Masz dokumenty, a nie dane
Większość firm ma cyfrowe archiwa, które są de facto papierowymi segregatorami w wersji online. PDF-y, skany, pliki bez wspólnej struktury. Znalezienie konkretnej informacji zajmuje minuty, czasem godziny. Automatyzacja pracy z dokumentami nie jest kwestią innowacyjności – to potrzeba operacyjna.
Nowe narzędzia GenAI pozwalają przełamać barierę między treścią a danymi. Poniżej znajdziesz 5 konkretnych scenariuszy, w których możesz wykorzystać GenAI do uporządkowania dokumentów, przyspieszenia procesów i poprawy jakości decyzji.
1. Sczytywanie danych z umów i decyzji administracyjnych
To jeden z najczęstszych przypadków użycia GenAI. W dokumentach, takich jak umowy czy decyzje administracyjne, znajduje się wiele kluczowych danych: daty, numery spraw, lokalizacje, warunki finansowe, strony umowy. Problem polega na tym, że nie występują one zawsze w tym samym miejscu, nie są oznaczone nagłówkami, a ich układ różni się w zależności od źródła. GenAI potrafi „czytać” dokumenty jak człowiek – rozumie kontekst, rozpoznaje nazwy własne, potrafi wydzielić sekcje i wydobyć dane nawet z tekstu pisanego niejednoznacznym językiem urzędowym. To szczególnie przydatne przy przetwarzaniu backlogu dokumentów, który od lat zalega w archiwum.
Dzięki zastosowaniu zaawansowanych modeli uczenia maszynowego (machine learning models), GenAI jest w stanie analizować różnorodne formaty i struktury dokumentów, nawet jeśli są one nieuporządkowane lub zawierają błędy. Proces ten wymaga wcześniejszego treningu modelu na dużej ilości danych treningowych (training data), co pozwala mu na rozpoznawanie wzorców i specyficznych informacji w tekście. W efekcie, firmy zyskują możliwość automatycznego przetwarzania umów i decyzji administracyjnych, co znacząco skraca czas potrzebny na ręczne wprowadzanie danych oraz minimalizuje ryzyko pomyłek.
Integracja GenAI z istniejącymi systemami informatycznymi pozwala na szybki dostęp do wyodrębnionych danych, które mogą być dalej wykorzystywane w procesach biznesowych, analizach czy raportowaniu. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą podejmować lepsze i bardziej świadome decyzje, bazując na aktualnych i precyzyjnych informacjach zawartych w dokumentach.
2. Kategoryzacja dokumentów bez struktury
W wielu firmach nazwa pliku nie mówi nic o jego zawartości. Foldery są pełne plików typu „scan_2021.pdf” czy „plik123_final_ver7.pdf”. Wdrożenie GenAI pozwala zautomatyzować klasyfikację takich dokumentów na podstawie ich treści, a nie nazwy. Model potrafi określić, czy dokument to umowa, protokół, decyzja, aneks czy faktura – i przypisać mu odpowiedni tag lub ścieżkę. Taka kategoryzacja to pierwszy krok do zbudowania porządku i przygotowania gruntu pod dalszą automatyzację, np. routing do odpowiednich systemów czy działów.
Dzięki zastosowaniu zaawansowanych technik natural language processing, GenAI analizuje zawartość dokumentów na poziomie semantycznym, co pozwala na precyzyjne rozpoznanie ich typu nawet w przypadku dokumentów o niestandardowym formacie czy niejednorodnej strukturze. Model uczy się na podstawie dużych zbiorów danych treningowych, co umożliwia mu rozpoznawanie wzorców i charakterystycznych cech poszczególnych kategorii dokumentów.
Automatyzacja kategoryzacji dokumentów nie tylko przyspiesza procesy operacyjne, ale także minimalizuje ryzyko błędów ludzkich, które często pojawiają się przy ręcznym przypisywaniu plików do odpowiednich folderów czy systemów. W efekcie firmy zyskują lepszą kontrolę nad swoimi zasobami informacyjnymi, co przekłada się na efektywniejsze zarządzanie dokumentacją i szybszy dostęp do potrzebnych informacji.
Wdrożenie GenAI do klasyfikacji dokumentów można łatwo zintegrować z istniejącymi platformami i narzędziami do zarządzania dokumentami, co zwiększa wartość inwestycji i pozwala na stopniowe rozszerzanie automatyzacji o kolejne funkcjonalności, takie jak ekstrakcja danych czy generowanie raportów.
3. Walidacja danych w dokumentach
Błędy w dokumentach mogą być kosztowne. Błędna data wejścia w życie umowy, nieprawidłowy numer decyzji czy niezgodność między dokumentami to problemy, które trudno wychwycić ręcznie przy większej skali. GenAI może działać jak warstwa walidacyjna: sprawdzać zgodność danych ze wzorcami, wykrywać anomalie i sygnalizować rozbieżności. Może też porównywać dokumenty między sobą i ocenić, czy zawierają te same dane, które powinny być zgodne. To ogromna oszczędność czasu dla zespołów operacyjnych i gwarancja większej spójności.
Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów i modeli uczenia maszynowego, GenAI jest w stanie analizować ogromne ilości dokumentów w krótkim czasie, identyfikując potencjalne błędy i niespójności, które mogłyby zostać przeoczone przez człowieka. System uczy się na podstawie danych historycznych i wzorców, co pozwala mu stale doskonalić swoje zdolności walidacyjne. Ponadto, GenAI może generować raporty z wykrytymi problemami, umożliwiając szybkie podejmowanie działań naprawczych. W praktyce oznacza to, że firmy mogą minimalizować ryzyko prawne i finansowe wynikające z błędów w dokumentacji, jednocześnie zwiększając efektywność pracy swoich zespołów. Walidacja danych za pomocą GenAI to nie tylko narzędzie kontroli, ale także element wspierający jakość i bezpieczeństwo procesów biznesowych.
4. Tworzenie metryk i raportów na podstawie dokumentów
Dane, które znajdują się w dokumentach, można automatycznie przekształcić w raporty i wskaźniki. Liczba aktywnych umów, wygasające w najbliższych miesiącach zobowiązania, rozkład kosztów według lokalizacji, to wszystko można wygenerować bez ręcznego wpisywania danych do Excela. GenAI wyciąga dane z dokumentów i strukturyzuje je tak, by można je było analizować w BI (np. Looker Studio, Power BI). Raport nie powstaje raz – może być aktualizowany wraz z napływem nowych dokumentów.
Dzięki temu firmy zyskują szybki dostęp do aktualnych informacji, co pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych. Automatyzacja tego procesu eliminuje błędy związane z ręcznym wprowadzaniem danych i znacząco skraca czas potrzebny na przygotowanie analiz. Ponadto, możliwość integracji z różnymi platformami BI umożliwia tworzenie spersonalizowanych raportów dopasowanych do potrzeb konkretnych działów lub projektów.
Takie podejście pozwala na monitorowanie kluczowych wskaźników efektywności (KPI) w czasie rzeczywistym, co jest szczególnie ważne w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym. GenAI może także wspierać tworzenie wizualizacji danych, które ułatwiają interpretację wyników i komunikację między zespołami.
W praktyce, tworzenie metryk i raportów za pomocą GenAI to krok w stronę cyfrowej transformacji przedsiębiorstwa, zwiększający efektywność operacyjną oraz umożliwiający lepsze zarządzanie zasobami i ryzykiem.
5. Obsługa napływu nowych dokumentów
System oparty o GenAI może działać w trybie ciągłym, reagując na pojawiające się nowe pliki. Dokument trafia do chmury, model go klasyfikuje, wyciąga dane, waliduje je, a następnie zapisuje w bazie danych i archiwum. Użytkownik dostaje gotowy rekord, z którego może korzystać w codziennej pracy. Dzięki temu nie tylko przetwarzamy przeszłość (backlog), ale budujemy proces przyszłości: bieżące dokumenty od razu trafiają do odpowiedniego miejsca, w odpowiedniej strukturze.
Taki ciągły proces obsługi dokumentów pozwala na znaczne usprawnienie pracy zespołów, które na co dzień operują na dużych ilościach danych i informacji. Automatyzacja eliminująca konieczność ręcznego wprowadzania i segregowania dokumentów zmniejsza ryzyko błędów oraz pozwala na szybsze reagowanie na pojawiające się potrzeby biznesowe. Co więcej, dzięki integracji z innymi systemami, takimi jak platformy do zarządzania dokumentacją czy narzędzia analityczne, możliwe jest wykorzystanie wyodrębnionych danych do dalszych analiz, raportów czy procesów decyzyjnych.
Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga odpowiedniego przygotowania infrastruktury IT oraz przeszkolenia zespołu, aby maksymalnie wykorzystać potencjał GenAI. Jednak korzyści, jakie przynosi automatyzacja obsługi napływu dokumentów, szybko przekładają się na oszczędność czasu, redukcję kosztów operacyjnych oraz poprawę jakości pracy. W efekcie organizacja zyskuje elastyczność i gotowość do szybkiego dostosowania się do zmieniających się wymagań rynku i regulacji prawnych.
Co dalej? Podsumowanie
Każdy z tych scenariuszy można wdrożyć etapami. Nie trzeba budować wszystkiego naraz. Wystarczy zacząć od konkretnego problemu, zdefiniować dane i proces, a potem iteracyjnie rozwijać system.
Jeśli chcesz wiedzieć, jak to może wyglądać u Ciebie, to zacznij od przygotowania zespołu i danych. Wdrożenie GenAI do pracy z dokumentacją nie zaczyna się od wyboru modelu, tylko od audytu dokumentów, określenia celów biznesowych i zdefiniowania, jakie dane są kluczowe dla organizacji.
W Alterdata możemy pomóc Twojej firmie przejść przez cały ten proces: od analizy zasobów, przez zaprojektowanie rozwiązań, po integrację z Twoim środowiskiem danych. Zamiast uniwersalnych szablonów, budujemy systemy dopasowane do Twojego problemu.
Chcesz zobaczyć, jak mogłoby to wyglądać u Ciebie? Zobacz film poniżej albo skontaktuj się z nami.
