Capture ist jetzt Capture 2.0

Unternehmen und Verbraucher finden immer neue Möglichkeiten der Interaktion. Und es gibt immer mehr Bedarf an benutzerfreundlicheren Interaktionsmöglichkeiten. Daher muss die Capture-Technologie ihre Definition von der Papier- zur elektronischen Datenkonvertierung auf weitere Medien wie Sprache, Video, Bilder, unstrukturierten Text und Applikationsdaten erweitern. Und dies sind nur einige Beispiele.

Bei der letzten HSA Capture (in Englisch)-Veranstaltung konnte man an einer Reihe von aufschlussreichen und interessanten Keynotes von einigen der Vordenker der Technologie- und Capture-Industrie teilnehmen.

Mike Spang, VP of Research bei HSA, gab eine interessante Einschätzung des aktuellen und zukünftigen Marktes für Capture-Technologie. Im Jahr 2019 war der gesamte adressierbare Markt für Capture 2.0 erstaunliche 32 Milliarden US-Dollar wert. Im vergangenen Jahr wuchs dieser Markt um 12 Prozent. Die Steigerung ist zumindest teilweise auf die Nachfrage nach immer besseren Nutzererlebnissen zurückzuführen. Diese verbessern die Kundenbindung, erhöhen die Kundenzufriedenheit und ermöglichen ein besseres Cross- und Up-Selling.

Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz ist angebrochen

Laut Keynote-Speaker, Autor und Zukunftsforscher Ben Pring vollzieht sich auf Basis der Künstlichen Intelligenz (KI) ein großer gesellschaftlicher Wandel. Die Oxford University schätzt, dass 47 Prozent der Arbeitsplätze in den nächsten 25 Jahren verschwinden werden (in Englisch). Dieser Wandel verändert die Art und Weise, wie wir in allen Branchen arbeiten werden. Er wird die Menschen dazu zwingen, in den kommenden Jahren unser Werte-Angebot im Unternehmen zu überdenken und neu zu gestalten. Karrieren werden zu Gigs, Jobs werden zu Aufgaben.

KI-gestützte Technologien haben bereits bei einigen sehr komplexen Aktivitäten eine exponentiell verbesserte Leistung gegenüber der Leistung von Menschen gezeigt:

  • Ein von der Carnegie Mellon University entwickelter KI-Poker-Bot – genannt Pluribus – besiegte professionelle Pokerspieler (in Englisch) in einem Sechser-Turnier ohne Limits im Texas Hold ‚Em Wettbewerb. Er gewann dabei 1,76 Millionen US-Dollar.
  • Eine KI-Diagnosesoftware überflügelte die Humanmediziner (in Englisch) bei der MRCGP-Prüfung. Diese wird von angehenden Allgemeinärzten durchgeführt, um ihre diagnostischen Fähigkeiten zu testen. Die Software erreichte bei einer Toleranz von 10 Prozent unglaubliche 72 bis 82 Prozent.
  • KI-Proteinfaltungsalgorithmen haben die Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der sie die 3D-Strukturen von Proteinen aus ihren Aminosäuresequenzen vorhersagen können, kontinuierlich verbessert (in Englisch).

Im Bereich der Capture-Technologie verbessert die KI die Leistung in Bezug auf Kennzahlen wie Genauigkeit, Geschwindigkeit und Automatisierung von einfachen Aufgaben. Die Robotic Process Automation (RPA)-Technologie ist hier von besonderer Bedeutung. Da sich die Grenzen zwischen den beiden Technologien immer weiter verwischen, werden Dateneingabe-Jobs verschwinden.

Capture, Robotic Process Automation (RPA) & Business Process Management (BPM): Die Konvergenz der Industrie ist in Sicht

Das Hauptaugenmerk von Unternehmen verlagert sich auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Technologieanbieter streben jedoch nach einer Position als Customer Experience Enabler. So haben beispielsweise so unterschiedliche Unternehmen wie SurveyMonkey (Umfrage-Software) (in Englisch) und ThousandEyes (Netzwerk-Monitoring) (in Englisch) Microsites eingerichtet, um sich als Enabler für digitale Kundenerlebnisse zu positionieren.

Aber die Diskussion über das digitale Kundenerlebnis ist unvollständig, ohne die Prozesse der Mitarbeiter zu erwähnen. Denn, je schneller wir unsere Prozesse gestalten können, desto schneller können wir Produkte und Dienstleistungen liefern und die Kundenwahrnehmung positiv beeinflussen. Und hier kann die Technologie eine wichtige Rolle spielen.

Capture, Business Process Management (BPM) und Robotic Process Automation (RPA) sind drei unterschiedliche Technologien, die sich auf wichtige Teile der Kunden- und Mitarbeitererfahrung auswirken:

  • Capture (und Capture0) ermöglicht die Umwandlung physischer Informationen in digitale Daten, die wir nachgeschaltet nutzen können.
  • BPM sorgt dafür, dass digitale Daten nahtlos in Systeme und Workflows einfließen.
  • RPA schließt die Lücke zwischen Erfassung und BPM, d.h. minimiert und eliminiert die manuellen Klicks, die zur Klassifizierung und Weiterleitung von Inhalten erforderlich sind.

Ralph Gammon, Herausgeber des Document Imaging Report (in Englisch), sagt, dass wir wahrscheinlich eine Branchenkonvergenz dieser drei Bereiche sehen werden. Die Anbieter werden sich bemühen, echte End-to-End-Automatisierungsplattformen anzubieten. RPA-Unternehmen, die durch die jüngsten Kapitalerhöhungen der Investoren angekurbelt wurden, sowie etablierte Anbieter mit hoher Eigenkapitalausstattung dürften zu dieser Konsolidierung beitragen. Gammon erwähnte zum Beispiel die Übernahme von Thoughtonomy durch den RPA-Anbieter Blue Prism (in Englisch), die Anfang dieses Jahres stattfand.

Was ist neu bei OpenText Capture?

Anfang des Jahres kündigte OpenText™ zwei große Änderungen an seinen Capture-Produktlinien an. Zum einen wurde der neue Name – OpenText™ Intelligent Capture – in das Produktportfolio eingeführt. Zum anderen wurde ein neues Produkt – AI Augmented Capture (in Englisch) – hinzugefügt. Es kombiniert die Analytics-Funktionen von OpenText™ Magellan™ mit den Erfassungsfunktionen von Intelligence Capture.

OpenText bietet über sein OEM-Programm auch eine Reihe von Capture & Digitize-Lösungen an, die sich an andere Technologieanbieter richten. Diese können unsere Technologie einbetten oder mit einem White-Label versehen. Eine vollständige Liste der OEM-fähigen Capture-Produkte finden Sie in diesem Blogpost. Starten Sie noch heute mit dem Embedding oder White-Labeling unserer Capture-Produkte. Kontaktieren Sie dazu bitte das OpenText OEM-Team.

Dieser Artikel wurde aus dem Englischen übersetzt.

Ryan Smith

Ryan ist Senior Product Marketing Manager für das OEM-Team von OpenText. Er ist ein erfahrener Analyst, Berater und Praktiker im Bereich Enterprise Information Management (EIM) und betreut sowohl Unternehmen als auch Anbieter. Er berichtet über Best Practices, Markttrends und teilt seine EIM-Expertise in seinen Blogposts.

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