.

01

Veilig koppelen

OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.

02

Landen in je warehouse

Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.

03

Rapportering, automatisatie, AI

We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.

Twee manieren om met ons te werken

Kies het traject dat past bij jouw team.

Traject 01

Zelf doen

Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.

  • Google Document AI-connector geconfigureerd en draaiend
  • Warehouse opgezet in jouw cloud-account
  • Propere toegang voor je Power BI-, Fabric- of Tableau-team
  • Documentatie over wat er in het datamodel zit
  • Sync-monitoring zodat je gewaarschuwd wordt voor rapporten stukgaan

Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.

Traject 02

Wij doen het voor je

Wij bouwen het geheel, van A tot Z.

  • Alles uit Zelf doen
  • Dashboards gebouwd op de vragen die je team effectief stelt
  • Automatisaties tussen je systemen
  • AI-workflows afgestemd op taken die je team dagelijks draait
  • Custom apps waar een dashboard niet volstaat
  • Doorlopende levering op een tempo dat past bij je team

Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.

Voor je een gesprek boekt

Veelgestelde vragen.

Wie is eigenaar van de data?

Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.

Hoe vers is de data?

Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.

Moet ik al een warehouse hebben?

Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.

GDPR-conform
Data blijft in de EU
Jij bent eigenaar van het warehouse

Eerste oplevering live in vier tot zes weken.

We bekijken je Google Document AI-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.