DMSFACTORY MachineLearningEngine für M-Files
Im eigenen Datenbestand schnell die richtige Information zu finden, wird mit zunehmender Datenmenge nahezu unmöglich – obwohl Ihr Archiv die Antwort bereits kennt!
Mit der DMSFACTORY MachineLearningEngine fragen Sie mit nur wenigen Klicks an der richtigen Stelle. Ihr M-Files Standardsystem lernt aus eigenen, historisch gepflegten Metadaten und schlägt für neue Dokumente die passenden Werte vor.
- Lernt aus dem eigenen Archiv - vollständig lokal im M-Files Server
- Entscheidungen werden nur dann getroffen, wenn sie sicher belegbar sind
- Automatisches Nachtrainieren nach Zeitplan im laufenden Betrieb - ohne Wartungsfenster und Feinabstimmung
- Inklusive Wahrscheinlichkeitswert zur automatisierten Blindbearbeitung
- Ideale Ergänzung zu Ihrer ContextView
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Was ist die Machine Learning? Eine kurze Erklärung
Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Es beschreibt die Fähigkeit von Systemen, wiederkehrende Muster, Abhängigkeiten und Zusammenhänge in Datensäten zu erkennen und daraus bestimmte Vorgänge abzuleiten. Die dabei eingesetzten Algorithmen sind in der Lage, eigenständig dazuzulernen, um Probleme selbstständig zu lösen und die Performance des Systems zu optimieren.
Ihre Vorteile auf einen Blick
- Im Handumdrehen die richtigen Metadaten: Der vorgeschlagene Wert steht auf der Metadatenkarte, bevor gespeichert wird - kein nachträgliches Aufräumen, keine weiteren Bearbeitungsschritte und kein Sprachmodell, das erst über Ihre Inhalte nachdenken muss. Nur die Logik, die bereits in Ihrem M-Files System steckt.
- Einfach skalierbar: Durch das Machine Learning wird die MachineLearningEngine regelmäßig neu trainiert - automatisch nach Zeitplan oder auf Wunsch auch manuell. So bleibt sie stets auf dem aktuellen Stand. Dieses Training erfolgt im laufenden Betrieb, ohne Wartungsfenster und Unterbrechung für die Nutzerinnen und Nutzer.
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Schnellere Prozesse: Kehren Sie langen Erfassungsprozessen den Rücken. Einfach per Klick den vorgeschlagenen Metadatenwert bestätigen und schon ist das Dokument korrekt erfasst. Zudem wird mit jedem Vorschlag ein Wahrscheinlichkeitswert geliefert, der eine zuverlässige Blindbearbeitung möglich macht.
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Auch für andere Anwendungen nutzbar: Die MachineLearningEngine lässt sich nicht nur in Zusammenarbeit mit der ContextView einsetzen. Sie ist zusätzlich über eine sogenannte Vault-Extension-Method abrufbar. Das bedeutet: Jede Anwendung, jedes Skript oder jeder Workflow, der Zugriff auf Ihre Vault hat, kann das trainierte Modell befragen und eine Vorhersage anfordern.
So funktioniert DMSFACTORY MachineLearningEngine für M-Files
Vorhersagen im richtigen Moment
Auf Grundlage des ausgewählten Dokuments ermittelt die DMSFACTORY MachineLearningEngine für M-Files die Metadaten eines Dokuments und füllt die Felder im Hintergrund automatisch aus.
Vollständig lokal und unter Ihrer Kontrolle
Das Modul läuft direkt im Prozess Ihres M-Files-Servers. Es gibt keine Cloud-Anbindung, keinen API-Schlüssel, keine laufenden Kosten pro Dokument – und vor allem: Es verlassen keine Daten die Vault. Für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Betriebssicherheit ist das oft das entscheidende Argument.
Lernen und Anwenden sauber getrennt
Die MachineLearningEngine orientiert sich beim Vorschlagen der Metadaten daran, wie Sie bisher Ihre Metadaten befüllt haben. Nach diesem Muster, erhalten Sie für die aktuell zu füllenden Metadatenfelder passende Vorschläge, inklusive Wahrscheinlichkeitswert, um beurteilen zu können, wie verlässlich die Angaben sind.
Vertrauen, das sich bewährt
Das System schweigt lieber, als zu raten und womöglich falsche Werte anzuzeigen
Auch kleine Datenmengen können sinnvoll beim Training eingesetzt werden.
Zwei Läufe mit identischer Einstellung liefern dasselbe Resultat.
MachineLearningEngine als Unterstützung der ContextView
Für Nutzerinnen und Nutzer unserer DMSFACTORY ContextView ist die MachineLearningEngine die ideale Ergänzung für schnelle, zuverlässige Buchungsprozesse.
Die ContextView löst ein Anzeigeproblem: Sie macht verbundene Objekte (Rechnung ↔ Rechnungspositionen, Gerät ↔ Disposition ↔ Zuständigkeit) auf einen Blick sichtbar und bearbeitbar, statt Anwenderinnen und Anwender zwischen Vorschau- und Anzeigefenstern hin- und herspringen zu lassen. Das volle Potenzial der ContextView ist dann ausgeschöpft, wenn die Metadatenfelder, die sie anzeigt, tatsächlich gefüllt sind. Genau hier setzt die MachineLearningEngine an!
Sie liefert die Werte, die die ContextView sichtbar macht
Die MachineLearningEngine setzt Metadatenwerte im Moment der Speicherung – bevor ein Anwender das Objekt überhaupt öffnet. Wenn die ContextView dann die verbundenen Objekte anzeigt, liegen Felder wie Kostenstelle, Gewerk oder Zuständigkeit bereits korrekt fest, statt leer zu sein und manuell nachgetragen werden zu müssen.
Weniger Klicks, mehr Effizienz
Durch die Zusammenarbeit von ContextView und MachineLearningEngine erreichen Sie Ihr Ziel ohne großes Hin- und Herklicken. Während die ContextView für bessere Sichtbarkeit sorgt und hier die Klicks zwischen verschiedenen Ansichten spart, liefert die MachineLearningEngine automatisch alle Werte und erspart so, langes Suchen und manuelles Nachtragen.
Rechnungsverarbeitung
In manchen Branchen haben Rechnungen hunderte Positionen und sind ohne ein strukturiertes Vorgehen kaum zu überblicken. Mit der DMSFACTORY MachineLearningEngine lassen sich beim Kontieren von Rechnungspositionen mit Bestellungen / Lieferscheinen genau die Art von Zuordnungsfeld, die die ContextView anzeigt vorbelegen. Sie müssen nicht lange überlegen, welche Position zu welchem Buchungskonto gehört, das erlegt die Engine für Sie.
Sie möchten mehr erfahren?
„Von den Anfängen der Dokumentenmanagement-Systeme bis hin zu den heute komplexer werdenden Ansprüchen an ein ECM habe ich schon unzählige Projekte begleitet und zum Erfolg geführt. Bei Fragen wenden Sie sich jederzeit an mich – ich nehme mir gerne Zeit für Sie!“
Jörg Eckhard
Der Unterschied zwischen MachineLearningEngine und KI-Suite
Kommt ein Dokument ohne Vorgeschichte in Ihre Vault, liest die DMSFACTORY KI-Suite den Inhalt und befragt dazu das angebundene Sprachmodell. Sie bringt damit Daten ins System, die vorher nicht bekannt waren.
Im Gegensatz dazu, zieht die MachineLearningEngine aus den historischen Metadaten von Dokumenten, die sich über Jahre in gepflegte Muster einordnen lassen, weitere Schlüsse – vollständig lokal, ohne Sprachmodell und ohne laufende Modellkosten.
Die beiden Erweiterungen sind unabhängig voneinander nutzbar, ergänzen sich aber bei Bedarf an der richtigen Stelle, denn gemeinsam schließen sie die Lücke zwischen einem neuen Dokument und dem gewachsenen Archiv. Die KI-Suite liefert den ersten inhaltlichen Zugriff, die MachineLearningEngine vervollständigt daraus ergänzende Felder auf Basis der bereits etablierten Systematik Ihres Unternehmens – etwa wenn ein erkannter Dokumententyp die Grundlage dafür bildet, die passende Kostenstelle oder Zuständigkeit automatisch abzuleiten.
Das Ergebnis: Neue Dokumente werden inhaltlich verstanden, und ihre Einordnung folgt dabei derselben Logik, die Ihr Team über Jahre selbst aufgebaut hat.
Sie nutzen noch kein M-Files?
Das KI-gestützte Enterprise-Content-Management-System M-Files unterstützt Sie beim digitalen Dokumentenmanagement. Es dient als zentrale Lösung zur Digitalisierung, Verwaltung, Bearbeitung und Bereitstellung, sowie Archivierung Ihrer digitalen Dokumente. Mit einer suchmaschinenähnlichen Suchfunktion finden Sie in M-Files alle Informationen spielendleicht und ohne im Chaos zu versumpfen.
Sie nutzen noch nicht das Enterprise-Content-Management-System M-Files, möchten Ihre Abläufe aber trotzdem optimieren und digitalisieren? Kein Problem, im Folgenden haben wir Ihnen die wichtigsten Inhalte rund um M-Files und seine Vorteile und Möglichkeiten zusammengestellt:
M-Files Online
Verschaffen Sie sich jetzt einen Überblick über die wichtigsten Funktionen des Dokumentenmanagements mit M-Files Online und profitieren Sie vollumfänglich von allen genannten Vorteilen.
M-Files Erweiterungen
Das M-Files Standardsystem bietet eine umfangreiche Grundlage für Ihr Dokumentenmanagement. Durch unsere zahlreichen Erweiterungen lässt sich das ECM individuell auf Ihre Prozesse anpassen.
M-Files Testversion
Sie haben sich bereits über alle Funktionen und Vorteile von M-Files informiert und möchten das System in Ihrem alltäglichen Umfeld auf Herz und Nieren prüfen? Dann laden Sie sich jetzt die kostenlose Testversion herunter.
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Factsheet DMSFACTORY MachineLearningEngine
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Produktinformation M-Files Erweiterungen
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Kostenlose M-Files Testversion
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Häufige Fragen zur MachineLearningEngine für M-Files
Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Es beschreibt die Fähigkeit von Systemen, wiederkehrende Muster, Abhängigkeiten und Zusammenhänge in Datensäten zu erkennen und daraus bestimmte Vorgänge abzuleiten. Die dabei eingesetzten Algorithmen sind in der Lage, eigenständig dazuzulernen, um Probleme selbstständig zu lösen und die Performance des Systems zu optimieren.
Die KI-Suite liest den Inhalt eines neuen Dokuments und befragt dazu ein Sprachmodell – ideal, wenn es zu einem Dokument noch keine Historie gibt. Die MachineLearningEngine dagegen lernt aus den eigenen, historisch gepflegten Metadaten Ihrer Vault und vervollständigt daraus weitere Felder – vollständig lokal, ohne Sprachmodell und ohne laufende Modellkosten. Beide Lösungen ergänzen sich: Die eine bringt neue Daten ins Haus, die andere zieht aus dem vorhandenen Bestand weitere Schlüsse.
Ja, beide Lösungen schließen sich nicht aus, sondern greifen an unterschiedlichen Stellen im Dokumentenlebenszyklus. Die KI-Suite kommt zum Einsatz, wenn ein neues Dokument ohne Historie in Ihrer Vault ankommt: Sie liest den Inhalt und befragt dazu ein Sprachmodell, um erste Metadaten zu ermitteln. Die MachineLearningEngine setzt genau dort an, wo bereits gepflegte Bestände vorliegen: Sie lernt aus den historischen Metadaten Ihrer Vault und leitet daraus automatisch weitere Werte für neue Dokumente ab.
In der Praxis lassen sich beide so kombinieren, dass die KI-Suite ein Dokument inhaltlich erschließt und die MetadataExtraction ergänzende Felder auf Basis der bereits vorhandenen Systematik vervollständigt, etwa wenn die KI-Suite den Dokumententyp erkennt und die MachineLearningEngine daraus die passende Kostenstelle oder Zuständigkeit ableitet. So bringt die eine Lösung neue Daten ins Haus, während die andere aus dem vorhandenen Bestand weitere Schlüsse zieht.
Die MachineLearningEngine kann als Erweiterung der ContextView gesehen werden, ist allerdings auch unabhängig von anderen M-Files-Erweiterungen nutzbar.
Die ContextView zeigt verbundene Objekte, etwa die Rechnungspositionen zu einer Rechnung, übersichtlich in einem Fenster an und macht sie dort direkt bearbeitbar. Damit dieser Blick auch wirklich nützlich ist, müssen die angezeigten Metadatenfelder aber korrekt befüllt sein.
Genau hier setzt die MachineLearningEngine an: Sie trägt Werte wie Kostenstelle, Gewerk oder Zuständigkeit bereits automatisch ein – im Moment der Speicherung, bevor ein Anwender das Objekt überhaupt öffnet. In der ContextView stehen die relevanten Felder dann von Anfang an korrekt da, statt manuell nachgetragen werden zu müssen. So verkürzt sich der Weg von der eingehenden Rechnung bis zur fertigen Kontierung, oder von der Geräteanfrage bis zur zugewiesenen Zuständigkeit.
Ja, die MachineLearningEngine ist eine unabhängige Erweiterung und kann deshalb auch unabhängig von der ContextView genutzt werden.
Noch Fragen zu M-Files? Unsere Experten sind jederzeit für Sie da
