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KI-gestützte Lösungen für die Klassifizierung von Dokumenten
Sortieren und organisieren Sie Ihre unstrukturierten Inhalte automatisch mit KI, um Effizienz, Compliance und Suchfunktionen zu verbessern.
Klassifizierung und Aufteilung von Dokumenten
Automatisches Klassifizieren, Aufteilen und Ordnen eingehender Dokumente
Geschäftsdokumente mit Purpose-Built-AI schnell klassifizieren und aufteilen – unter Verwendung der neuesten Methoden des maschinellen Lernens.
Klassifizierung und Aufteilung
von Dokumenten,
unterstützt durch Purpose-Built-AI
Die Dokumentenklassifizierung identifiziert und organisiert Ihre Dokumente automatisch und sortiert sie auf der Grundlage ihres Inhalts und Kontexts nach Typ. Sobald die Dokumente in der intelligenten Dokumentenverarbeitungsplattform korrekt klassifiziert sind, können sie automatisch an die richtigen Extraktionsmodelle weitergeleitet werden, die speziell für die genaue und effiziente Datenextraktion aus einem bestimmten Dokumententyp entwickelt wurden.
Effiziente Kategorisierung und Verarbeitung großer Mengen von Dokumenten
Beschleunigte Verarbeitung für jedes Dokument, in jedem Format
Automatisieren Sie die manuelle Klassifizierung mit Dokumentenklassifizierungsmodellen, die jedes Dokumentenformat unterstützen, von bildbasiert bis textbasiert, von strukturiert über halbstrukturiert bis vollständig unstrukturiert – und das in über 200 Sprachen. Beschleunigen Sie die Arbeitsabläufe drastisch und verringern Sie das Risiko menschlicher Fehler, um die betriebliche Effizienz zu steigern und Ihrem Team die Möglichkeit zu geben, sich auf strategische, wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.
Große Dateien in einzelne Dokumente aufteilen
Teilen Sie Dateien, die mehrere Dokumente enthalten (z. B. Rechnungen, Bestellungen und Verträge), automatisch in separate Dateien auf, um eine genauere Datenextraktion zu ermöglichen. ABBYY IDP bietet mehrere Optionen für diese Aufgabe: Verwenden Sie einfache Techniken wie die Aufteilung von Dateien, die durch leere Seiten oder Strichcodes getrennt sind. Oder wählen Sie vortrainierte Modelle für die Aufteilung von Dokumenten, um gängige Dateien zu verwalten. Alternativ können Sie auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle trainieren, die auf neuronalen Netzwerken (fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen) basieren, um Markierungen zu erkennen, die bestimmen, wo ein Dokument endet und ein anderes beginnt.
Klassifizierung von mehr als 100 Dokumenttypen mit vortrainierten Klassifizierungsmodellen
Unsere Modelle zur Klassifizierung von Dokumenten verwenden eine leistungsstarke Kombination aus Bildverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und multimodalen Algorithmen für maschinelles Lernen. Ob Führerschein, Kontoauszug, Steuerformular oder Vertrag, jedes Dokument wird nach Typ, Erscheinungsbild und Inhalt identifiziert – unabhängig von der Sprache des Dokuments – und für eine optimale Verarbeitung korrekt kategorisiert.
Trainieren von benutzerdefinierten Klassifizierungsmodellen
Erstellen und trainieren Sie mühelos Dokumentenklassifizierungsmodelle, die auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Stellen Sie einfach ein paar Beispiele für jeden Dokumententyp bereit, z. B. Frachtbriefe, Schadensformulare, Rechnungen oder Lebensläufe, und das Modell lernt schnell, sie genau zu erkennen und zu sortieren. Die Low-Code-Plattform von ABBYY macht diesen Prozess intuitiv und einfach, sodass Sie die Dokumentenklassifizierung auch mit minimalen technischen Kenntnissen schnell nutzen können.
Das Trainieren von benutzerdefinierten Klassifizierungs-Skills ist einfach.
Feinabstimmung und Perfektionierung Ihrer Klassifizierungsmodelle
Verbessern Sie Ihre Klassifizierungsmodelle kontinuierlich mit einem Human-in-the-Loop-Prozess, bei dem Menschen Überprüfungen durchführen und Fehler der Modelle korrigieren. So entsteht eine Feedbackschleife, in der die Algorithmen aus den manuellen Eingaben lernen und mit der Zeit immer genauer werden. Das Ergebnis ist eine intelligentere, zuverlässigere Klassifizierung, die sich ständig anpasst und verbessert.