Совместное редактирование документов, полный конвейер электронных подписей с аудиторскими следами и оптическое распознавание символов для документов, которые поступают в виде фотографий. Большинство бизнес-программного обеспечения тихо отказывается от бумажной работы и экспортирует PDF.
| Мера | Стоимость | Источник | Измеряемые |
|---|---|---|---|
| Специализированные услуги по оформлению документов, подписанию и признанию | 4 (document service, document collaboration, e-signature service, OCR with a separate worker) | kubectl get deployments -n kamo | |
| Коэффициент ошибки оптического распознавания символов | 0.180 CER, on our own evaluation corpus | ocrservice evaluation run | |
| Известные ограничения мы публикуем, а не скрываем | Signature capture stores a flattened image, not stroke data | e-signature implementation review |
Чему здание нас научило
Работа с документами не гламурна, и именно в этом случае тратится много времени на реальные деловые операции. Получение подписанного контракта, извлечение цифр из отсканированного заявления, разрешение двум людям редактировать один и тот же файл без потери одним из них полдня работы. Каждая из этих задач является по-настоящему сложной инженерной проблемой, одетой в одежду административной, и именно поэтому так много программного обеспечения останавливается на "скачивании PDF и отправке его по электронной почте".
Совместное редактирование означает запуск сервера документов и решение проблемы многопользователя внутри него, так что две организации, редактирующие файлы с одним и тем же именем, никогда не видят друг друга. Подписание означает аудиторскую следовую запись, которая переживёт спор: кто видел что, когда, откуда и доказательство того, что документ не изменился после этого. Мы узнали об ограничениях нашей собственной реализации подписания тяжелым путем— согласие захватывается, и след проверки тверд, но подписная подушка хранит сплоченное изображение, а не данные о штрихах, что важно для определенных видов судебных испытаний и что мы говорим вслух, а не обнаруживаем в показаниях.
Оптическое распознавание символов — это та часть, которую клиенты чаще всего считают решенной. Это не так. Точность в огромной степени зависит от качества документа, и система, которая приводит одну цифру точности, не говоря, на каком корпусе она была измерена, ничего вам не говорит. Наша система измерена, заявлена и несовершенна.
Построен с
- Collabora Online
- WOPI
- Java
- Spring Boot
- Python
- Tesseract-class OCR
- MinIO
Для чего это нас квалифицирует
Расскажите нам, что вы пытаетесь сделать
Обычно достаточно короткого разговора, чтобы узнать, являемся ли мы подходящими людьми. Если нет, мы скажем вам об этом и покажем вам куда-нибудь лучше.