Dutch 
English 
French 
Het beeld van de digitale postkamerwaardeketen, waarvan de stappen hieronder worden uitgelegd, beschrijft een alomvattend en effectief Digitale postkamer oplossing. De stappen, kanalen en functionaliteiten zijn allemaal nodig om het volledige potentieel en de volledige waarde van de postkamer te genereren.
Het is belangrijk om te weten dat als een van deze stappen ontbreekt in uw huidige Digital Mailroom oplossing, de effectiviteit ervan na verloop van tijd zal afnemen en de oplossing niet de maximale waarde zal genereren. Daarom is het tijd om uw oplossing te heroverwegen en uit te breiden als een van deze stappen ontbreekt of niet volledig wordt gedekt.
Door uw postkameroplossing uit te breiden met deze functionaliteiten, verbetert u uw informatiebeheer aanzienlijk, verhoogt u de efficiëntie en verlaagt u de kosten die gepaard gaan met het verwerken van correspondentie, ongeacht het kanaal. Bovendien kunt u met geavanceerde technologieën zoals OCR, Machinaal lerenen Voortdurende trainingkunt u een hogere nauwkeurigheid en betere gegevenskwaliteit bereiken.
Al met al is investeren in een uitgebreide Digitale postkamer Een oplossing die alle noodzakelijke stappen, kanalen en functionaliteiten omvat, is een strategische zet die uw organisatie op de lange termijn ten goede zal komen.
De stappen uitgelegd:
-
Inkomende papieren post:
Inkomende post wordt ontvangen door de betreffende postlogistici.
-
Sorteren van post:
De ontvangen brieven worden gesorteerd op de criteria "open" of "vertrouwelijk".
-
Post openen:
De als "open" geclassificeerde brieven worden geopend. Dit kan worden geautomatiseerd.
-
Digitale postkamer scanvoorbereiding:
Scanvoorbereiding: Sorteren op speciale formaten, nietjes verwijderen, afzonderlijke pagina's voorbereiden, gladstrijken, scheidingstekens invoegen of streepjescodes aanbrengen voor het scheiden van transacties/documenten.
-
Digitaal scannen van postkamer:
Tijdens het scannen worden analoge papieren documenten omgezet in digitale bestandsformaten met behulp van MFP's, desktop- of productiescanners.
-
Mobiele apps of Uploadportaal:
Mobiele apps of onze Responsive Web App kunnen worden gebruikt om met een mobiel apparaat foto's te maken van papieren documenten of deze via een webbrowser rechtstreeks te uploaden naar het invoerbeheersysteem van de klant.
-
Fax importeren:
Tijdens het importeren van faxen worden de faxen rechtstreeks van de faxserver gehaald. Daarnaast vindt beeldverbetering plaats op gebieden zoals compressie en schaling.
-
E-mail importeren:
E-mails (Exchange of GMail) kunnen rechtstreeks worden geïmporteerd met behulp van e-mail importeren.
-
E-mail voorbewerken:
E-mails worden geconverteerd zodat de e-mail body en bijlagen afzonderlijk kunnen worden geanalyseerd in de volgende processtappen. Vaak moeten de e-mailbijlagen ook worden geconverteerd naar een machinaal leesbaar formaat.
-
API:
Bestanden kunnen direct in de flow worden geïntegreerd via een API-verbinding. Hierdoor kan elke applicatie eenvoudig worden geïntegreerd. Dit kan een bedrijfsapplicatie zijn, een mobiele app of een agent die bestanden uploadt vanuit een dropfolder.
-
OCR:
Optische tekenherkenning (OCR) is een methode om tekst in afbeeldingsformaat om te zetten in een gecodeerde tekenreeks die door een computer kan worden verwerkt.
-
Gesproken berichten:
Gesproken berichten worden geïmporteerd in het invoermanagementsysteem, bijvoorbeeld vanuit een telefoonsysteem.
-
Audio Transcriptie:
Met audiotranscriptie worden gesproken woorden omgezet in verwerkbare tekenreeksen.
-
Classificatie:
Machine Learning toewijzing van een documenttype
-
Extractie:
Machine Learning Extractie van documentvelden uit documenten.
-
Waarschijnlijkheidscontrole:
Fouttolerante controle van de door extractie vastgelegde documentvelden aan de hand van referentiedatabases.
-
Gegevensverrijking:
Verrijking van geëxtraheerde documentvelden op basis van referentiedatabases.
-
Annotatie:
Documenttypes of documentvelden die niet herkend worden tijdens classificatie en extractie worden handmatig nabewerkt en de gegevens worden aangevuld.
-
Overdracht naar casemanagement:
Metagegevens en het document worden naar het casemanagementsysteem gestuurd om een antwoord aan te maken.
-
Voortdurende training:
-
De gegevens verkregen uit annotatie worden gebruikt om het Machine Learning Model te verbeteren en de toekomstige herkenningsniveaus te verhogen.
