Künstliche Intelligenz kann das IT-Vermögen eines Unternehmens in eine strategische Ressource verwandeln.

Der Einsatz von Algorithmen ermöglicht es, bereits im Unternehmen vorhandenes Wissen zu erkennen, die Beziehungen zwischen Informationen und Dokumenten zu verstehen und sogar Vorhersagen über zukünftige Szenarien zu treffen.

Diese Technologien können Daten auch aus Dokumenten extrahieren und interpretieren, die ursprünglich nicht für die Verwaltung und Analyse durch Software gedacht waren, wie z.B. eine Quittung.

In Unternehmen, die große Mengen an Informationen verwalten müssen, würde Künstliche Intelligenz die Arbeitsabläufe und das Dokumentenmanagement agiler und effizienter gestalten, indem sie Dokumente automatisch klassifiziert und deren Inhalt dynamisch zugänglich macht.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine große Menge an E-Mails, Rechnungen, Verträgen und anderen Dokumenten. Diese manuell zu klassifizieren, würde viel Zeit in Anspruch nehmen und wäre fehleranfällig.

Auf Künstlicher Intelligenz basierende Modelle zur Dokumentenklassifikation sind hochentwickelte Tools, die maschinelles Lernen nutzen, um große Mengen an Dokumenten automatisch zu analysieren und in Kategorien einzuteilen.

KI-Modelle sind in der Lage:

• Inhalte zu analysieren: Sie untersuchen den Text, Schlüsselwörter und den Kontext jedes Dokuments, um das Hauptthema zu identifizieren.
• Dokumente zu klassifizieren: Sie lernen, Muster und gemeinsame Merkmale ähnlicher Dokumente zu erkennen, wie Struktur, Format und verwendete Sprache.
• Profile zu erstellen: Basierend auf der Analyse weisen sie jedem Dokument eine oder mehrere vordefinierte Etiketten zu (z.B. „Rechnung“, „Vertrag“, „Lebenslauf“).

ARXivar AI-ANALYZE ist eine in die ARXivar-Suite integrierte Webanwendung, die es ermöglicht, Dokumente zu analysieren, Informationen zu extrahieren und die Dokumente in die richtigen Dokumentenklassen (z.B. Rechnung, Lebenslauf, Vertrag) einzuordnen.

Der Benutzer lädt die zu archivierenden Dokumente in ARXivar hoch, die Machine-Learning-Modelle extrahieren die Informationen und klassifizieren das Dokument. Der Benutzer überprüft die extrahierten Daten, kann bei Fehlern eingreifen, und die Klassifizierung ist abgeschlossen.

ZEITERSPARNIS

Automatisiert die manuelle Klassifikation von Dokumenten und schafft so wertvolle Zeit für wichtigere Aufgaben.

STEIGERUNG DER EFFIZIENZ

Verbessert die Organisation und den Dokumenten-Workflow und erleichtert den Zugang zu Informationen.

REDUZIERUNG VON FEHLERN

Reduziert und beseitigt menschliche Fehler, die bei einer manuellen Klassifikation auftreten könnten, was eine höhere Genauigkeit gewährleistet.