Реальні сценарії використання AI та LLM: де компанії отримують вимірюваний ROI за допомогою elDoc

Штучний інтелект стрімко пройшов шлях від експериментальної технології до стратегічного пріоритету. Підприємства у виробничій сфері, фінансових послугах, страхуванні, державному та оборонному секторах, а також в інших галузях оцінюють можливості великих мовних моделей (LLM), генеративного AI та AI-агентів у межах своїх стратегій цифрової трансформації.

Але після першої хвилі захоплення багато організацій стикаються з одними й тими самими запитаннями:

Де саме нам варто впроваджувати AI?

Які бізнес-процеси можуть забезпечити вимірювану окупність інвестицій (ROI)?

Як перейти від AI-асистента до повноцінної наскрізної автоматизації?

Ці питання стають дедалі важливішими, оскільки впровадження корпоративного AI не обов’язково передбачає невеликі інвестиції. Організаціям можуть знадобитися захищена інфраструктура, обчислювальні потужності GPU, AI-моделі, інтеграція з наявними системами, механізми управління та контролю, експертиза для впровадження, а також постійне керування моделями.

AI-асистент, який дає співробітникам змогу шукати документи, узагальнювати інформацію або ставити запитання щодо корпоративних знань, може суттєво підвищити продуктивність. Однак для багатьох організацій самого підвищення продуктивності недостатньо, щоб обґрунтувати масштабні інвестиції в AI.

Найпереконливіші бізнес-кейси виникають тоді, коли AI стає частиною операційного процесу: обробляє тисячі або мільйони документів, передає інформацію до наступних систем, запускає робочі процеси, підтримує ухвалення рішень і скорочує обсяг повторюваної ручної роботи.

Саме тут elDoc GenAI виходить за межі традиційного AI-асистента.

Від AI-асистентів до наскрізної автоматизації за допомогою AI

Корпоративний AI не повинен існувати як окреме ізольоване вікно чату.

Реальні бізнес-процеси рідко зводяться до простого завантаження документа та запитання до LLM. Типовий корпоративний процес може передбачати отримання документів з різних каналів, їх класифікацію та аналіз змісту, перевірку відповідно до бізнес-правил, порівняння з іншими документами, передавання відповідальним співробітникам, погодження, експорт до іншої системи та збереження для цілей аудиту.

elDoc GenAI дає організаціям змогу створювати оркестровані конвеєри обробки документів за допомогою AI, інтегровані безпосередньо в такі бізнес-процеси.

Залежно від сценарію використання робочий процес elDoc може поєднувати:

Отримання документів → класифікація за допомогою AI → вилучення даних за допомогою генеративного AI → перевірка → аналіз взаємопов’язаних документів → застосування бізнес-правил → перевірка фахівцем → автоматизація робочого процесу → інтеграція із системами → корпоративне сховище та аудиторський журнал.

Замість того щоб впроваджувати AI як ще один окремий інструмент, організації можуть інтегрувати інтелект LLM безпосередньо у свої наявні операційні процеси.

Нижче наведено кілька практичних сценаріїв на основі реальних корпоративних проєктів і кейсів, у яких такий підхід може забезпечити вимірювану операційну цінність.

1. Виробництво: наскрізна автоматизація обробки рахунків-фактур

Виробничі підприємства часто обробляють великі обсяги рахунків-фактур, отриманих від сотень або тисяч постачальників. Проблема рідко полягає лише у вилученні номера рахунка-фактури чи його загальної суми.

Рахунки-фактури надходять у різних форматах і мають різну структуру та оформлення. Вони можуть містити кілька сторінок, посилання на замовлення на закупівлю, окремі позиції, податки, валюти, інформацію про доставку, ідентифікатори постачальників та інші дані, які зрештою необхідно звірити з даними ERP-системи.

Традиційні рішення OCR та інтелектуальної обробки документів на основі шаблонів можуть потребувати значного налаштування й технічного супроводу, особливо коли постачальники змінюють структуру або оформлення своїх документів.

Як elDoc GenAI оркеструє процес обробки рахунків-фактур

За допомогою elDoc рахунки-фактури можуть автоматично надходити до платформи з електронної пошти, спільних папок, сканерів, через API, із SFTP-сховищ або інших корпоративних джерел.

Оркестрований конвеєр може автоматично визначити, що отриманий документ є рахунком-фактурою, і спрямувати його до відповідного робочого процесу обробки.

Далі генеративний AI може вилучити необхідну інформацію за допомогою запитів природною мовою, без необхідності створювати та підтримувати окремий жорстко заданий шаблон вилучення даних для кожного постачальника.

Наприклад, AI може визначити:

• назву постачальника та реєстраційні дані
• номери рахунка-фактури та замовлення на закупівлю (PO)
• дату виставлення рахунка-фактури та строк оплати
• валюти
• окремі позиції рахунка-фактури
• кількість і ціни за одиницю
• суми податків
• проміжні та загальні суми
• платіжні реквізити
• інформацію про доставку або центр витрат

Але вилучення даних є лише одним з етапів.

Після цього elDoc може застосувати логіку перевірки, перевірити наявність обов’язкової інформації, порівняти вилучені дані із замовленнями на закупівлю або іншими підтвердними документами, виявити та позначити винятки, визначити рівень впевненості й передати випадки з недостатньою впевненістю відповідальному співробітнику.

Після перевірки дані можуть бути експортовані до ERP-, бухгалтерських або інших корпоративних систем через API чи у структурованих форматах, таких як CSV або JSON.

Замість того щоб співробітники вручну відкривали рахунки-фактури, зчитували дані з полів, вводили інформацію, перевіряли підтвердні документи та передавали рахунки-фактури відповідним підрозділам, значну частину цього процесу можна виконувати в межах єдиного конвеєра, оркестрованого AI.

Звідки формується ROI

ROI формується завдяки скороченню обсягу ручного введення даних, швидшій обробці рахунків-фактур, зменшенню кількості помилок під час обробки, скороченню витрат на підтримку шаблонів, автоматизованій обробці винятків і можливості обробляти значно більші обсяги документів без пропорційного збільшення штату.

Таким чином, AI стає частиною операційної діяльності з управління кредиторською заборгованістю (Accounts Payable), а не просто асистентом, якого використовує команда Accounts Payable. Замість того щоб співробітники вручну відкривали рахунки-фактури, зчитували дані з полів, вводили інформацію, перевіряли підтвердні документи та передавали рахунки-фактури відповідним підрозділам, значну частину процесу можна виконувати в межах єдиного конвеєра, оркестрованого AI.

2. Страхування: обробка страхових вимог

Обробка страхових вимог передбачає роботу з великим обсягом документів.

Одна страхова вимога може містити заяву про страховий випадок, документи страхового полісу, рахунки-фактури, фотографії, медичну документацію або документи щодо ремонту, листування, звіти, заяви та інші підтвердні матеріали.

Традиційно співробітники мають визначити тип кожного документа, знайти необхідну інформацію, порівняти документи з умовами страхового полісу, виявити відсутні дані та визначити, куди слід спрямувати справу на наступному етапі.

Це створює сприятливі умови для автоматизації за допомогою генеративного AI.

Як elDoc може автоматизувати процес обробки страхових вимог

Коли документи щодо страхової вимоги надходять до elDoc, AI може автоматично класифікувати їх і пов’язати з відповідною страховою вимогою або справою.

Генеративний AI може вилучати необхідну інформацію як зі структурованих, так і з неструктурованих документів. Замість обмеження попередньо визначеними полями організації можуть надавати AI інструкції щодо виявлення інформації, специфічної для процесу обробки страхових вимог.

«Перевір подані документи щодо страхової вимоги та вилучи номер страхового полісу, ім’я заявника, дату й місце події, тип збитку, заявлену суму, залучені сторони та короткий опис події. Визнач відсутню обов’язкову інформацію або невідповідності між поданими документами».

Після цього робочий процес може перевірити наявність обов’язкових документів, порівняти інформацію між документами, виявити невідповідності, узагальнити дані щодо страхової вимоги та спрямувати справу відповідно до заздалегідь визначених бізнес-правил.

Стандартні страхові вимоги можуть проходити через значною мірою автоматизований робочий процес, тоді як нетипові, неповні, високовартісні справи або випадки з низьким рівнем впевненості можуть автоматично передаватися на перевірку фахівцю.

Це формує важливий принцип застосування корпоративного AI:

AI не обов’язково має замінювати фахівця з обробки страхових вимог. Він може автоматизувати повторювану роботу з документами, щоб фахівці могли зосередити свій час на справах, які справді потребують професійного судження.

Звідки формується ROI

Страхові компанії можуть скоротити цикли обробки страхових вимог, зменшити обсяг ручної роботи з документами, знизити адміністративні витрати на одну вимогу, підвищити узгодженість обробки та збільшити пропускну здатність без необхідності збільшувати операційні команди пропорційно до зростання обсягів страхових вимог.

3. Банківська справа: автоматизація KYC та онбордингу клієнтів

Процеси Know Your Customer (KYC) залишаються одними з найбільш документомістких робочих процесів у банківській сфері та фінансових послугах.

Залежно від клієнта та юрисдикції онбординг може передбачати опрацювання документів, що посвідчують особу, підтвердження адреси, документів про реєстрацію компанії, інформації про акціонерів, сертифікатів, декларацій, фінансової звітності, структур власності, заяв та інших підтвердних документів.

Перш ніж клієнта можна буде підключити до обслуговування, співробітникам може знадобитися перевірити десятки документів.

Перетворення KYC-документів на процес, оркестрований AI

elDoc може автоматично класифікувати подані документи та організовувати їх у відповідній клієнтській справі або справі з онбордингу.

AI може вилучати необхідну інформацію з документів і перетворювати її на структуровані дані.

Після цього робочий процес може виконувати такі перевірки, як наявність усіх необхідних документів, узгодженість інформації між документами, чинність документів і наявність усієї обов’язкової інформації.

Крім того, генеративний AI може аналізувати об’ємну корпоративну документацію та вилучати інформацію, яку складно отримати за допомогою традиційних технологій на основі OCR.

Наприклад, фінансова установа може поставити таке запитання:

«Перевір усі подані корпоративні KYC-документи та визнач акціонерів і кінцевих бенефіціарних власників (UBO) компанії, включно з їхніми частками власності. Познач усіх осіб, чия пряма або опосередкована частка власності перевищує встановлений поріг KYC, і вкажи документ-джерело, що підтверджує цей висновок».

Отримана інформація може передаватися до систем онбордингу, комплаєнсу, CRM, основних банківських систем або систем управління справами для подальшої обробки.

Кожен етап обробки може залишатися відстежуваним завдяки історії документів, запитам до AI, вилученій інформації, діям робочого процесу та журналам аудиту.

Звідки формується ROI

Бізнес-цінність полягає у скороченні повторюваної перевірки документів, прискоренні онбордингу клієнтів, зменшенні обсягу ручного введення даних, стандартизації KYC-процесів і можливості для фахівців з комплаєнсу зосередитися на винятках та випадках з підвищеним рівнем ризику.

4. Державний сектор: обробка звернень громадян і заяв

Державні організації часто працюють з одними з найбільших за масштабом середовищ обробки документів. Громадяни та підприємства подають заяви, звернення, підтвердні документи, декларації, сертифікати, документи, що посвідчують особу, листування та докази через різні канали.

Проблема стає особливо масштабною, коли тисячі звернень необхідно перевірити, визначити їхній пріоритет і опрацювати відповідно до заздалегідь визначених критеріїв. Звичайний адміністративний запит може проходити за стандартною процедурою, тоді як звернення, що стосується можливого злочину, крадіжки, шахрайства, ризиків для здоров’я чи безпеки або іншого серйозного інциденту, може потребувати негайної уваги фахівця.

Єдиний автоматизований процес на основі GenAI: від подання до дії

За допомогою elDoc ці операції не потрібно виконувати за допомогою окремих запитів до AI або вручну. Увесь процес можна об’єднати в єдиний автоматизований робочий процес на основі GenAI, у якому розуміння документів, аналіз, критерії ухвалення рішень і подальші дії автоматично оркеструються в межах одного процесу.

Щойно нове звернення та його підтвердні документи надходять до elDoc, платформа може автоматично прийняти та класифікувати документи, створити нову справу або прив’язати документи до відповідної наявної справи, вилучити необхідну інформацію, проаналізувати зміст і підтвердні матеріали та оцінити справу відповідно до заздалегідь визначених бізнес-критеріїв і критеріїв терміновості.

На основі результатів цього аналізу elDoc може автоматично запустити відповідний робочий процес, без необхідності для співробітника вручну ініціювати наступний етап.

Наприклад, якщо подана інформація вказує на потенційно критичну ситуацію, пов’язану зі злочином, крадіжкою, шахрайством, загрозою для здоров’я чи безпеки або іншим серйозним інцидентом, робочий процес може автоматично встановити високий пріоритет і негайно передати справу відповідальному державному службовцю або підрозділу для перевірки фахівцем.

Для стандартних або некритичних справ той самий автоматизований процес може продовжуватися без зайвого втручання співробітників. elDoc може перевірити, чи надано необхідну інформацію та підтвердні документи, класифікувати звернення, сформувати відповідну стандартну відповідь, запросити відсутні документи, спрямувати справу до відповідального підрозділу або запустити наступний етап адміністративного процесу.

Таким чином, аналіз за допомогою GenAI стає частиною самого робочого процесу, а не окремим запитом до AI.

Єдиний оркестрований процес може виглядати так:

Отримання звернення → автоматична класифікація документів → вилучення інформації → аналіз справи → перевірка підтвердних матеріалів → оцінювання терміновості та заздалегідь визначених критеріїв → позначення критичної справи → автоматичний запуск відповідного робочого процесу → перевірка фахівцем або стандартна обробка → формування відповіді → архівування всієї справи з аудиторським журналом.

Це дає державним організаціям змогу поєднати розуміння документів за допомогою GenAI з автоматизованим маршрутизацією рішень та оркестрацією робочих процесів у межах єдиного керованого процесу.

Усі документи, вилучена інформація, результати аналізу AI, рішення в межах робочого процесу, ескалації, листування, дії фахівців і кінцеві результати можуть зберігатися в єдиному сховищі справи, формуючи повний і відстежуваний аудиторський журнал.

Звідки формується ROI

Для державних організацій ROI виходить за межі скорочення адміністративних витрат. Автоматизована обробка справ може допомогти державним установам швидше виявляти термінові випадки, скорочувати час реагування, ефективніше розподіляти обмежені людські ресурси, автоматизувати стандартні звернення громадян, зменшувати накопичені черги на обробку та опрацьовувати значно більші обсяги звернень без пропорційного збільшення адміністративного персоналу.

Найважливіше те, що автоматизація допомагає забезпечити негайне передавання критичних справ відповідальним фахівцям, тоді як стандартні справи автоматично проходять відповідний робочий процес, перетворюючи GenAI з інструменту аналізу документів на повноцінну складову надання державних послуг.

5. Оборонний сектор: обробка тендерної та закупівельної документації

Оборонні та масштабні державні закупівлі можуть передбачати роботу з надзвичайно складною документацією. Один тендер може містити сотні або навіть тисячі сторінок із технічними вимогами, умовами відповідності, комерційними умовами, відповідями постачальників, специфікаціями, сертифікатами, договірними положеннями та підтвердними документами.

Ручний перегляд і порівняння такої інформації потребують значних ресурсів фахівців.

Водночас чутливий характер такої інформації може робити використання загальнодоступних хмарних AI-сервісів неприйнятним або неможливим.

Два способи застосування GenAI для оцінювання тендерних пропозицій

За допомогою elDoc команди із закупівель можуть застосовувати GenAI двома взаємодоповнювальними способами: через заздалегідь визначений автоматизований процес оцінювання або через інтерактивний аналіз окремих лотів і тендерних документів за допомогою AI.

1. Автоматизоване оцінювання за заздалегідь визначеними критеріями закупівлі

Перед початком оцінювання команда із закупівель може визначити вимоги, за якими необхідно перевірити кожен поданий лот. Ці вимоги можна включити до системних інструкцій для AI та загального робочого процесу обробки в elDoc.

Критерії можуть варіюватися від відносно простих адміністративних перевірок до складного технічного аналізу.

Наприклад, elDoc може перевірити, чи подано всі обов’язкові документи, проаналізувати статутні документи та інформацію про уповноваженого підписанта, а також визначити, чи має особа, яка підписала тендерну документацію, повноваження представляти організацію-учасника.

Той самий процес можна значно розширити для проведення технічного оцінювання. AI може аналізувати кожну технічну пропозицію відповідно до тендерних специфікацій і визначати, чи відповідає відповідь постачальника окремим обов’язковим вимогам, знаходити підтвердні матеріали в поданих документах і виділяти вимоги, щодо яких підтвердження відсутнє, є недостатньо чітким або потенційно суперечливим.

Незалежно від того, чи містить оцінювання 10 критеріїв, чи понад 200, однакові заздалегідь визначені критерії можна систематично застосовувати до кожного поданого лота.

Таким чином, робочий процес може виглядати так:

Подання тендерної пропозиції → автоматична класифікація документів → визначення лота → адміністративні перевірки → перевірка підписанта та корпоративних документів → аналіз технічних вимог → порівняння за кожним критерієм → виявлення невідповідностей → формування звіту про оцінювання → перевірка фахівцем.

Залежно від процедури закупівлі elDoc може автоматично формувати контрольний список невідповідностей або матрицю відповідності, у якій зазначається, які вимоги, ймовірно, виконано, які потребують уточнення, де було виявлено підтвердні матеріали та які позиції має перевірити команда з оцінювання.

Це забезпечує послідовний і стандартизований перший рівень аналізу, водночас залишаючи остаточне оцінювання тендерної пропозиції та рішення щодо закупівлі за уповноваженими фахівцями.

2. Інтерактивний аналіз окремих лотів за допомогою GenAI

Команди із закупівель також можуть використовувати elDoc у більш гнучкому режимі, не обмежуючи аналіз заздалегідь визначеним робочим процесом оцінювання.

Фахівці, які проводять оцінювання, можуть вибрати певний лот або конкретну групу документів і попросити AI виконати додатковий аналіз відповідно до вимог конкретного оцінювання.

Наприклад, фахівець може запросити стислий огляд технічної пропозиції постачальника для керівництва, попросити систему порівняти конкретну вимогу з відповіддю постачальника, виявити невідповідності між тендерними специфікаціями та запропонованим рішенням, знайти підтвердні матеріали на підтримку конкретної декларації або узагальнити ключові питання, які потребують подальшої перевірки фахівцем.

Таким чином, команда із закупівель може перейти від стислого огляду для керівництва до детального аналізу кожної вимоги та кожного лота, зберігаючи прямий доступ до відповідних первинних тендерних документів.

Від тисяч сторінок до структурованого оцінювання

Цінність цього підходу полягає в тому, що elDoc не просто надає чат-бот для пошуку в тендерній документації.

Він може поєднувати класифікацію документів, заздалегідь визначені системні інструкції для AI, аналіз взаємопов’язаних документів, автоматизовану перевірку вимог, виявлення невідповідностей, оркестрацію робочих процесів та інтерактивний аналіз за допомогою Agentic RAG в єдиному керованому середовищі.

Для роботи з особливо чутливою інформацією у сфері оборонних і державних закупівель платформа також може бути розгорнута локально або в контрольованій інфраструктурі, що допомагає організаціям зберігати контроль над тендерними документами, процесами обробки за допомогою AI, моделями та згенерованими результатами.

Звідки формується ROI

Потенційний ROI забезпечується завдяки скороченню кількості годин, які фахівці витрачають на ручний перегляд і порівняння великих пакетів тендерної документації, прискоренню первинного оцінювання, більш послідовному застосуванню однакових критеріїв до кількох лотів і можливості для фахівців зосередити свій час на невідповідностях, винятках, складних технічних питаннях та остаточних рішеннях щодо закупівлі, а не на повторюваній перевірці документів.

Для тендерів, що містять сотні вимог і велику кількість поданих пропозицій, це може перетворити тижні повторюваного аналізу документів на структурований процес оцінювання за підтримки AI.

Знайдіть сценарій використання AI, який може забезпечити ROI для вашої організації

Наведені вище п’ять сценаріїв є лише частиною варіантів застосування AI та LLM, які можна реалізувати за допомогою elDoc.

Оптимальна відправна точка буде різною для кожної організації.

Замість того щоб починати з моделі, почніть з бізнес-процесу: визначте, де співробітники витрачають значну кількість часу на читання документів, вилучення інформації, перевірку умов, порівняння записів, пошук відповідей і ручне переміщення інформації між системами.

Саме в цьому процесі вже може бути закладене бізнес-обґрунтування для впровадження корпоративного AI.

Поспілкуйтеся з експертом elDoc, щоб розглянути додаткові практичні сценарії використання, визначити процеси, придатні для автоматизації за допомогою генеративного AI, та оцінити, де оркестрований конвеєр elDoc GenAI може забезпечити найвищий ROI для вашої організації.