Google Document AI

Do czego się przydaje

• Automatyczne przetwarzanie faktur kosztowych i przychodowych (OCR + wyodrębnienie kwot, NIP, numeru faktury, dat, danych kontrahenta) dla działów księgowości i centrów usług wspólnych.
• Digitalizacja i indeksacja archiwów papierowych (umowy, aneksy, protokoły, dokumentacja techniczna) z możliwością wyszukiwania pełnotekstowego w obrębie organizacji.
• Przetwarzanie wniosków kredytowych i ubezpieczeniowych (formularze + załączone dokumenty tożsamości i potwierdzenia dochodów) w bankach i towarzystwach ubezpieczeniowych.
• Ekstrakcja danych z paragonów i rachunków wydatków pracowników do systemów rozliczania delegacji i wydatków służbowych.
• Automatyczne odczytywanie i strukturyzacja danych z wyciągów bankowych oraz potwierdzeń przelewów w procesach KYC/AML i onboardingu klientów.
• Budowa pipeline’ów RPA, w których Document AI zamienia nieustrukturyzowane dokumenty na dane tabelaryczne zasilające ERP, CRM i systemy workflow.
• Analiza i klasyfikacja napływającej korespondencji papierowej (pisma urzędowe, reklamacje, wnioski) w dużych organizacjach i administracji publicznej.
• Wsparcie procesów sądowych i compliance dzięki automatycznemu wydobywaniu kluczowych informacji z dużych zestawów kontraktów i dokumentów regulacyjnych.

Funkcje i możliwości

Modele AI

Zalety

• ✓Ścisła integracja z Google Cloud (Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run), co ułatwia budowę kompletnych pipeline’ów od pliku do tabeli danych.
• ✓Bogata biblioteka gotowych procesorów (faktury, paragony, wyciągi, formularze), które znacząco skracają czas wdrożenia w porównaniu z trenowaniem własnych modeli.
• ✓Wsparcie przetwarzania wsadowego dużych wolumenów (setki tysięcy stron miesięcznie) z automatycznym skalowaniem chmury.
• ✓Rozbudowane metadane wyników (bounding boxy, poziomy pewności, struktura layoutu), co pozwala na precyzyjne walidowanie danych i łączenie z oryginalnym dokumentem.
• ✓Dziedziczenie zabezpieczeń i certyfikacji Google Cloud, co upraszcza użycie w sektorach objętych regulacjami (finanse, administracja, ochrona zdrowia).

Cennik

• General Document OCRod ok. $1.5/1000 stron (~6 PLN/1000 stron) dla podstawowego OCR i analizy layoutu, z naliczaniem proporcjonalnym do liczby stron.
• Specialized Processors (Invoices, Receipts, Wnioskowe): typowo $10–$15/1000 stron (~40–60 PLN/1000 stron) w zależności od złożoności procesora i regionu.
• Custom Processorsdodatkowe koszty trenowania i przechowywania modelu (setup) oraz opłata za przetwarzanie dokumentów, zwykle zbliżona do stawek za procesory specjalistyczne.
• Human-in-the-loop Reviewrozliczane jako użycie Document AI + koszty przechowywania danych i ruchu w ramach Google Cloud (brak osobnego abonamentu za interfejs).
• Networking i przechowywanieosobno rozliczane usługi Google Cloud (Cloud Storage, ewentualnie BigQuery), zgodnie z ich własnymi cennikami.
• Brak stałego abonamentumodel czysto pay-per-use oparty o liczbę przetworzonych stron i użyty typ procesora.

API i integracje

Google Document AI jest udostępniany przez REST API oraz klientskie SDK (m.in. Python, Java, Node.js, Go), z integracją z Google Cloud Authentication i IAM. Każdy procesor posiada własny endpoint, na który przesyła się dokument w formie pliku lub referencję do Cloud Storage, a wyniki są zwracane jako struktura JSON. Usługa wspiera przetwarzanie synchroniczne (dla pojedynczych dokumentów) oraz asynchroniczne batch (dla dużych wolumenów), z możliwością podpinania Cloud Functions, Cloud Run i Workflows. Rozliczanie odbywa się per stronę dokumentu, z różnymi stawkami dla OCR ogólnego i procesorów specjalistycznych. W praktyce Document AI może być łączony z innymi API Gemini w Google Cloud, np. do dodatkowej interpretacji treści po ekstrakcji danych.

Szczegóły

Kategoria

OCR i rozpoznawanie

Cennik

Pay-per-use (od ok. $1.5/1000 stron OCR, ~6 PLN/1000 stron)

Język polski

✓ Wspierany

Strona

cloud.google.com →