IDC 将OpenText 评为领先企业获取报告摘录
通过自动提取以纸张、电子邮件附件、PDF 等形式发送的信息,扩大采集和共享服务的规模,为整个组织的内容提供支持。
使用智能文档处理,让员工可以专注于价值更高的活动,如人工在环验证,以加速机器学习和自动化。
通过将情感和语气等文本分析自动集成到捕获后流程中,利用优化的工作流程对新发现的客户洞察力和理解力采取行动。
根据从半结构化和非结构化内容中提取的元数据,自动对文件进行分类和归档,从而加强信息管理。
使用简单易用的工作流程,将文档和数据映射到主要系统,无需复杂的系统集成,即可优化流程启动时间。
识别文件类型,分析文本以了解上下文,并采用多引擎方法进行高效处理,确保文件和数据可随时使用。
利用获得专利的持续机器学习技术,提高准确性并降低维护成本。
通过透明定价和增值维护合同,降低运营成本,实现价值最大化。
基于多种专利分类技术自动识别文档,这些技术结合了文本和图形方法,与仅使用单一技术相比,具有更高的准确性和更快的性能。
利用内置 OCR、机器学习以及与第三方识别引擎的集成,帮助优化 120 多种语言和本地的 OCR 准确性,从而提高传送到其他业务系统的信息的准确性。
利用可扩展平台管理捕获操作,该平台提供多种部署选择,如内部部署、嵌入式微服务或在OpenText 、Google Cloud、AWS 或 Microsoft Azure 托管的私有云或混合云环境中部署。
无需编写脚本即可设计工作流程,包括高级规则以满足业务需求。使用 CaptureFlow Designer 配置文档优先级和路径,无需编码或复杂的系统集成。
人工智能和机器学习功能可自动识别新文档并快速处理业务内容,从而提高准确性和流程自动化水平。
无论是在同一数据中心、分布式系统还是在云中,都能确保连接系统之间的数据在静态和飞行过程中都得到加密。
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