Ввод первичных документов - оцифровка OCR – назначение - распонавание Поточный ввод | В закладках ниже представлены данные о системах, использующихся в России, а также уникальная информация о компаниях-интеграторах и их проектах. Приглашаем компании зарегистрировать свои системы и проекты в TAdviser. | |||
Ввод первичных документов - оцифровка (image-processing, document capture) Средства Image-processing применяются при автоматическом вводе данных в информационные системы из любых видов документов (удостоверяющих личность, бухгалтерских, юридических и т. д.) для создания электронных архивов с возможностью быстрого поиска нужных документов, при обработке больших массивов данных (перепись населения, единый госэкзамен и пр.), а также для перевода отсканированных документов, изображений и PDF-файлов в редактируемые форматы. внедрение современных средств потокового ввода позволяет снизить затраты на обработку документов более чем на 50%, достичь увеличения скорости ввода в информационные системы в 3—10 раз, обеспечить повышение удобства и качества работы с данными (высокий уровень безопасности конфиденциальных данных, сокращение количества ошибок, связанных с человеческим фактором при вводе данных), оптимизировать бизнес-процессы за счет автоматизации рутинной функции ввода данных и освобождения времени сотрудников на решение профильных задач. При этом средняя окупаемость внедрения составляет от трех месяцев до одного года. Главными потребителями Image-processing в мире являются крупные организации (немногим более половины объема рынка в денежном выражении), на долю средних предприятий приходится около трети, остальное — малый бизнес.
|
Статьи
- СЭД (рынок России)
- Электронные транспортные накладные ЭТрН (Автоматизация документооборота в грузоперевозках)
- SOICA: как OCR помогает автоматизировать документооборот
- Генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук и доцент Владимир Арлазаров
- В рекордные сроки: российские средства интеллектуальной обработки документов на 100 готовы к импортозамещению
- Владимир Арлазаров, Smart Engines: Мошенник находит в соцсетях фото человека, рисует паспорт и идет за кредитом, а мы его ловим
- Оцифровка документов (рынок России)
- Крупнейшие поставщики СЭД, ECM и CSP-систем в России
- Обработка документов и текстов на естественном языке
- Растет спрос на российские сканеры ЭЛАР для доверенной оцифровки в госсекторе
Новости
- «СКБ-банк» внедрил Smart ID Reader для распознавания рукописных и напечатанных штампов
- Российские ученые создали ИИ для обнаружения поддельных документов на автомобили
- Минцифры присвоило всем продуктам Smart Engines статус ПО с искусственным интеллектом
- В России создали ИИ для безопасного совершения сделок
- "Ридан" выбрал ContentReader Server для импортозамещения зарубежного ПО
- ITFB Group и Mertago заключили соглашение о партнерстве
- На "Ред ОС" доступна IDP-платформа ContentCapture
- Система автоматизации совещаний «Ареопад» доступна в новой коробочной версии
- Smart Engines внедрил технологию распознавания банковских карт в приложение банка "Точка"
- «АльфаСтрахование» и Smart Engines создали отечественную систему ИИ для классификации документов
M-Files (компания)
Синтеллект (Syntellect)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)
ГК ОТР
Smart Engines (Смарт Энджинс)
Другие
Данные не найдены
Данные не найдены
№ | Вендор | Продуктов | Проектов в отрасли |
---|---|---|---|
1 | M-Files (компания) | ||
2 | Синтеллект (Syntellect) | ||
3 | ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) | ||
4 | ГК ОТР | ||
5 | Smart Engines (Смарт Энджинс) |
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
M-Files (компания) (1, 4)
Синтеллект (Syntellect) (2, 2)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (2, 2)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 1)
ГК ОТР (1, 1)
Другие (0, 0)
Данные не найдены
Данные не найдены
Вендор | Количество продуктов самого вендора | Проектов в отрасли | Систем партнёров на базе продуктов вендора | Проектов партнёров на базе решений вендора |
---|---|---|---|---|
M-Files (компания) | 1 | 4 | 0 | 0 |
Синтеллект (Syntellect) | 2 | 2 | 0 | 0 |
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) | 2 | 2 | 0 | 0 |
Smart Engines (Смарт Энджинс) | 2 | 1 | 0 | 0 |
ГК ОТР | 1 | 1 | 0 | 0 |