Numérisation en masse et préparation intelligente des lots documentaires
Le module Splitter pour Open-Capture permet de numériser, organiser et préparer des lots de documents avant leur extraction. Il facilite la séparation automatique, la classification des documents et l’enrichissement des métadonnées pour rendre les traitements plus rapides et plus fiables.
Préparer les lots documentaires avant extraction
Le module Splitter pour Open-Capture est conçu pour la numérisation en masse et la préparation des lots de documents. Il facilite l’organisation des fichiers avant traitement, la séparation automatique des documents et l’enrichissement des métadonnées pour rendre l’extraction plus fiable.
Grâce aux fonctions de classification et d’apprentissage, Splitter identifie les types de documents, simplifie le tri et améliore les traitements de capture et de RAD.
Splitter met à disposition plusieurs fonctions pour structurer les lots avant extraction et améliorer la qualité du traitement documentaire.
- Des outils pour organiser et préparer les documents
- Création et suppression de lots
- Création et suppression de lots
- Redressement d’image
- Réorganisation des documents
- Typage documentaire
- Enrichissement des métadonnées
Grâce aux fonctions de Machine Learning, Open-Capture Splitter reconnaît automatiquement le type de document soumis. Cette classification améliore le tri, la séparation et l’indexation des lots, tout en optimisant les traitements de RAD.
Splitter facilite la préparation des documents avant extraction, réduit les manipulations manuelles et améliore la qualité du traitement sur les flux de numérisation en masse.