Document AI
Zapomnij o ręcznym przepisywaniu danych i zawodnym OCR. Wdrażamy systemy DocAI oparte na modelach LLM, które rozumieją kontekst dokumentów tak jak człowiek, działając z prędkością procesora.
Porozmawiajmy
Napędzamy sukcesy liderów:
Dlaczego aktualne przetwarzanie danych
hamuje Twój biznes?
Większość firm posiada ogromne zasoby wiedzy uwięzione w nieustrukturyzowanych dokumentach, których tradycyjne systemy OCR nie potrafią poprawnie zinterpretować. Poleganie na manualnej weryfikacji i przestarzałych narzędziach tworzy wąskie gardła, które uniemożliwiają skuteczne skalowanie operacji oraz wdrażanie zaawansowanej analityki opartej na sztucznej inteligencji.
Ukryte koszty operacyjne
Twój zespół poświęca tysiące godzin rocznie na żmudną, manualną analizę faktur i umów, co drastycznie podnosi koszty procesów back-office.
Ryzyko błędnych decyzji
Ręczne przepisywanie danych to nieuniknione pomyłki, które obniżają jakość danych (Data Quality) i prowadzą do realnych strat finansowych oraz problemów z Compliance.
Brak elastyczności i skali
Klasyczne rozwiązania zawodzą przy niestandardowych układach i słabej jakości skanach, uniemożliwiając automatyzację dokumentów w czasie rzeczywistym.
Wiedza uwięziona w silosach
Kluczowe informacje biznesowe pozostają nieosiągalne dla systemów Business Intelligence, ponieważ nie są przetworzone na format czytelny dla maszyn.
Zamień dane nieustrukturyzowane w inteligentną bazę wiedzy
Skontaktuj sięEkosystem Document AI,
czyli Inteligentna analiza danych
Nasze podejście do Document AI wykracza poza zwykły OCR. Budujemy systemy oparte na modelach LLM, które rozumieją strukturę i logikę Twoich dokumentów. Przekształcamy nieustrukturyzowane zasoby w dynamiczne bazy wiedzy, gotowe do natychmiastowego wykorzystania w procesach biznesowych.
Zrozumienie semantyczne
System precyzyjnie interpretuje kontekst, odróżniając kluczowe dane (np. kwoty, daty, warunki) niezależnie od szablonu dokumentu.
Automatyczna klasyfikacja
Algorytmy AI samodzielnie rozpoznają typ pliku (aneks, faktura, wniosek) i błyskawicznie kierują go do odpowiedniego procesu.
Architektura RAG
Tworzymy bazy wektorowe, które pozwalają na interaktywną rozmowę z Twoim archiwum i natychmiastowy dostęp do rozproszonej wiedzy.
Dane Business-Ready
Dostarczamy ustrukturyzowane informacje, które bezpośrednio zasilają Twoją hurtownię danych oraz systemy analityczne.
Inteligentne rozwiązania GenAI dopasowane do Twoich potrzeb
Wybierz gotową ścieżkę automatyzacji GenAI i rozwiąż kluczowe wyzwania swojej organizacji. Łączymy moc modeli LLM z Twoimi danymi, dostarczając aplikacje, które realnie zwiększają efektywność operacyjną.
Gen AI w procesach rekrutacyjnych HR
Inteligentny scoring CV i analiza dopasowania kandydatów. Automatycznie identyfikuj luki kompetencyjne i optymalizuj procesy rekrutacyjne.
Sprawdź rozwiązanieGen AI do analizy opinii klientów
Błyskawiczna analiza sentymentu tysięcy opinii klientów. Zamień rozproszony feedback w gotową strategię produktową i buduj lojalność marką.
Sprawdź rozwiązanieGen AI do analizy opinii klientów
Precyzyjne rozumienie kontekstu faktur oraz umów. Wyeliminuj błędy manualne i zapewnij pełną zgodność z Compliance w czasie rzeczywistym.
Sprawdź rozwiązanieUmów się na darmową konsultację
Skontaktuj sięSprawdż jak to robimy w praktyce
Pomogliśmy Nexerze zoptymalizować pracę z danymi z 30 000 dokumentów
Dla lidera infrastruktury światłowodowej wdrożyliśmy system Document AI, który skrócił czas analizy dokumentacji technicznej o ponad 2000 godzin. Wykorzystując modele Gemini, zautomatyzowaliśmy ekstrakcję danych z umów dzierżawy i decyzji lokalizacyjnych, eliminując błędy manualne.
Efekt? Zidentyfikowany potencjał oszczędności przekraczający
1 000 000 PLN rocznie oraz pełna kontrola nad terminami i kosztami zobowiązań w czasie rzeczywistym.
Agent AI w Enterprise: łączenie danych i kontrola dostępu
Dowiedz się, jak budować bezpieczne rozwiązania GenAI łączące dane nieustrukturyzowane z architekturą korporacyjną. Eksperci Alterdata oraz Google Cloud prezentują praktyczne podejście do wdrażania agentów AI, skupiając się na Data Governance i pełnej kontroli nad dostępem do informacji.
W programie:
Praca z danymi nieustrukturyzowanymi: Wykorzystanie DocAI do analizy złożonych dokumentów na żywych przykładach wdrożeń.
Architektura Google Cloud: Budowa ekosystemu AI wspierającego bezpieczeństwo i skalowalność w dużej organizacji.
Panel Q&A: Odpowiedzi na techniczne i biznesowe wyzwania związane z Data Engineering pod kątem AI.
Biznes oparty o dane: GenAI w strukturyzacji dokumentów (1-2.04.2025)
Sławomir Mytych (Alterdata) prezentuje, jak modele GenAI rewolucjonizują pracę z dokumentacją – od automatycznej klasyfikacji po precyzyjną ekstrakcję danych. Zobacz na żywo działanie aplikacji, która zamienia chaos w plikach (faktury, polisy, CV) w ustrukturyzowaną wiedzę biznesową.
Z nagrania dowiesz się:
Automatyzacja procesów: Jak konfigurować modele LLM, aby wyciągały dane w formacie idealnie dopasowanym do Twoich systemów.
Potencjał Gemini: W jaki sposób kontekstowe rozumienie treści przez AI wspiera codzienne operacje i eliminuje błędy manualne.
Ekonomia wdrożenia: Ile naprawdę kosztuje przetwarzanie dokumentów i dlaczego warto zacząć od szybkiego PoC.
Nie wiesz, od czego zacząć?
Pobierz nasz E-book
Co znajdziesz w e-booku?
Z tego przewodnika dowiesz się, jak przeprowadzić audyt dokumentacji, aby wskazać procesy z największym potencjałem do automatyzacji. Poznasz sprawdzoną mapę drogową wdrożenia GenAI od budowy MVP po bezpieczne skalowanie rozwiązania w całej firmie. Zrozumiesz także, jak zarządzać pętlą walidacji i zespołem, by wyeliminować błędy modeli i zapewnić najwyższą jakość danych biznesowych. Całość zamykają praktyczne listy kontrolne, które przygotują Twoją organizację na realną transformację cyfrową.
Bartosz Szymański
Data Strategy and Customer Relations Director
Twoje dane kryją w sobie potencjał. Zapytaj nas, jak go wykorzystać
Tech stack: fundament naszej pracy
Poznaj narzędzia i technologie, które napędzają rozwiązania tworzone przez Alterdata.
Google Cloud Storage umożliwia przechowywania danych w chmurze i wydajność, elastyczne zarządzanie dużymi zbiorami danych. Zapewnia łatwy dostęp do danych i wsparcie zaawansowanych analiz.
Azure Data Lake Storage to usługa przechowywania oraz analizowania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w chmurze, stworzona przez Microsoft. Data Lake Storage jest skalowalne i obsługuje różne formaty danych.
Amazon S3 to usługa chmurowa do bezpiecznego przechowywania danych o praktycznie nieograniczonej skalowalności. Jest wydajna i zapewnia spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Databricks to chmurowa platforma analityczna, łącząca inżynierię i analizę danych oraz machine learning i modele predykcyjne. Z wysoką wydajnością przetwarza ona także duże zbiory danych.
Microsoft Fabric to zintegrowane środowisko analityczne, łączące w różne narzędzia, takie jak Power BI, Data Factory, czy Synapse. Platforma obsługuje cały cyklu życia danych, integrację, przetwarzanie, analizę i wizualizację wyników.
Google Big Lake to usługa, która łączy w sobie cechy hurtowni oraz jezior danych i ułatwia zarządzanie danymi w różnych formatach oraz lokalizacjach. Pozwala także przetwarzać duże zbiory danych bez przenoszenia między systemami.
Google Cloud Dataflow do usługa przetwarzania dużych ilości danych oparta na Apache Beam. Wspiera rozproszone przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz zaawansowane analizy
Azure Data Factory to usługa integracji danych w chmurze, która automatyzuje przepływy danych i orkiestruje procesy przetwarzania. Umożliwia łączenie danych ze źródeł chmurowych i lokalnych do przetwarzania w jednym środowisku.
Apache Kafka przetwarza w czasie rzeczywistym strumienie danych i wspiera zarządzanie dużymi ilościami danych z różnych źródeł. Pozwala analizować zdarzenia natychmiast po ich wystąpieniu.
Pub/Sub służy do przesyłania wiadomości między aplikacjami, przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym, ich analizy i tworzenia kolejek komunikatów. Dobrze integruje się z mikrousługami oraz architekturami sterowanymi zdarzeniami (EDA).
Google Cloud Run obsługuje aplikacje kontenerowe w skalowalny i zautomatyzowany sposób, przez co optymalizuje koszty oraz zasoby. Pozwala na elastyczne i wydajne zarządzanie aplikacjami w chmurze, zmniejszając obciążenie pracą.
Azure Functionsto inne rozwiązanie bezserwerowe, które uruchamia kod w reakcji na zdarzenia, eliminując potrzebę zarządzania serwerami. Jego inne zalety to możliwość automatyzowania procesów oraz integrowania różnych usług.
AWS Lambda to sterowana zdarzeniami, bezserwerowa funkcja jako usługa (FaaS), która umożliwia automatyczne uruchamianie kodu w odpowiedzi na zdarzenia. Pozwala uruchamiać aplikacje bez infrastruktury serwerowej.
Azure App Service to platforma chmurowa, służąca do uruchamiania aplikacji webowych i mobilnych. Oferuje automatyczne skalowanie zasobów i integrację z narzędziami DevOps, (np. GitHub, Azure DevOps)
Snowflake to platforma, która umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w chmurze. Jest łatwo skalowalna, wydajna, zapewnia też spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Amazon Redshift to hurtownia danych w chmurze, która umożliwia szybkie przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych. Redshift oferuje także tworzenie złożonych analiz i raportów z danych w czasie rzeczywistym.
BigQuery to skalowalna platforma analizy danych od Google Cloud. Umożliwia ona szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, analitykę oraz zaawansowane raportowanie. Ułatwia dostęp do danych dzięki integracji z różnymi ich źródłami.
Azure Synapse Analytics to platforma łącząca hurtownię danych, przetwarzanie big data oraz analitykę w czasie rzeczywistym. Umożliwia przeprowadzanie skomplikowanych analiz na dużych wolumenach danych.
Data Build Tool umożliwia łatwą transformację i modelowanie danych bezpośrednio w bazach danych. Pozwala tworzyć złożone struktury, automatyzować procesy i zarządzać modelami danych w SQL.
Dataform jest częścią Google Cloud, która automatyzuje transformację danych w BigQuery, w oparciu o język zapytań SQL. Wspiera bezserwerową orkiestrację strumieni danych i umożliwia pracę zespołową z danymi.
Pandas to biblioteka struktur danych oraz narzędzi analitycznych w języku Python. Jest przydatna w manipulowaniu danymi i analizach. Pandas jest używana szczególnie w statystyce i machine learningu.
PySpark to interfejs API dla Apache Spark, który pozwala przetwarzać duże ilości danych w rozproszonym środowisku, w czasie rzeczywistym. To narzędzie jest proste w użyciu oraz wszechstronne w działaniu.
Looker Studio to narzędzie służące do eksploracji i zaawansowanej wizualizacji danych pochodzących z różnych źródeł, w formie czytelnych raportów, wykresów i dashboardów. Ułatwia współdzielenie danych oraz wspiera równoczesną pracę wielu osób, bez potrzeby kodowania.
Tableau, aplikacja od Salesforce, to wszechstronne narzędzie do analiz i wizualizacji danych, idealne dla osób szukających intuicyjnych rozwiązań. Cenione za wizualizacje danych przestrzennych i geograficznych, szybkie identyfikowanie trendów oraz dokładność analiz danych.
Power BI, platforma Business Intelligence koncernu Microsoft, wydajnie przekształca duże ilości danych w czytelne, interaktywne wizualizacje i przystępne raporty. Łatwo integruje się z różnymi źródłami danych oraz monitoruje KPI w czasie rzeczywistym.
Looker to platforma chmurowa do Business Intelligence oraz analityki danych, która pozwala eksplorować, udostępniać oraz wizualizować dane i wspiera procesy decyzyjne. Looker wykorzystuje też uczenie maszynowe do automatyzacji procesów i tworzenia predykcji.
Terraform to narzędzie open-source, które pozwala na zarządzanie infrastrukturą jako kodem oraz automatyczne tworzenie i aktualizację zasobów w chmurze. Wspiera efektywne kontrolowanie infrastruktury, minimalizuje ryzyko błędów, zapewnia transparentność i powtarzalność procesów.
GCP Workflows automatyzuje przepływy pracy w chmurze, a także ułatwia zarządzanie procesami łączącymi usługi Google Cloud. To narzędzie pozwala oszczędzać czas dzięki unikaniu dublowania działań, poprawia jakości pracy, eliminując błędy, oraz umożliwia wydajne zarządzanie zasobami.
Apache Airflow zarządza przepływem pracy, umożliwia planowanie, monitorowanie oraz automatyzację procesów ETL i innych zadań analitycznych. Daje też dostęp do statusu zadań ukończonych i bieżących oraz wgląd w logi ich wykonywania.
Rundeck to narzędzie open-source do automatyzacji, które umożliwia planowanie, zarządzanie oraz uruchamianie zadań na serwerach. Pozwala na szybkie reagowanie na zdarzenia i wspiera optymalizację zadań administracyjnych.
Python to kluczowy język programowania w uczeniu maszynowym (ML). Dostarcza bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow i scikit-learn, umożliwiając tworzenie i testowanie zaawansowanych modeli.
BigQuery ML pozwala na budowę modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w hurtowni danych Google wyłącznie za pomocą SQL. Zapewnia szybki time-to-market, jest efektywny kosztowo, umożliwia też szybką pracę iteracyjną.
R to język programowania do obliczeń statystycznych i wizualizacji danych, do tworzenia oraz testowania modeli uczenia maszynowego. Umożliwia szybkie prototypowanie oraz wdrażanie modeli ML.
Vertex AI służy do deplymentu, testowania i zarządzania gotowymi modeli ML. Zawiera także gotowe modele przygotowane i trenowane przez Google, np. Gemini. Vertex AI wspiera też niestandardowe modele TensorFlow, PyTorch i inne popularne frameworki.
Skorzystaj z naszego know-how
Realizacja End-to-End
Zapewniamy doradztwo w wyborze rozwiązań, szybką budowę i wdrożenie
wydajnej hurtowni danych w chmurze.
Pomagamy utrzymać, optymalizować oraz wzbogacać ją o nowe funkcje.
Szeroki Tech Stack
Stosujemy nowoczesne i wydajne technologie, dobierając je tak,
by najefektywniej realizowały cele.
Pozwala to nam budować platformy idealnie dobrane do potrzeb klientów.
Zespół Profesjonalistów
Nasi inżynierowie i analitycy danych mają wiedzę oraz lata doświadczenia we wdrożeniach dla różnych branż.
Do projektów wybieramy specjalistów, którzy rozumieją Twoje wymagania.
Data Team as a Service
Otrzymujesz wsparcie dedykowanego zespołu ekspertów, dostępnego zawsze, gdy go potrzebujesz.
To także pomoc w rozbudowie Twojej architektury i szkoleniu pracowników.
Dopasowane Usługi
Tworzymy precyzyjnie dostosowane
do Twoich wymagań oraz budżetu
hurtownie danych w chmurze.
Bierzemy pod uwagę branżę, wielkość firmy, Twoje cele i inne ważne czynniki.
Bezpieczeństwo Danych
Pracujemy w Twoim środowisku i nie pobieramy z niego żadnych danych, co gwarantuje ich bezpieczeństwo.
Ty decydujesz, do których informacji mamy dostęp w trakcie naszej pracy.
FAQ
1. Co to jest Document AI (DocAI) i czym różni się od tradycyjnego OCR?
Tradycyjny OCR tylko odczytuje znaki, podczas gdy Document AI (wykorzystujący modele LLM) rozumie kontekst semantyczny, co pozwala na inteligentną ekstrakcję danych z dowolnego formatu PDF czy skanu, niezależnie od jego układu.
2. Jakie typy dokumentów można przetwarzać za pomocą Document AI?
Nasza technologia wykracza daleko poza standardową administrację. Posiadamy unikalne doświadczenie w procesowaniu wysoce specyficznych danych, takich jak skomplikowane mapy sieci ciepłowniczych czy branżowa dokumentacja instalacji telekomunikacyjnych. Oprócz obsługi dokumentacji technicznej, system w pełni automatyzuje obieg dokumentów biznesowych: od faktur kosztowych i umów handlowych, po wnioski reklamacyjne oraz zaawansowaną selekcję CV w działach HR. Dzięki modelom LLM, Document AI radzi sobie z interpretacją kontekstu nawet w najbardziej niestandardowych formatach branżowych.
3. Co to jest RAG (Retrieval-Augmented Generation) w kontekście pracy z dokumentami?
Architektura RAG pozwala na integrację modeli językowych (LLM) z bazami wektorowymi, które przechowują wiedzę uwięzioną w Twoich dokumentach. Umożliwia to stworzenie bezpiecznego asystenta, z którym Twoi pracownicy mogą „rozmawiać” wewnątrz firmy.
4. Czy Document AI integruje się z systemami ERP i CRM?
Nasze rozwiązania DocAI są zaprojektowane jako moduły, które łatwo integrują się ze standardowymi systemami, takimi jak SAP, Microsoft Dynamics czy Salesforce, zapewniając płynny przepływ ustrukturyzowanych danych do procesów operacyjnych.
5. Ile kosztuje wdrożenie Document AI i od czego zależą koszty?
Koszty wdrożenia zależą od skali (ilości przetwarzanych stron), stopnia skomplikowania dokumentów oraz poziomu integracji. Oferujemy elastyczne modele, które pozwalają na optymalizację kosztów, a nasi partnerzy odnotowują ROI (zwrot z inwestycji) zazwyczaj w mniej niż 6 miesięcy.
6. Jak Document AI wpływa na optymalizację procesów w dziale HR?
Nasze rozwiązanie GenAI for HR automatyzuje m.in. selekcję kandydatów, analizując setki CV i scoringując dopasowanie kompetencji miękkich i twardych. Pozwala to na drastyczne skrócenie czasu rekrutacji i eliminację błędów manualnych.
7. Czy moje dokumenty są bezpieczne przy użyciu modeli LLM? Jak dbacie o Compliance?
Przetwarzanie odbywa się w Twojej prywatnej chmurze, bez wycieku danych do publicznych modeli. Nasza architektura gwarantuje pełną zgodność z Compliance i najwyższymi standardami ochrony danych, w tym RAG z zachowaniem kontroli dostępu.
8. W jaki sposób AI radzi sobie z halucynacjami i błędami w dokumentach?
Wykorzystujemy zaawansowane systemy weryfikacji i pętle walidacji danych. Każdy ustrukturyzowany wynik jest porównywany z oryginalnym plikiem, co minimalizuje ryzyko błędów (halucynacji), zapewniając najwyższą jakość danych biznesowych.
9. Jak wygląda proces wdrożenia (Roadmap) Document AI w Alterdata?
Proces zaczyna się od audytu i budowy MVP/PoC (Proof of Concept) w 4-6 tygodni, co pozwala na szybką walidację założeń. Następnie realizujemy pełne wdrożenie i skalowanie systemu w całej organizacji, zintegrowane z nowoczesną hurtownią danych.
10. Czy Document AI może obsługiwać dokumenty w wielu językach, w tym słabe skany?
Tak, nasze modele są wielojęzyczne i radzą sobie z analizą kontekstową. Wykorzystujemy zaawansowane techniki przetwarzania obrazu, aby precyzyjnie interpretować dane nawet z zaszumionych, słabej jakości skanów, eliminując błędy manualnego przepisywania danych.