Praktyczne zastosowania AI i LLM: gdzie przedsiębiorstwa osiągają mierzalny ROI dzięki elDoc

Sztuczna inteligencja szybko przeszła od etapu eksperymentów do rangi strategicznego priorytetu. Przedsiębiorstwa z sektora produkcyjnego, usług finansowych, ubezpieczeń, administracji publicznej, obronności i innych branż analizują możliwości wykorzystania dużych modeli językowych (LLM), generatywnej AI oraz agentów AI w ramach swoich strategii transformacji cyfrowej.

Jednak po początkowym entuzjazmie wiele organizacji zaczyna zadawać sobie te same pytania:

Gdzie właściwie powinniśmy wdrożyć AI?

Które procesy biznesowe mogą zapewnić mierzalny zwrot z inwestycji (ROI)?

Jak przejść od asystenta AI do rzeczywistej automatyzacji procesów od początku do końca?

Pytania te stają się coraz ważniejsze, ponieważ wdrożenie AI w przedsiębiorstwie nie musi być małą inwestycją. Organizacje mogą potrzebować bezpiecznej infrastruktury, mocy obliczeniowej GPU, modeli AI, integracji z istniejącymi systemami, ram zarządzania i nadzoru, specjalistycznej wiedzy wdrożeniowej oraz bieżącego zarządzania modelami.

Asystent AI, który umożliwia pracownikom wyszukiwanie dokumentów, podsumowywanie informacji lub zadawanie pytań dotyczących wiedzy organizacji, może znacząco zwiększyć produktywność. Jednak w przypadku wielu organizacji sama poprawa produktywności nie wystarczy, aby uzasadnić inwestycję w AI na dużą skalę.

Najmocniejsze uzasadnienie biznesowe pojawia się wtedy, gdy AI staje się częścią procesu operacyjnego: przetwarza tysiące lub miliony dokumentów, udostępnia informacje systemom realizującym kolejne etapy procesu, uruchamia obiegi pracy, wspiera podejmowanie decyzji i ogranicza powtarzalną pracę wykonywaną przez ludzi.

Właśnie w tym obszarze elDoc GenAI wykracza poza możliwości tradycyjnego asystenta AI.

Od asystentów AI do kompleksowej automatyzacji procesów z wykorzystaniem AI

AI dla przedsiębiorstw nie powinno funkcjonować jako odizolowane okno czatu.

Rzeczywiste procesy biznesowe rzadko sprowadzają się do prostego przesłania dokumentu i zadania pytania modelowi LLM. Typowy proces w przedsiębiorstwie może wymagać odbierania dokumentów z wielu kanałów, ich klasyfikowania, analizy i interpretacji, weryfikacji zgodności z regułami biznesowymi, porównywania z innymi dokumentami, przekazywania do odpowiednich pracowników, zatwierdzania, eksportowania do innego systemu oraz przechowywania na potrzeby audytu.

elDoc GenAI umożliwia organizacjom budowanie zorkiestrowanych potoków przetwarzania dokumentów z wykorzystaniem AI, dostosowanych do tych procesów.

W zależności od przypadku użycia przepływ pracy elDoc może łączyć:

Pozyskiwanie dokumentów → klasyfikacja AI → ekstrakcja danych z wykorzystaniem generatywnej AI → walidacja → analiza międzydokumentowa → reguły biznesowe → weryfikacja przez człowieka → automatyzacja przepływu pracy → integracja z systemami → repozytorium przedsiębiorstwa i ścieżka audytowa.

Zamiast wdrażać AI jako kolejne niezależne narzędzie, organizacje mogą zintegrować inteligencję modeli LLM bezpośrednio z istniejącymi procesami operacyjnymi.

Poniżej przedstawiamy kilka rzeczywistych scenariuszy opartych na projektach i przypadkach użycia w przedsiębiorstwach, w których takie podejście może przynieść mierzalną wartość operacyjną.

1. Produkcja: kompleksowa automatyzacja przetwarzania faktur

Organizacje z sektora produkcyjnego często przetwarzają duże ilości faktur otrzymywanych od setek lub tysięcy dostawców. Wyzwanie rzadko ogranicza się wyłącznie do wyodrębnienia numeru faktury lub kwoty całkowitej.

Faktury są dostarczane w różnych formatach i układach. Mogą obejmować wiele stron oraz zawierać odniesienia do zamówień zakupu, pozycje faktury, podatki, waluty, informacje o dostawie, identyfikatory dostawców i inne dane, które ostatecznie należy uzgodnić z danymi w systemie ERP.

Tradycyjne rozwiązania OCR oraz oparte na szablonach rozwiązania do inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP) mogą wymagać znacznej konfiguracji i bieżącego utrzymania, szczególnie gdy zmieniają się układy dokumentów stosowane przez dostawców.

Jak elDoc GenAI orkiestruje proces przetwarzania faktur

Dzięki elDoc faktury mogą być automatycznie wprowadzane do platformy z poczty e-mail, folderów współdzielonych, skanerów, interfejsów API, lokalizacji SFTP lub innych źródeł wykorzystywanych w przedsiębiorstwie.

Zorkiestrowany potok może automatycznie rozpoznać, że przychodzący dokument jest fakturą, i skierować go do odpowiedniego procesu przetwarzania.

Następnie generatywna AI może wyodrębnić wymagane informacje za pomocą promptów w języku naturalnym, bez konieczności utrzymywania osobnego, sztywnego szablonu ekstrakcji dla każdego dostawcy.

AI może na przykład zidentyfikować:

• supplier name and registration details
• numery faktury i zamówienia zakupu (PO)
• datę wystawienia faktury i termin płatności
• waluty
• poszczególne pozycje faktury
• ilości i ceny jednostkowe
• kwoty podatków
• wartości częściowe i sumy całkowite
• dane dotyczące płatności
• informacje dotyczące dostawy lub centrum kosztów

Jednak ekstrakcja danych to tylko jeden z etapów.

Następnie elDoc może zastosować reguły walidacji, sprawdzić obecność wymaganych informacji, porównać wyodrębnione dane z zamówieniami zakupu lub innymi dokumentami pomocniczymi, oznaczyć przypadki wymagające dodatkowej uwagi, określić poziom pewności oraz przekierować przypadki budzące wątpliwości do odpowiedzialnego pracownika.

Zweryfikowane dane mogą następnie zostać wyeksportowane do systemów ERP, księgowych lub innych systemów przedsiębiorstwa za pośrednictwem interfejsów API albo w ustrukturyzowanych formatach, takich jak CSV lub JSON.

Zamiast ręcznego otwierania faktur przez pracowników, odczytywania pól, wprowadzania informacji, sprawdzania dokumentów pomocniczych i kierowania faktur do odpowiednich osób w organizacji, znaczna część procesu może być realizowana w ramach jednego potoku orkiestrującego AI.

Skąd bierze się ROI

ROI wynika z ograniczenia ręcznego wprowadzania danych, szybszego przetwarzania faktur, mniejszej liczby błędów, ograniczenia konieczności utrzymywania szablonów, automatycznej obsługi wyjątków oraz możliwości przetwarzania znacznie większych ilości dokumentów bez proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia.

AI staje się zatem częścią procesu Accounts Payable (zobowiązań), a nie tylko asystentem wykorzystywanym przez zespół Accounts Payable. Zamiast ręcznego otwierania faktur przez pracowników, odczytywania pól, wprowadzania informacji, sprawdzania dokumentów pomocniczych i kierowania faktur do odpowiednich osób w organizacji, znaczna część procesu może być realizowana w ramach jednego potoku orkiestrującego AI.

2. Ubezpieczenia: przetwarzanie roszczeń

Obsługa roszczeń ubezpieczeniowych wiąże się z przetwarzaniem dużej liczby dokumentów.

Pojedyncze roszczenie może obejmować formularz zgłoszenia roszczenia, dokumenty polisy, faktury, zdjęcia, dokumentację medyczną lub dokumentację napraw, korespondencję, raporty, oświadczenia oraz inne dokumenty potwierdzające zasadność roszczenia.

Tradycyjnie pracownicy muszą określić rodzaj każdego dokumentu, znaleźć istotne informacje, porównać dokumenty z warunkami polisy, zidentyfikować brakujące dane i zdecydować, do kogo lub do jakiego etapu procesu należy następnie skierować sprawę.

Stwarza to idealne warunki do automatyzacji z wykorzystaniem generatywnej AI.

Jak elDoc może zautomatyzować proces obsługi roszczeń

Gdy dokumenty dotyczące roszczenia trafiają do elDoc, AI może automatycznie je sklasyfikować i powiązać z odpowiednim roszczeniem lub sprawą.

Generatywna AI może wyodrębniać istotne informacje zarówno z dokumentów ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Zamiast ograniczać się do wcześniej zdefiniowanych pól, organizacje mogą polecić AI identyfikowanie informacji specyficznych dla procesu obsługi roszczeń.

„Przeanalizuj przesłane dokumenty dotyczące roszczenia i wyodrębnij numer polisy, imię i nazwisko osoby zgłaszającej roszczenie, datę i miejsce zdarzenia, rodzaj szkody, kwotę roszczenia, zaangażowane strony oraz krótki opis zdarzenia. Zidentyfikuj wszelkie brakujące obowiązkowe informacje lub niespójności w przesłanych dokumentach”.

Następnie przepływ pracy może sprawdzić, czy dostępna jest wymagana dokumentacja, porównać informacje zawarte w różnych dokumentach, zidentyfikować niespójności, podsumować roszczenie i skierować sprawę zgodnie ze zdefiniowanymi regułami biznesowymi.

Proste roszczenia mogą być obsługiwane w ramach wysoce zautomatyzowanego przepływu pracy, natomiast nietypowe, niekompletne, wysokokwotowe lub charakteryzujące się niskim poziomem pewności przypadki mogą być automatycznie kierowane do weryfikacji przez człowieka.

Prowadzi to do istotnej zasady dotyczącej wykorzystania AI w przedsiębiorstwach:

AI nie musi zastępować specjalisty ds. obsługi roszczeń. Może automatyzować powtarzalne zadania związane z przetwarzaniem dokumentów, dzięki czemu specjaliści mogą poświęcać czas na sprawy, które rzeczywiście wymagają profesjonalnej oceny.

Skąd bierze się ROI

Ubezpieczyciele mogą dążyć do skrócenia czasu obsługi roszczeń, ograniczenia pracy związanej z przetwarzaniem dokumentów, obniżenia kosztów administracyjnych przypadających na jedno roszczenie, zwiększenia spójności procesów oraz zwiększenia zdolności operacyjnych bez konieczności zwiększania zespołów operacyjnych w tempie odpowiadającym wzrostowi liczby roszczeń.

3. Bankowość: automatyzacja KYC i onboardingu klientów

Procesy Know Your Customer (KYC) nadal należą do najbardziej wymagających pod względem liczby przetwarzanych dokumentów procesów w bankowości i usługach finansowych.

W zależności od klienta i jurysdykcji onboarding może obejmować dokumenty tożsamości, potwierdzenie adresu, dokumenty rejestracyjne przedsiębiorstwa, informacje o udziałowcach, zaświadczenia, oświadczenia, sprawozdania finansowe, struktury własnościowe, formularze wniosków oraz inne dokumenty uzupełniające.

Zanim klient zostanie objęty onboardingiem, pracownicy mogą być zmuszeni do przeanalizowania dziesiątek dokumentów.

Przekształcenie dokumentów KYC w proces orkiestrujący AI

elDoc może automatycznie klasyfikować przesłane dokumenty i porządkować je w ramach odpowiedniej sprawy klienta lub procesu onboardingu.

AI może wyodrębniać istotne informacje z dokumentacji i przekształcać je w ustrukturyzowane dane.

Następnie przepływ pracy może przeprowadzać kontrole, takie jak sprawdzenie, czy wymagane dokumenty zostały przesłane, czy informacje są spójne w różnych dokumentach, czy dokumenty nie utraciły ważności oraz czy nie brakuje wymaganych informacji.

Generatywna AI może dodatkowo analizować obszerne dokumenty korporacyjne i wyodrębniać informacje, których pozyskanie za pomocą konwencjonalnych technologii opartych na OCR jest trudne.

Przykładowo instytucja może wydać polecenie:

„Przeanalizuj wszystkie przesłane dokumenty korporacyjne KYC i zidentyfikuj udziałowców oraz ostatecznych beneficjentów rzeczywistych (UBO) spółki, wraz z informacją o posiadanych przez nich udziałach procentowych. Oznacz każdą osobę, której bezpośredni lub pośredni udział przekracza skonfigurowany próg KYC, i wskaż dokument źródłowy potwierdzający to ustalenie”.

Uzyskane informacje mogą zostać przekazane do systemów obsługujących kolejne etapy onboardingu, zgodność z regulacjami, CRM, bankowość podstawową lub zarządzanie sprawami.

Każdy etap przetwarzania może pozostać możliwy do prześledzenia dzięki historii dokumentów, promptom, wyodrębnionym informacjom, działaniom w ramach przepływu pracy oraz dziennikom audytowym.

Skąd bierze się ROI

Uzasadnienie biznesowe wynika z ograniczenia powtarzalnej analizy dokumentów, skrócenia czasu onboardingu klientów, zmniejszenia zakresu ręcznego wprowadzania danych, standaryzacji procesów KYC oraz umożliwienia specjalistom ds. zgodności skoncentrowania się na wyjątkach i przypadkach podwyższonego ryzyka.

4. Administracja publiczna: obsługa roszczeń i wniosków obywateli

Organizacje administracji publicznej często funkcjonują w środowiskach, w których przetwarzane są ogromne ilości dokumentów. Obywatele i przedsiębiorstwa składają wnioski, roszczenia, dokumenty uzupełniające, oświadczenia, zaświadczenia, dokumenty tożsamości, korespondencję i materiały dowodowe za pośrednictwem wielu kanałów.

Wyzwanie staje się szczególnie istotne, gdy tysiące zgłoszeń muszą zostać przeanalizowane, odpowiednio ustalone według priorytetów i rozpatrzone zgodnie ze zdefiniowanymi kryteriami. Standardowy wniosek administracyjny może być obsługiwany w ramach typowego procesu, podczas gdy zgłoszenie dotyczące potencjalnego przestępstwa, kradzieży, oszustwa, zagrożenia zdrowia lub bezpieczeństwa bądź innego poważnego zdarzenia może wymagać natychmiastowej uwagi pracownika.

Jeden zautomatyzowany proces GenAI: od zgłoszenia do działania

Dzięki elDoc czynności te nie muszą być realizowane za pomocą oddzielnych promptów AI ani ręcznych działań. Cały proces można zintegrować w ramach jednego zautomatyzowanego przepływu pracy GenAI, w którym rozumienie dokumentów, analiza, kryteria podejmowania decyzji i kolejne działania są automatycznie orkiestrawane.

Gdy tylko nowe zgłoszenie wraz z dokumentami uzupełniającymi trafi do elDoc, platforma może automatycznie przechwycić i sklasyfikować dokumenty, utworzyć lub przypisać odpowiednią sprawę, wyodrębnić wymagane informacje, przeanalizować treść i materiały dowodowe oraz ocenić sprawę pod kątem zdefiniowanych kryteriów biznesowych i kryteriów pilności.

Na podstawie wyników tej analizy elDoc może automatycznie uruchomić odpowiedni przepływ pracy, bez konieczności ręcznego inicjowania kolejnego etapu przez pracownika.

Przykładowo, jeśli przesłane informacje wskazują na potencjalnie krytyczną sytuację związaną z przestępstwem, kradzieżą, oszustwem, zagrożeniem zdrowia lub bezpieczeństwa bądź innym poważnym zdarzeniem, przepływ pracy może automatycznie oznaczyć sprawę jako priorytetową i niezwłocznie przekazać ją do odpowiedniego urzędnika lub departamentu administracji publicznej w celu weryfikacji przez człowieka.

W przypadku spraw rutynowych lub niekrytycznych ten sam zautomatyzowany proces może być kontynuowany bez zbędnej ingerencji pracownika. elDoc może sprawdzić, czy dostarczono wymagane informacje i dokumenty uzupełniające, sklasyfikować wniosek, wygenerować odpowiednią standardową odpowiedź, poprosić o brakującą dokumentację, przekazać sprawę do właściwego departamentu lub uruchomić kolejny etap procesu administracyjnego.

W ten sposób analiza GenAI staje się częścią samego przepływu pracy, a nie niezależnym promptem AI.

Pojedynczy zorkiestrowany proces może zatem wyglądać następująco:

Otrzymanie zgłoszenia → automatyczna klasyfikacja dokumentów → wyodrębnienie informacji → analiza sprawy → weryfikacja materiałów dowodowych → ocena pilności i zdefiniowanych kryteriów → oznaczenie sprawy jako krytycznej → automatyczne uruchomienie odpowiedniego przepływu pracy → weryfikacja przez człowieka lub standardowa obsługa → wygenerowanie odpowiedzi → archiwizacja kompletnej sprawy wraz ze ścieżką audytową.

Umożliwia to organizacjom administracji publicznej połączenie rozumienia dokumentów przez GenAI z automatycznym kierowaniem spraw zgodnie z decyzjami oraz orkiestracją przepływów pracy w ramach jednego zarządzanego procesu.

Wszystkie dokumenty, wyodrębnione informacje, analizy AI, decyzje podejmowane w ramach przepływu pracy, eskalacje, korespondencja, działania pracowników oraz końcowe wyniki mogą pozostać w tym samym repozytorium sprawy, tworząc kompletną i możliwą do prześledzenia ścieżkę audytową.

Skąd bierze się ROI

W przypadku organizacji administracji publicznej ROI wykracza poza samo ograniczenie kosztów administracyjnych. Automatyzacja obsługi spraw może pomóc instytucjom szybciej identyfikować pilne sprawy, skracać czas reakcji, priorytetyzować ograniczone zasoby ludzkie, automatyzować rutynowe zapytania obywateli, zmniejszać zaległości w przetwarzaniu spraw oraz obsługiwać znacznie większą liczbę spraw bez proporcjonalnego zwiększania liczebności zespołów administracyjnych.

Co najważniejsze, automatyzacja może pomóc zapewnić, że sprawy krytyczne natychmiast trafiają do właściwych osób, podczas gdy standardowe sprawy są automatycznie kierowane odpowiednim przepływem pracy. W ten sposób GenAI przestaje być jedynie narzędziem do analizy dokumentów i staje się operacyjnym elementem świadczenia usług publicznych.

5. Sektor obronny: przetwarzanie dokumentacji przetargowej i zakupowej

Procesy zakupowe w sektorze obronnym i w administracji publicznej mogą obejmować niezwykle złożoną dokumentację. Pojedyncze postępowanie przetargowe może zawierać setki, a nawet tysiące stron obejmujących wymagania techniczne, warunki zgodności, warunki handlowe, odpowiedzi dostawców, specyfikacje, certyfikaty, postanowienia umowne oraz dokumentację uzupełniającą.

Ręczna analiza i porównywanie tych informacji wymaga zaangażowania znacznych zasobów specjalistycznych.

Jednocześnie wrażliwy charakter tych informacji może sprawiać, że korzystanie z publicznych usług AI w chmurze jest niewłaściwe lub niemożliwe.

Dwa sposoby wykorzystania GenAI do oceny ofert przetargowych

Dzięki elDoc zespoły zakupowe mogą wykorzystywać GenAI na dwa uzupełniające się sposoby: poprzez wstępnie zdefiniowany, zautomatyzowany proces oceny lub interaktywną analizę AI poszczególnych części zamówienia i dokumentów przetargowych.

1. Automatyczna ocena według zdefiniowanych kryteriów zakupowych

Przed rozpoczęciem oceny zespół zakupowy może zdefiniować wymagania, pod kątem których należy zweryfikować każdą zgłoszoną część zamówienia. Wymagania te można uwzględnić w instrukcjach systemu AI oraz w całym przepływie przetwarzania elDoc.

Kryteria mogą obejmować zarówno stosunkowo proste kontrole administracyjne, jak i złożoną analizę techniczną.

Przykładowo elDoc może sprawdzić, czy złożono wszystkie wymagane dokumenty, przeanalizować umowę spółki oraz informacje dotyczące osób uprawnionych do składania podpisów i ustalić, czy osoba, która podpisała dokumentację przetargową, jest uprawniona do reprezentowania organizacji składającej ofertę.

Ten sam proces może obejmować znacznie bardziej zaawansowaną ocenę techniczną. AI może analizować każdą ofertę techniczną pod kątem specyfikacji przetargowej i określać, czy odpowiedź dostawcy odnosi się do poszczególnych obowiązkowych wymagań, identyfikować potwierdzające je dowody w złożonych dokumentach oraz wskazywać wymagania, w przypadku których dowody są brakujące, niejasne lub potencjalnie niespójne.

Niezależnie od tego, czy istnieje 10 kryteriów oceny, czy ponad 200, te same zdefiniowane kryteria można systematycznie stosować do każdej zgłoszonej części zamówienia.

Przepływ pracy może zatem przebiegać następująco:

Złożenie oferty przetargowej → automatyczna klasyfikacja dokumentów → identyfikacja części zamówienia → kontrole administracyjne → weryfikacja osób podpisujących dokumenty i dokumentacji korporacyjnej → analiza wymagań technicznych → porównanie według poszczególnych kryteriów → identyfikacja rozbieżności → wygenerowanie raportu z oceny → weryfikacja przez człowieka.

W zależności od procedury zakupowej elDoc może automatycznie wygenerować listę kontrolną rozbieżności lub macierz zgodności, wskazując, które wymagania wydają się spełnione, które wymagają wyjaśnienia, gdzie zidentyfikowano potwierdzające je dowody oraz które elementy powinny zostać zweryfikowane przez zespół oceniający.

Zapewnia to spójną pierwszą warstwę analizy, przy jednoczesnym pozostawieniu ostatecznej oceny i decyzji zakupowej uprawnionym specjalistom.

2. Interaktywna analiza GenAI poszczególnych części zamówienia

Zespoły zakupowe mogą również korzystać z elDoc w bardziej dynamiczny sposób, bez ograniczania analizy do z góry zdefiniowanego przepływu oceny.

Osoby oceniające mogą wybrać konkretną część zamówienia lub określoną grupę dokumentów i poprosić AI o przeprowadzenie dodatkowej analizy na podstawie wymagań dotyczących danej oceny.

Przykładowo osoba oceniająca może poprosić o przygotowanie podsumowania zarządczego oferty technicznej dostawcy, zlecić systemowi porównanie konkretnego wymagania z odpowiedzią dostawcy, zidentyfikowanie rozbieżności między specyfikacją przetargową a proponowanym rozwiązaniem, odnalezienie dowodów potwierdzających określone oświadczenie lub podsumowanie najważniejszych obszarów wymagających dalszej weryfikacji przez człowieka.

Zespół zakupowy może zatem przejść od ogólnego podsumowania zarządczego do szczegółowej analizy poszczególnych wymagań i części zamówienia, zachowując bezpośredni dostęp do źródłowej dokumentacji przetargowej.

Od tysięcy stron do uporządkowanej oceny

Wartość tego podejścia polega na tym, że elDoc nie oferuje jedynie chatbota do wyszukiwania informacji w dokumentacji przetargowej.

Może łączyć klasyfikację dokumentów, wstępnie zdefiniowane instrukcje systemowe AI, analizę międzydokumentową, automatyczną weryfikację wymagań, identyfikację rozbieżności, orkiestrację przepływów pracy oraz interaktywną analizę Agentic RAG w ramach tego samego zarządzanego środowiska.

W przypadku wysoce wrażliwych procesów zakupowych w sektorze obronnym i administracji publicznej platformę można również wdrożyć lokalnie (on-premises) lub w ramach kontrolowanej infrastruktury, pomagając organizacjom zachować kontrolę nad dokumentacją przetargową, przetwarzaniem AI, modelami oraz generowanymi wynikami.

Skąd bierze się ROI

Potencjalny ROI wynika z ograniczenia liczby godzin pracy specjalistów poświęcanych na ręczne przeglądanie i porównywanie obszernych pakietów dokumentacji przetargowej, przyspieszenia wstępnego procesu oceny, bardziej konsekwentnego stosowania tych samych kryteriów do wielu części zamówienia oraz umożliwienia specjalistom skoncentrowania się na rozbieżnościach, wyjątkach, złożonych kwestiach technicznych i podejmowaniu ostatecznych decyzji zakupowych, zamiast na powtarzalnej analizie dokumentów.

W przypadku przetargów obejmujących setki wymagań i dużą liczbę złożonych ofert może to przekształcić tygodnie powtarzalnej analizy dokumentów w uporządkowany proces oceny wspierany przez AI.

Znajdź przypadek użycia AI, który może przynieść ROI w Twojej organizacji

Powyższe pięć scenariuszy to tylko wybrane przykłady zastosowań AI i LLM, które można wdrożyć za pomocą elDoc.

Właściwy punkt wyjścia będzie inny dla każdej organizacji.

Zamiast zaczynać od modelu, zacznij od procesu biznesowego: zidentyfikuj obszary, w których pracownicy poświęcają znaczną ilość czasu na czytanie dokumentów, wyodrębnianie informacji, sprawdzanie warunków, porównywanie danych, wyszukiwanie odpowiedzi i ręczne przenoszenie informacji między systemami.

W samym tym procesie może już tkwić uzasadnienie biznesowe dla wdrożenia AI w przedsiębiorstwie.

Porozmawiaj z ekspertem elDoc, aby poznać dodatkowe rzeczywiste przypadki użycia, zidentyfikować procesy odpowiednie do automatyzacji za pomocą generatywnej AI oraz ocenić, w których obszarach zorkiestrowany potok elDoc GenAI może zapewnić najwyższy ROI Twojej organizacji.