Het efficiënt beheren van inkomende correspondentie is cruciaal voor bedrijven die kosten willen besparen, de nauwkeurigheid van postcorrespondentie willen verbeteren en zelfs de naleving van regelgeving willen verbeteren. Een digitale postkameroplossing biedt een transformatieve benadering van documentverwerking, waarbij geavanceerde technologieën zoals machine learning en automatisering worden gecombineerd om processen te stroomlijnen. Laten we eens onderzoeken hoe een digitale postkamer een revolutie teweeg kan brengen in uw documentbeheersysteem.
Maximale efficiëntie in postkamer
Het traditionele postkamerproces bestaat vaak uit handmatige sortering en verwerking, wat leidt tot inefficiëntie en hogere operationele kosten. Door over te stappen op een intelligente postkamer kunnen bedrijven deze taken automatiseren, waardoor ze minder afhankelijk zijn van handmatige arbeid en documenten sneller kunnen verwerken. Geavanceerde postkamermachines die zijn uitgerust met optische tekenherkenning (OCR) en AI-algoritmes kunnen belangrijke informatie uit inkomende post halen, waardoor e-mails nauwkeuriger worden gesorteerd en er geen e-mail ten onrechte naar de verkeerde contactpersoon wordt gestuurd.
Voordelen van digitale postkameroplossingen
Naast de lagere operationele kosten zal uw bedrijf ook een verbeterde compliance ervaren. Door gebruik te maken van machine learning algoritmes kunnen bedrijven inkomende documenten categoriseren en prioriteren op basis van vooraf gedefinieerde regels, zodat kritieke informatie direct bij de juiste personen terechtkomt. Bovendien bieden digitale postkameroplossingen realtime inzicht in de documentstatus, waardoor een naadloze samenwerking tussen belanghebbenden mogelijk wordt.
Scenario 1: uw postkamerregels definiëren
Digitale postkamers sorteren documenten en inkomende communicatie met klanten meestal volgens regels. Eerst definieert het bedrijf een reeks documenttypes, variërend van klachten en contracten tot complexere dossiers zoals medische documenten en Europese Ongevallenverklaringen.
Vervolgens wordt het bedrijf gevraagd om typische zinnen of woorden te ontwikkelen die het bestandstype zouden kunnen identificeren, en op basis van deze gebruikersinput worden regels gedefinieerd.
Maar dit handmatige proces is niet alleen tijdrovend; het blijkt ook niet zo eenvoudig te zijn voor gebruikers om deze typische woorden en zinnen ter plekke te bedenken - vooral omdat er zoveel variatie is in taal. Naarmate het aantal documenttypes toeneemt, wordt het bovendien moeilijker om handmatig trefwoorden te selecteren.
Machine learning kan helpen door dit proces volledig over te nemen. Classificatiealgoritmen doorzoeken stapels bestanden om initiële categorieën te maken en de kenmerken die ze identificeren.
Business en IT kunnen deze documenten vervolgens labelen en beoordelen of de sortering nauwkeurig is, zodat de algoritmen verder kunnen worden getraind met aanvullende gegevens in een proces van supervised learning - waarbij gebruikers de keuzes van de AI valideren, zodat het algoritme weet of het op de goede weg is of moet worden aangepast.
Door gebruik te maken van machine learning wordt de nauwkeurigheid van je classificatie- en extractieprocessen na verloop van tijd verbeterd, terwijl de nauwkeurigheid afneemt als je vasthoudt aan de handmatige aanpak.
Documentbeheer stroomlijnen met Machine Learning
Machine learning is cruciaal bij het optimaliseren van het sorteren en extraheren van documenten in een digitale postkamer. Algoritmen voor machinaal leren verbeteren voortdurend hun nauwkeurigheid door documentpatronen en feedback van gebruikers te analyseren, waardoor consistente en betrouwbare documentclassificatie wordt gegarandeerd. Dit zelflerende vermogen vermindert de behoefte aan handmatige interventie, waardoor resources vrijkomen voor meer strategische taken.
Scenario 2: meerdere postkamers consolideren
Wanneer bedrijven fuseren tot één bedrijf, moeten ook de administratieve processen en postkamers worden geconsolideerd. Elk van deze digitale postkamers heeft meestal verschillende gedefinieerde documenttypes en een set regels om ze te labelen.
Als je ze allemaal op één hoop gooit, creëer je een overvloed aan overlappende categorieën, en handmatig zeven en aanpassen is vrijwel onmogelijk. Voor machinaal leren is dit echter heel gewoon.
Het begint met het visualiseren van de uitvoer van je classificatie- en extractiealgoritme. De resultaten van deze matrix kunnen vervolgens worden gebruikt om vergelijkbare classificaties, een gebrek aan gegevens en andere mogelijke problemen te identificeren. In wezen geeft het je inzichten in je classificatie die je niet zou kunnen verkrijgen met een handmatig proces.
Op basis van de conclusies die u trekt uit de matrix, kunt u vervolgens de sortering verder verfijnen, documenttypes combineren en uiteindelijk uw categorieën beperken, zodat u uiteindelijk minder verschillende documenttypes overhoudt en een gestroomlijnde postkamer krijgt.
De juiste digitale postkameroplossing kiezen
Bedrijven moeten bij het kiezen van een digitale postkameroplossing prioriteit geven aan schaalbaarheid, integratiemogelijkheden en ondersteuning door de leverancier. Zoek naar oplossingen die robuuste documentscantechnologie, AI-gestuurde classificatiealgoritmen en naadloze integratie met bestaande IT-infrastructuur bieden.
Scenario 3: sorteerregels verfijnen
Een laatste scenario is een combinatie van de eerste twee. Naarmate bedrijven groeien, komen er producten bij en veranderen de communicatie en de voorwaarden. Uw oorspronkelijke postkamerregels zullen uiteindelijk niet meer voldoen. Daarom moeten ze voortdurend worden aangepast, met nieuwe documenttypes die worden toegevoegd om gelijke tred te houden met de veranderende business.
Dit resulteert er vaak in dat een bedrijf meer categorieën heeft dan het nodig heeft en elke maand veel werk om de sorteercriteria aan te passen. Classificatie en extractie met machine learning kunnen hier twee vliegen in één klap slaan. Een verwarringmatrix analyseert documentklassen en identificeert potentiële problemen. Het kan dan den het aantal documenttypes door te zoeken naar categorieën zonder duidelijk onderscheid.
Sorteeralgoritmen zijn zelflerend en kan achter de schermen voortdurend worden bijgewerkt met minimale inspanningen om rekening te houden met kleine verschuivingen in communicatie en producten.
Machine learning toevoegen moet geen gedoe zijn
Het omarmen van een digitale postkamer is een strategische investering en veel bedrijven hebben er al een, maar vaak zonder kunstmatige intelligentie. Bij Docbyte geloven we echter dat het toevoegen van deze classificatie- en extractiealgoritmes niet hoeft te betekenen dat er een volledig nieuwe postkamer moet worden geïmplementeerd - een kostbare en tijdrovende aangelegenheid.
Daarom hebben we AI opgenomen in onze postkamer software en verpakt in een module die je eenvoudig kunt toevoegen aan je huidige oplossing met behulp van REST API's. Met onze module voegt u innovatieve kunstmatige intelligentietechnieken zoals natuurlijke taalverwerking toe aan uw postkamer, waardoor u verzekerd bent van hoge nauwkeurigheid, uw bedrijf digitaal kunt versnellen en meer - en dat alles in een handomdraai.
Wilt u weten wat onze classificatie- en extractiemodule voor uw organisatie kan betekenen? Neem dan nu contact op met onze experts. We helpen je graag verder!
WHITEPAPER - INTELLIGENTE POSTKAMER
Een Intelligent Mailroom (IM) is een technologie die snel alle inkomende documenten in elk formaat verwerkt en ze vervolgens distribueert naar de relevante afdelingen binnen uw organisatie. Het ondersteunt activiteiten, bespaart tijd en voorkomt fouten en verliezen. De overstap naar een Intelligent Mailroom zal uw operationele uitmuntendheid verbeteren en uw reactievermogen vergroten.