Efficiënte Metadata-Optimalisatie met Intelligente automatisering

Het ontwerp van de automatisering

De kern van onze oplossing is een UiPath-robot die volledig automatisch documenten verwerkt. De robot functioneert in verschillende fasen:

1. Downloaden van Documenten
   Via een API haalt de robot documenten op uit het Document Management Systeem (DMS). Dit gebeurt op basis van vooraf gedefinieerde criteria, zoals ontbrekende of inconsistente metadata.
2. AI-Classificatie
   Een AI-model analyseert het document en bepaalt het type op basis van inhoud en structuur. Dit model is getraind op een breed scala aan documentsoorten om nauwkeurige classificatie mogelijk te maken.
3. Metadataverrijking
   Op basis van de classificatie koppelt de robot het document aan de juiste metadatavelden. Deze velden en hun betekenis zijn vooraf gedefinieerd, waardoor uniformiteit wordt gewaarborgd.
4. Terugkoppeling naar het DMS
   Nadat de metadata is verrijkt en geverifieerd, uploadt de robot de geoptimaliseerde gegevens terug naar het DMS. Hierdoor wordt de zoekbaarheid en bruikbaarheid van documenten aanzienlijk verbeterd.

Realisatie en Resultaten

Tijdens de implementatie hebben we het proces iteratief ontwikkeld en getest. Door feedbackloops in te bouwen, konden we de AI-classificatie verfijnen en uitzonderingen efficiënt afhandelen. Het resultaat is een robuuste automatisering die de metadata-integriteit drastisch verhoogt en de handmatige inspanning van medewerkers minimaliseert.

Dankzij deze oplossing beschikt de klant nu over een efficiënter DMS met accurate metadata, wat de vindbaarheid van documenten vergroot en compliance-risico’s verlaagt. Dit project toont de kracht van intelligente automatisering en AI in documentbeheer.

Meer weten? Neem contact op