AI-agent voor data-extractie & data-injectie

Met Eloquent kun je eenvoudig een AI-agent maken die repetitieve taken voor data-extractie automatiseert. Als je regelmatig gegevens uit e-mails, facturen of gestandaardiseerde bestanden moet halen, wordt zelfs elke keer naar ChatGPT gaan te veel werk. In plaats daarvan kunnen Eloquent-agents e-mail rechtstreeks ontvangen, de benodigde gegevens extraheren en deze via een webhook of API naar je CRM of database sturen. Het bespaart je saai werk, tijd en geld.

Hoe het werkt

Elke agent in Eloquent kan e-mail ontvangen.

• Selecteer je agent, ga naar Integraties en schakel de E-mailoptie in.
• De agent krijgt een uniek e-mailadres toegewezen.
• Elke e-mail die naar dit adres wordt doorgestuurd, wordt automatisch verwerkt volgens de instructies in je prompt.

Van daaruit kun je de output koppelen aan je CRM, database of workflowtool met behulp van een webhook- of API-integratie.

Onze aanbevelingen

• Gebruik de Focus-interface → Ideaal voor interne automatisering of admin-workflows.
• Koppel een webhook → Stuur geëxtraheerde data rechtstreeks naar je CRM, ERP of maatwerkdatabase.
• Standaardiseer je prompts → Wees duidelijk over welke velden de agent moet extraheren (bijv. “Leg altijd factuurnummer, datum en totaalbedrag vast”).
• Valideer outputs → Voor processen met hoge impact (financiën, compliance) stel je een menselijke reviewstap in voordat de data naar productiesystemen stroomt.

Wat kan het doen?

• Gestructureerde data extraheren uit e-mails, facturen, contracten of andere terugkerende documenttypen.
• Schone data doorsturen naar CRM’s, ERP’s of databases via webhook/API.
• Input categoriseren en labelen (bijv. type kosten, afdeling, klant-ID).
• Workflows triggeren zodra data is geëxtraheerd (bijv. een taak aanmaken, een goedkeuringsflow starten).

Welke pijnpunten lost het op?

• Handmatig kopiëren en plakken uit e-mails of documenten.
• Tijdverlies door repetitieve, weinig waardevolle data-invoer.
• Fouten veroorzaakt door menselijke invoer.
• Knelpunten in backofficeprocessen zoals facturatie, bestellingen of intakeformulieren.
• Gebrek aan schaalbaarheid wanneer de werkdruk toeneemt.

Voor wie het is

Deze use case is vooral relevant voor:

• Boekhouding- & financeteams → factuurgegevens extraheren naar boekhoudsystemen.
• Sales- & CRM-teams → leads parsen uit binnenkomende e-mails of formulieren.
• Logistiek & operations → ordergegevens vastleggen uit gestructureerde documenten.
• Zorg & welzijn → gestructureerde info extraheren uit intake- of doorverwijs-e-mails.
• Onderwijs & training → inschrijvingsgegevens van studenten verwerken uit aanmeldingen.

Hoe je het instelt

We brengen binnenkort templates uit zodat je deze agent in minuten kunt configureren. Tot die tijd raden we aan:

• Agenttemperatuur: 0.1 (strikte extractie, geen creativiteit).
• Reranking: Uit (datasets zijn klein, precisie is belangrijk).
• Embeddings: 10 (voldoende voor gestructureerde tekst).
• Similariteit: Standaard.

Dit is een van de sterkste, op automatisering gerichte agents die bureaus kunnen verkopen — het bespaart klanten direct tijd en geld en neemt vervelend handwerk weg.