OpenText ha presentato una nuova soluione rivolta alle aziende di grandi Dimensioni: OpenText Auto-Classification è un'applicazione di categorizzazione automatica, con funzionalità integrate per la trasparenza e la giustificabilità, progettata per offrire alle aziende un valido strumento per conservare e disporre di elevati volumi di contenuti non significativi per il business, quali i social media, email, documenti d'ufficio e informazione datate, riducendo i rischi legali e i costi di eDiscovery.
I business e records manager devono controllare e gestire categorizzazione, utilizzo, conservazione, protezione, recupero ed eliminazione dei record aziendali. Sempre più spesso, però, sono chiamati a gestire enormi volumi di contenuti e email "temporanei" o non così rilevanti da un punto di vista sociale, a causa del loro costo e del potenziale rischio.
La categorizzazione dei contenuti è fondamentale, perché consente all'azienda di sapere quali contenuti vanno conservati e quali eliminati. Storicamente, agli utenti finali veniva chiesto di classificare i contenuti, ma i tassi di adozione e precisione si sono rivelati bassi, esponendo spesso la stessa azienda a richieste di eDiscovery costose e a sanzioni.      
OpenText Auto-Classification permette di categorizzare i contenuti in modo coerente e giustificabile, senza l'intervento dell'utente finale una volta implementato il sistema.
Utilizza il motore OpenText Content Analytics per "leggere" ogni documento, email o post sui social media allo scopo di classificare i contenuti in base alle policy aziendali e ai requisiti legali.
Diversamente dalle analitiche di testo basate su ricerca e parole chiave, Open Text Content Analytics codifica specifiche sfumature linguistiche individuate da gruppi di esperti di linguistica, migliorandone la precisione.
Andando un passo più in là rispetto ai sistemi di categorizzazione a "scatola chiusa", Open Text Auto-Classification prevede la possibilità di identificare modelli di documenti e regole, testare e affinare l'efficacia, garantire la qualità, oltre a campionare tra una più ampia serie di documenti su base continuativa. Questo offre alle aziende il livello di trasparenza desiderato per adattare continuamente il motore di auto-categorizzazione alle loro esigenze, e per dimostrare agli enti di vigilanza che l'organizzazione mantiene un efficace programma di gestione dei record.      
OpenText Auto-Classification è stato sviluppato in stretta collaborazione con i clienti che utilizzano OpenText Ecm Suite. Funziona in combinazione con OpenText Records Management in modo che le categorizzazioni esistenti e i documenti classificati possono essere utilizzati nel processo di ottimizzazione. Tra i clienti che partecipano al processo di testing c'è Translink, l'ente dei trasporti regionali di Vancouver, B.C.