AI-agent voor documentverwerking
Met Eloquent kun je een AI-agent creëren die de repetitieve verwerking van gestandaardiseerde documenten automatiseert. Veel bedrijven hebben te maken met terugkerende documenttypen — denk aan schaderapporten voor huurauto’s, werkbonnen of intakeformulieren. Deze handmatig verwerken is traag, foutgevoelig en niet schaalbaar. Een agent verwerkt deze documenten automatisch, zet ze om in gestructureerde data en stuurt die rechtstreeks door naar je systemen.
Hoe het werkt
Elke agent kan ongestructureerde documenten omzetten naar het formaat dat je ERP, CRM of database vereist. Je uploadt of stuurt het document door, en de agent:
Extraheert de benodigde data volgens je prompt.
(Optioneel) Controleert de datakwaliteit aan de hand van historische patronen om fouten te detecteren.
Stuurt gestructureerde data door via webhook-, API- of MCP-integratie.
Slaat het originele document op als bijlage in je dataset ter referentie.
Deze use case vereist vaak enige maatwerk, maar is goed haalbaar met Eloquent.
Onze aanbevelingen
Gebruik human-in-the-loop → Voeg een reviewstap toe bij het verwerken van hoogwaardige of kritieke documenten.
Integreer via webhook of API → Stuur gestructureerde data direct naar je ERP, CRM of MCP.
Standaardiseer je prompt → Definieer exact welke velden moeten worden geëxtraheerd en hoe ze moeten worden opgemaakt (bijv. JSON).
Log documenten → Bewaar zowel de ruwe als de verwerkte versies voor traceerbaarheid en auditing.
Wat kan het doen?
Gestructureerde data extraheren uit terugkerende documenttypen (bijv. werkbonnen, claims, intakeformulieren).
Informatie valideren door deze te vergelijken met historische data.
Data routeren naar CRM’s, ERP’s of maatwerkdatabases.
Documenten opslaan samen met hun verwerkte output.
Workflows starten zoals goedkeuringen, meldingen of opvolgacties.
Welke pijnpunten lost het op?
Handmatige, repetitieve documentinvoer die teams vertraagt.
Fouten die ontstaan tijdens menselijke verwerking.
Knelpunten in workflows voor finance, operations of klantenservice.
Gebrek aan schaalbaarheid naarmate het documentvolume groeit.
Vertraagde besluitvorming omdat data niet direct beschikbaar is in kernsystemen.
Voor wie het is
Deze use case is vooral relevant voor:
Automotive & verhuur → het verwerken van schadeclaimformulieren en contracten.
Buitendienst & logistiek → het afhandelen van werkbonnen of afleverbevestigingen.
Verzekeringen & finance → het extraheren van kernwaarden uit claims, facturen of bonnetjes.
Zorg & welzijn → het verwerken van intakeformulieren of medische documentatie.
Onderwijs & training → het digitaliseren van aanmeldingen, beoordelingen of examendossiers.
Hoe je het instelt
We brengen binnenkort templates uit zodat je deze agent in minuten kunt configureren. Tot die tijd raden we aan:
Agent temperature: 0.1 (strikte, betrouwbare extractie).
Reranking: Uit (datasets zijn smal en gestructureerd).
Embeddings: 10 (goed voor middelgrote documenten).
Similarity: Standaard.
Voorbeeld in actie
Autoverhuurbedrijf → Een agent verwerkt elke maand honderden schadeclaimformulieren, extraheert automatisch voertuig-ID, type schade en geschatte kosten, en routeert de data vervolgens naar hun claimbeheersysteem.
Field service-provider → Werkbonnen die door technici worden verstuurd, worden automatisch geparseerd, waarbij uren en materialen zonder menselijke tussenkomst in het ERP worden gelogd.
In beide gevallen vervangt de agent repetitieve, handmatige taken door snelle, schaalbare automatisering, terwijl mensen de regie houden wanneer dat belangrijk is.
Documentverwerkingsagents zijn een eenvoudige manier voor agencies om tastbare efficiëntiewinsten te leveren — en klanten duidelijke besparingen te laten zien in tijd, kosten en foutreductie.