あらゆるチャネルや形式から受け取ったコンテンツを、信頼性の高い分類が可能となるよう、一貫性のある処理可能な構造（標準化されたファイル形式、レイアウト、メタデータ）に変換します。

当社の「Digital Mailroom Accelerator」は、機械学習を活用して文書のレイアウトや内容に基づいて分類を行い、確実な文書種別認識を実現します。完全な機械学習による分類が不要な場合は、インデックス作成（文書を適切な担当者に割り当てる）や、ルールベースのキーワードルーティングといった、よりシンプルなオプションを利用することも可能です。

目標は、できるだけ早い段階で検証済みのデータを入手することです。情報を抽出した後、ルールやチェック機能を用いて自動的に検証を行います。正確で検証済みのデータのみがビジネスプロセスに引き継がれ、次のステップへ進む準備が整います。

ユーザーは、必要に応じてWebベースのインターフェースを通じて介入し、自動受信トレイ内の項目を確認、承認、または修正することができます。こうした介入は、今後の自動化の改善に役立ちます。また、このインターフェースでは、品質チェックや、完全な自動化が不可能なケースの処理も行うことができます。

最後に、DPS Mailroomから検証済みのデータが、次の処理ステップのために下流システムへエクスポートされます。また、同じプラットフォーム内の他のDocProStarモジュールやサブプロセスへ転送することも可能です。

どの段階でも、顧客や外部関係者に自動メールを送信し、情報の提供を依頼したり、適切な担当者を巻き込んだり、意思決定を促したりすることができます。ワークフロー管理機能により、タスクや個人用受信トレイがDocProStarのプロセスに直接組み込まれています。データが検証されると、次のステップに向けて下流のシステムへエクスポートされます。