Die Finanzbranche befindet sich in einem massiven Wandel – KI-Technologien sind dabei, echten Mehrwert zu schaffen.
Laut McKinsey könnte generative KI branchenübergreifend einen jährlichen Wert von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollargenerieren, davon allein 200 bis 340 Milliarden US-Dollar im Bankensektor.
Laut Quocirca (2024) priorisieren 72 % der Scan- und Druckdienstleister intelligente Automatisierung in den kommenden zwei Jahren. White Label KI ermöglicht Scandienstleistern, leistungsstarke Automatisierung anzubieten, ohne in teure und komplexe KI-Entwicklung investieren zu müssen.
Laut einer Studie von Deloitte (2023) nennen 67 % der Finanzverantwortlichen die Komplexität von Dokumenten als Hauptbarriere für Automatisierung. Steuerexperten und Softwareplattformen sehen sich einer Flut unstrukturierter Dokumente gegenüber – von Rechnungen bis hin zu Steuerbescheiden. Der Wandel von regelbasierter zu intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) ist keine Kür – sondern eine Überlebensstrategie.
Laut dem Gartner Market Guide für Intelligent Document Processing (IDP) 2024 basieren rund 60 % der Unternehmensprozesse noch immer auf halbstrukturierten oder unstrukturierten Dokumenten.
Mit steigenden Nutzererwartungen müssen ERP-Systeme integrierte KI-Funktionalitäten bieten, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Eine interne Entwicklung ist jedoch komplex, teuer und langwierig.
HR-Tech-Plattformen stehen unter wachsendem Druck, schneller zu innovieren, intelligente Funktionen zu liefern und den steigenden Erwartungen von Arbeitgebern und Mitarbeitenden gerecht zu werden. Ein White-Label-OEM-Ansatz bietet eine strategische Lösung: HR-Tech-Anbieter können fortschrittliche KI-Funktionen.
Bei extrem niedrigen Margen und wachsender Komplexität müssen Anbieter von Logistiktechnologien Lösungen bereitstellen, die selbst die oft übersehenen, aber geschäftskritischen Workflows automatisieren: die Dokumentenverarbeitung. White Label KI kann Logistik-SaaS-Plattformen so aufrüsten lassen, dass sie PoDs, Frachtbriefe, Rechnungen und mehr automatisiert verarbeiten können.
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