Automatisches Klassifizieren von Dokumenten in Infor Document Management

Infor Document Management (allgemein als Infor IDM bezeichnet) bietet eine rationelle und effiziente Lösung für die Verwaltung von Dokumenten, indem es Benutzern ermöglicht, Dateien mühelos hochzuladen und automatisch zu klassifizieren. Diese leistungsstarke Funktionalität spart nicht nur wertvolle Zeit, sondern garantiert auch, dass alle Dokumente ordnungsgemäß organisiert und nach vordefinierten Kriterien kategorisiert werden, was den gesamten Dokumentenmanagement-Prozess verbessert. Durch die Minimierung manueller Eingriffe unterstützt Infor IDM Unternehmen dabei, eine konsistente und genaue Dokumentation zu führen und dadurch Fehler zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.

In diesem Blog-Beitrag schauen wir uns genauer an, wie man die E-Mail-Schnittstelle von DocBits nutzt, um Dokumente direkt an Infor DM (IDM) zu senden und sie automatisch klassifizieren zu lassen. Dieser Prozess vereinfacht den Arbeitsablauf und ermöglicht es Ihnen, eingehende Dokumente effizient zu verwalten, ohne dass komplexe manuelle Schritte erforderlich sind. Die Integration zwischen DocBits und Infor IDM nutzt fortschrittliche Automatisierungsfunktionen und stellt sicher, dass Ihre Dokumente nicht nur nahtlos zugestellt, sondern auch sofort sortiert und in den entsprechenden Kategorien abgelegt werden.

Wir führen Sie Schritt für Schritt durch die Einrichtung und Nutzung der DocBits-E-Mail-Schnittstelle und zeigen Ihnen, wie diese Integration Ihre Dokumentenbearbeitung revolutionieren kann. Von verbesserter Genauigkeit und kürzerer Bearbeitungszeit bis hin zu verbesserten Datenverwaltungsfunktionen – diese Methode kann Ihrem Unternehmen helfen, ein neues Maß an Effizienz und operativer Exzellenz zu erreichen. Tauchen Sie ein

DocBits nutzt für die Klassifizierung ein Neurales Network.

Was ist ein Neurales Netzwerk überhaupt und wie funktioniert es?

Ein neuronales Netz ist ein hochentwickeltes Computersystem, das die Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen soll. Es besteht aus zahlreichen miteinander verbundenen Knoten, auch Neuronen genannt, die in Schichten zusammenarbeiten, um Informationen zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Netzwerke arbeiten, indem sie Daten durch mehrere Schichten leiten, wobei jede Schicht unterschiedliche Merkmale oder Details aus der Eingabe extrahiert. Dieser schichtweise Ansatz ermöglicht es dem Netz, ein umfassendes Verständnis komplexer Datenmuster und -beziehungen zu entwickeln.

Einer der leistungsfähigsten Aspekte neuronaler Netze ist ihre Fähigkeit zu lernen und sich mit der Zeit anzupassen. Durch einen Prozess, der als Training bezeichnet wird, können diese Systeme ihre Algorithmen auf der Grundlage großer Datensätze verfeinern. Dank dieser Lernfähigkeit sind neuronale Netze in der Lage, komplizierte Muster zu erkennen und Informationen auf eine Weise zu verarbeiten, die mit zunehmender Datenmenge immer genauer und effektiver wird. Je umfangreicher die Trainingsdaten sind, desto besser ist das Netzwerk in der Lage, neue, ungesehene Informationen zu verallgemeinern.

Aufgrund ihrer Fähigkeiten in der Mustererkennung eignen sich neuronale Netze besonders gut für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Verstehen natürlicher Sprache und Klassifizierungsprobleme. Bei der Bilderkennung zum Beispiel kann ein neuronales Netz ein Bild analysieren, indem es verschiedene Elemente wie Formen und Farben identifiziert und kategorisiert und sie gelernten Kategorien zuordnet. Auf diese Weise kann es zwischen verschiedenen Objekten unterscheiden oder Fehler erkennen.

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Automatisches Klassifizieren von Dokumenten in Infor Document Management

Bildnachweis: Header- & Beitragsbild von jannoon028 auf Freepik

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