Ziel dieses Projekts ist es, ein digitales Input-Management-System zu entwickeln, das die manuelle Bearbeitung eingehender Post ersetzt und effizienter gestaltet. Durch Digitalisierung und Klassifizierung der Post können wir die Prozesse optimieren und so zu einer besseren Nutzung der Ressourcen und schnelleren Reaktionszeiten beitragen.

Hauptmerkmale:

1. Digitalisierung: Alle eingehenden Briefe und Dokumente werden gescannt und digitalisiert. Diese Prozesse erfolgen automatisch mittels Scannern und Software zur optischen Zeichenerkennung (OCR), um menschliche Fehler zu minimieren und eine dauerhafte Archivierung zu ermöglichen.

2. Klassifizierung: Das System verwendet maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um eingehende Post zu klassifizieren. Durch das automatische Identifizieren von Schlüsselinformationen, wie Absender, Empfänger und Betreff, können die Dokumente leichter durchsucht und sortiert werden.

3. Extraktion von Tiefendaten: Neben der Klassifizierung extrahiert das System weitere relevante Daten aus den Dokumenten. Hierbei werden Textanalyse-Technologien und Algorithmen zur Informationsgewinnung verwendet, um detaillierte Informationen zu sammeln und eine umfassendere Datenerfassung zu ermöglichen.

4. Webanwendung: Die erfassten Daten und digitalisierten Dokumente sind über eine Webanwendung zugänglich. Die Benutzer können sich einloggen, die Post durchsuchen, gezielt auf spezifische Dokumente zugreifen und relevante Aktionen durchführen.

Das System wird eine umfangreiche und zugleich benutzerfreundliche Lösung zur Verwaltung der eingehenden Post sein. Es wird nicht nur die Effizienz erhöhen, sondern auch die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Postbearbeitung verbessern, indem es die manuelle Arbeit reduziert und die Informationen leichter zugänglich macht