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Automatisierung des Dokumentenlebenszyklus: Verarbeiten Sie Dokumente in jedem Format und aus jeder Quelle problemlos und in großem Umfang mit KI-gesteuerter Automatisierung.

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Verarbeiten Sie Dokumente in jedem Format, aus jeder Quelle und in großem Umfang.

Automatisieren Sie die Rechnungsverarbeitung aus beliebigen Quellen, Formaten und Layouts mit KI.

  • Geringere Kosten pro Rechnung durch berührungslose Rechnungsautomatisierung
  • Rechnungen schneller genehmigen und Skonto sichern
  • 99.5 % Genauigkeit selbst bei unsauberen Scans
  • Echtzeit-Einblick in den Rechnungsstatus, keine manuellen Nachfassaktionen

25. März | 11:00 Uhr PT

Sparen Sie meinen Spot  
Datenextraktionsautomatisierung: Kosteneinsparungsrechner2023-10-10T14:56:19+00:00

Kontaktieren Sie uns: + 1-(805) 579-0004

Automatisierung der Datenextraktion
Kosteneinsparungsrechner

Ist Ihr Unternehmen auf manuelle Prozesse angewiesen, um Daten aus eingehenden Formularen, E-Mails, Dokumenten und Bestellungen zu extrahieren?

Automatisierte Datenextraktion kann Ihnen helfen, unglaubliche 95 % Ihrer Zeit zu sparen.

Es kann den Weg Ihrer Daten zu Erkenntnissen erheblich verkürzen und kritische IT-Ressourcen freisetzen. Das bedeutet, dass Sie weniger ausgeben und gleichzeitig einen größeren Nutzen aus Ihren Daten ziehen können.

Die ReportMiner Der Kosteneinsparungsrechner rechnet diese Geschäftsvorteile in echte Dollar und Cent um. Geben Sie unten Ihre Daten ein, um herauszufinden, welchen Wert Sie durch die Automatisierung der Datenextraktion erzielen können.

Füllen Sie die Werte mit den Statistiken Ihrer Organisation aus

Anzahl der Datenanalysten, die daran arbeiten, Daten aus mehrstrukturierten oder unstrukturierten Dokumenten wie Tabellenkalkulationen, TXT-, RTF-, JSON-, XML-, Protokolldateien und PDF-Formaten zu extrahieren

Durchschnittliches Jahresgehalt eines Datenanalysten (in USD)

50K
300K
$80,000

Prozentsatz der Zeit, die Datenanalysten an einem Tag für die Datenextraktion, -bereinigung und -vorbereitung aufgewendet haben *

60%
100%

* Im Durchschnitt werden 80% der Zeit eines Datenanalysten dafür aufgewendet.
(Quelle: https://www.infoworld.com/article/3228245/the-80-20-data-science-dilemma.html)

80%