AI automatizacija · Dokumenti OCR AI i inteligentna obrada dokumenata: od ulazne pošte do odobrenih podataka, uz čovjeka na kraju procesa

Problem

U većini tvrtki isto se ponavlja stotinu puta tjedno. Stigne dokument, netko ga otvori, pronađe dobavljača, datum, iznos ili otkaznu klauzulu, prepiše ih u drugi sustav i pohrani izvornik. Tipični izvori pogrešaka su pretipkavanje, dokumenti neuobičajene strukture, klauzule previđene na stranici 14 i dokumenti pridruženi pogrešnom predmetu. Posao je jednoličan, ali zahtijeva pozornost, pa je spor i zamoran.

Proces u sedam koraka

1. Zaprimanje: E‑poruke, preuzimanja s portala, izlazni dokumenti skenera i sadržaji diskova slijevaju se na jedno mjesto za zaprimanje, uz pošiljatelja i vrijeme.
2. Prepoznavanje: sustav prepoznaje vrstu dokumenta, primjerice račun, ugovor, potvrdu ili dopis, njegov jezik i kvalitetu. Skenirani dokumenti najprije prolaze prepoznavanje teksta.
3. Izdvajanje podataka: AI čita polja i odlomke koji su Vam potrebni te ih isporučuje kao strukturirane podatke, svaki s brojem stranice i položajem izvora.
4. Provjera: pravila provjeravaju rezultat prema Vašim matičnim podacima: dobavljač postoji, zbrojevi su točni, datumi su logični, obvezne klauzule prisutne. Označavaju se vrijednosti za koje AI nije siguran.
5. Kontrola: čovjek vidi dokument uz izdvojene vrijednosti i pregledava samo iznimke. Ispravci se pohranjuju i poboljšavaju kasnije obrade.
6. Odobrenje: odobreni podaci odlaze u ERP, dokumentacijski sustav ili CRM, izvornik se arhivira, a rokovi pronađeni u dokumentu pretvaraju se u zadatke.
7. Zapis: tko je što odobrio, što je AI promijenio i koja je verzija pravila vrijedila, kao osnova za provjere.

Tri razine automatizacije

Pravila i predlošci

Za mali broj stabilnih struktura, primjerice Vaše vlastite obrasce, dovoljna su fiksna pravila. Predvidljiva su i jeftina u radu, a prestaju funkcionirati kada se struktura promijeni.

Izdvajanje podataka uz AI

Za velik broj struktura, primjerice račune dobavljača ili ugovore različitih ugovornih partnera, jezični model čita dokument i popunjava polja. Čovjek provjerava iznimke. Ova razina pokriva najveći dio onoga što se naziva inteligentnom obradom dokumenata, a kod ugovora uključuje provjeru prema kontrolnom popisu klauzula i odstupanja.

Agenti

Kada dokument pokrene postupak, sustav preuzima i sljedeće korake unutar granica koje Vi postavite: zatražiti od pošiljatelja stranicu koja nedostaje, otvoriti zadatak, unijeti rok, poslati dodatni podsjetnik. Svaki korak s posljedicama zahtijeva odobrenje. Više u članku AI agenti za tvrtke.

Sustavi i sučelja

Proces se povezuje s onime što već upotrebljavate: poštanskim sandučićima putem standardnih protokola ili sučelja tvrtki Microsoft i Google, diskovima i sustavom SharePoint, dokumentacijskim sustavima kao što su DocuWare ili M-Files te ERP sustavima kao što su SAP, Microsoft Dynamics 365 ili Odoo. Kod računa u strukturiranim formatima sam format nosi podatke, pa je provjera jednostavnija, pogledajte Automatizacija ulaznih računa. Nazivi služe za orijentaciju i ne znače partnerstvo.

Pravo i rizik

• Zaštita podataka: Dokumenti sadrže osobne podatke. Potrebni su Vam ugovor o obradi osobnih podataka sa svakim pružateljem (Art. 28 GDPR-a), obrada u EU-u ili Ujedinjenoj Kraljevini i jasno pravilo o tome koliko se dugo čuvaju izvornici i izdvojeni podaci. Upute ICO-a o AI‑ju i zaštiti podataka i mišljenje 28/2024 Europskog odbora za zaštitu podataka objašnjavaju što nadzorna tijela očekuju.
• Automatizirane odluke: Art. 22 GDPR-a ograničava odluke o osobi koje se temelje isključivo na automatiziranoj obradi. Proces čita i provjerava, a ljudi odlučuju.
• Nije dio ponude: Čitanje prijava za posao radi rangiranja kandidata i procjena kreditne sposobnosti visokorizične su primjene prema Prilogu III Akta o umjetnoj inteligenciji. Mi ih ne gradimo, pogledajte razrede rizika.
• Čuvanje i dokazivanje: za knjigovodstvenu, poreznu i ugovornu dokumentaciju vrijede zakonski rokovi čuvanja. Arhiv zadržava izvornik, a izdvojeni podaci podupiru ga, ali ga nikada ne zamjenjuju.
• Ugovori: Izdvajanje podataka i usporedba s kontrolnim popisom podržavaju provjeru. Pravna procjena ostaje odvjetniku, pogledajte AI za odvjetnike.
• Zaposlenici: Art. 4 Akta o umjetnoj inteligenciji zahtijeva dostatnu AI pismenost. Ovaj pregled pruža opće informacije i nije pravni savjet.

Kako mjeriti uspjeh

Mjerite prije i poslije na uzorku vlastitih dokumenata. Korisni su pokazatelji udio dokumenata koji prolaze bez ikakvog ispravka, stopa ispravaka po polju, vrijeme od primitka do knjiženja ili pridruživanja, udio dokumenata na popisu iznimaka i broj propuštenih rokova. Rezultati ovise o kvaliteti dokumenata i pravila, pa mjerne pokazatelje definiramo s Vama na početku i ne obećavamo brojke unaprijed.

Gdje je to prikladno

• Knjigovodstvo obveza prema dobavljačima: usklađeni računi, potvrde narudžbi i otpremnice, pogledajte Automatizacija računa.
• Odvjetnički uredi i pravni odjeli: ugovori i zbirke dokumenata provjereni prema popisu klauzula, pogledajte AI za odvjetnike.
• Osiguranje: police provjerene prema nalogu i dokumentacija o štetama razvrstana, pogledajte AI u osiguranju.
• Logistika: CMR teretni listovi i dokazi o isporuci pridruženi nalozima, pogledajte AI u logistici.
• Proizvodnja: potvrde i zapisnici o ispitivanju provjereni prema specifikacijama, pogledajte AI u proizvodnji.