Airparser ist ein E-Mail- und Dokumentenanalysetool, das von GPT unterstützt wird und die Datengewinnung revolutioniert. Mit diesem Tool können Benutzer ganz einfach strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, PDFs, Dokumenten und mehr extrahieren.
Die extrahierten Daten können in Echtzeit in jede gewünschte Anwendung exportiert werden. Die Hauptfunktionen von Airparser umfassen die GPT-unterstützte schnelle Datengewinnung für effiziente Ergebnisse, eine OCR-Engine, die nahtlos Daten aus gescannten Dokumenten, Bildern und handschriftlichen Notizen extrahiert, sowie die mühelose Analyse von Texten, E-Mails, PDFs, Bildern, HTML und mehr.
Der Datengewinnungsprozess besteht aus drei einfachen Schritten: Importieren, Extrahieren und Exportieren. Benutzer können E-Mails und Anhänge importieren, Dateien manuell hochladen oder die API für die Automatisierung verwenden.
Für die Extraktion beschreibt der Benutzer die zu extrahierenden Daten und der GPT-gesteuerte Analyseprozess erledigt den Rest. Die extrahierten Daten können schließlich über Webhooks exportiert werden, um benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen, oder in den Formaten Excel, CSV oder JSON heruntergeladen werden.
Airparser unterstützt verschiedene Anwendungsfälle, wie die Extraktion von Kontaktinformationen, Daten und Schlüsseldetails aus E-Mails und handschriftlichen Texten, die Digitalisierung von handschriftlichen Notizen und deren Umwandlung in organisierte Daten, die effiziente Erfassung von Details aus Rechnungen, Quittungen und Bestellungen, die Erfassung wesentlicher Informationen aus Lebensläufen und CVs, die automatische Extraktion von Daten aus Verträgen zur vereinfachten Verwaltung sowie die Optimierung des Bestellprozesses durch die Extraktion relevanter Details aus Bestätigungsdokumenten.
Zusammenfassend bietet Airparser eine benutzerfreundliche und effiziente Lösung zur Automatisierung der Datengewinnung aus E-Mails und Dokumenten mit vielseitigen Integrationsmöglichkeiten und Unterstützung für verschiedene Anwendungsfälle.
