影響業務並取得更好的結果。
在內容攝取過程中利用 AI 無縫分類和傳送文檔、發現異常、驗證邊緣情況並創建操作項。
應用機器學習來增強內容,並一致且大規模地自動分類、實體提取和路由,以獲得機構知識。
根據上下文和優先順序即時將新文檔路由到適當的工作流程,從而消除流程延遲。
加速從紙質任務向自動化流程的過渡,從新捕獲的內容中提取附加值。
組織在招聘和培訓方面投入時間和金錢。沮喪的員工離職是因為繁瑣的手動任務會降低生產力並缺乏組織影響力。利用 AI 增強捕獲來留住具有更高價值任務的員工。
客戶獲取需要快速、無縫。當客戶資訊不準確、重複或無法訪問時,組織通常會失去客戶。輕鬆管理客戶資訊,確保準確性並簡化入職流程。
許多工作流都依賴於通信中包含的客戶見解。傳統的捕獲技術無法理解和操作這些通信中使用的自然語言。從非結構化內容中捕獲資訊。
為了獲取資產,組織需要收集相關文檔。通常,這些內容是基於紙質的,難以組織,從而延遲了獲取。自動對數位化文檔進行分類和定位。
OpenText 提供利用 AI 和自動化來簡化工作流程的產品群組:
OpenText 諮詢服務將端到端解決方案實施與全面的技術服務相結合,以説明改進系統。