Customer Success Stories
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Automatisierung mit unübertroffener OCR- & ICR-Genauigkeit steigern
Automatisierung mit unübertroffener OCR- & ICR-Genauigkeit steigern
Intelligente Dokumentenverarbeitung, um ihr Geschäft zu skalieren
Intelligente Dokumenten-verarbeitung, um ihr Geschäft zu skalieren
Entdecken Sie einige Beispiele unserer Customer Success Stories, die dank IDA – Intelligent Document Analysis – ihre Verarbeitung von Dokumenten optimiert und damit Workflow-Automatisierung verbessert haben.
Durch die Nutzung unserer überragenden OCR- und ICR-Technologie als Eckpfeiler unserer auf Machine Learning basierenden Dokumentenklassifikation und intelligenten Datenextraktion bieten wir eine umfangreiche Palette von Lösungen zur Automatisierung verschiedener Dokumentenprozesse an. Gestalten Sie Ihre Unternehmenszukunft effizienter und intelligenter durch unsere Dokumentenverarbeitung.
E-Mail-Automatisierung
Skalierung dank marktführender OCR
Golem.ai, ein französischer Softwareanbieter, hat seine Lösung „InboxCare“ zur automatischen E-Mail-Verarbeitung durch die Integration von PLANET AIs IDA Recognition verbessert.
Diese Integration steigerte die OCR-Genauigkeit auf über 95 % und automatisierte mehr als 99 % der Endkunden-Workflows, selbst bei schwierigen Dokumenttypen mit Handschrift. Die Zusammenarbeit steht beispielhaft für die erfolgreiche Fusion fortschrittlicher KI-Technologien für außergewöhnlicher Effizienz und Genauigkeit bei der Verarbeitung großer Dokumentenmengen.
Verborgenes Logo
Scanning Service
Regelfreie Dokumentenklassifikation
Regelfreie Dokumenten-klassifikation
Unser renommierter Kunde bietet seit über 50 Jahren Geschäftsprozess-Outsourcing-Dienstleistungen für Gesundheitsdienstleister, den öffentlichen Sektor und Unternehmenskunden an.
Sie hatten Schwierigkeiten mit einer Automatisierungsrate von nur 50% bei der Dokumentenklassifikation.
Digitales Archiv
Verbesserte Zugänglichkeit für Kunden
AM ist ein Verlag, der sich auf die Erstellung von Primärquellendatenbanken für Geistes- und Sozialwissenschaften spezialisiert hat.
Da Primärquellen oft handschriftlichen Text von unterschiedlicher Qualität und beschädigte Scans enthalten, musste das Redaktionsteam Dokumente mit schwierig lesbaren Handschriften und historischen Stilen manuell indexieren.