msg.SIMA

Hersteller: msg systems ag
DMS Cloud (SaaS) Für kleine Unternehmen Für Konzerne Fertigung Automobilzulieferer Automobilherstellung

Intelligente Dokumentverarbeitung für effiziente Kundenkommunikation

msg.SIMA ist ein Smart‑Input‑Management‑Portfolio, das KI‑gestützte Klassifikation und Fachdatenextraktion in End‑to‑End‑Prozessen bereitstellt. Es adressiert Digitalisierungs‑ und Automatisierungsbedarfe, reduziert manuelle Aufwände und verkürzt Time‑to‑Market. Die Lösung wird als modulare Software‑ und SaaS‑Angebote in der Public Cloud angeboten und eignet sich für den Betrieb neben bestehenden Input‑Management‑Systemen.

Module und technische Kernfunktionen

Zum Portfolio gehören Eigenentwicklungen und Partnerlösungen wie smart RIA für Dokumentklassifikation und Extraktion, das SIMA Framework für heterogenes Beleggut, Smart Table Upload zur Transformation von Excel‑Dateien sowie die SIMA Cloud als Laufzeitumgebung. Technische Bausteine umfassen OCR auf Basis Deep Learning, Computer Vision, neuronale Netze für Handschrift‑ und Objekterkennung sowie Natural Language Understanding; regelbasierte Logiken ergänzen ML‑Modelle.

Praxisnahe Einsatzszenarien

Eingesetzt wird msg.SIMA in Branchen mit papierintensiven Prozessen: Rückversicherung und Versicherung (Abrechnungen, Dokumentenlenkung), Banken (Einkommensnachweise, Adressänderungen), Logistik und Automotive (Auftrags‑ und Zertifikatverarbeitung) sowie Asset Manager. Typische Ziele sind die Klassifikation heterogener Dokumente, automatisierte Datenübergabe an Fachsysteme und Reduktion manueller Arbeitsschritte.

Differenzierungsmerkmale für Entscheider

Die Lösung kombiniert Best‑of‑Breed‑Techniken mit Beratungsleistungen, bietet SaaS‑Betrieb für kleine Volumen, konfigurierbare Trainingsmöglichkeiten für Fachbereiche und Integrationsschnittstellen via Web‑Services. Damit ermöglicht msg.SIMA pragmatische Automatisierung ohne vollständigen Austausch bestehender Systeme und minimiert Projektaufwand durch vorkonfigurierte Sender‑Layouts und fachbereichsfreundliche Optimierungen.

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