Optymalizacja procesu gromadzenia danych dzięki algorytmom AI

Optymalizacja procesu gromadzenia danych dzięki algorytmom AI

Optymalizacja procesu gromadzenia danych dzięki algorytmom AI

W dobie postępu i licznych osiągnięć w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, widzimy coraz większe możliwości w zakresie analizy i wnioskowania, na podstawie danych zgromadzonych w nieustrukturyzowanych archiwach tekstowych i dokumentach. Koniecznym krokiem staje się więc, usprawnienie działań biznesowych i wdrożenie do nich narzędzi związanych z NLP i LLM. Digitalizacja procesów biznesowych sprawia, że wiele zadań przenosi się do świata wirtualnego, a kontrola i analiza dużej ilości zgromadzonych danych staje się poważnym wyzwaniem.

Kluczowy jest oczywiście czas

W erze ciągłego pośpiechu, żmudne zadania analityczne, wymagające skupienia, dokładności i sumienności stają się prawdziwym ciężarem dla sprawnych i często rozproszonych zespołów. Nowoczesny biznes działa szybko. Jest wiele branż, w których dbałość o jakość dokumentacji odgrywa bardzo ważną rolę i znacząco wpływa na efektywność pracy w grupie. To między innymi sektor księgowy, kancelarie prawnicze, branża ubezpieczeniowa czy transportowa. Właśnie tą ostatnią posłużymy się jako przykładem. Firmy TSL codziennie realizują nawet po kilkadziesiąt frachtów. Każdy z nich generuje dużą ilość dokumentacji, jak faktury, umowy, polisy, WZ, karty pracy kierowców itp.. Dodając je do wewnętrznego obiegu administracyjnego, łatwo przeoczyć dokument nieczytelny (np. pośpiesznie zeskanowany), który na pewnym etapie zakłóci proces obiegu dokumentów i będzie wymagał korekty, przez co liczba zadań do wykonania znacznie się wydłuży. Może mieć to wpływ na zachwianie przepływów pieniężnych. Optymalizacja procesu gromadzenia danych we właściwej jakości staje się więc kluczowa.

Tradycyjne metody stają się mniej skuteczne

Tradycyjne metody rozwoju oprogramowania stają się mniej skuteczne w przypadku dużych baz danych. Często opierają się wyłącznie na strukturalnie przetwarzanych danych i z góry określonych regułach, które mogą być nieodpowiednie do pracy z nieustrukturyzowanym tekstem i subtelnościami naturalnego pisma. Klasyczne podejście do tworzenia oprogramowania załamuje się w obliczu wielkoskalowych baz wiedzy. Pracując nad DocsQuality obniżamy barierę dostępu zespołów do narzędzi związanych z NLP (programowaniem neurolingwistycznym) i LLM (z ang. Large Language Model), aby mogły one w sposób prosty pobierać dane z archiwów nieustrukturyzowanych tekstów i dokumentów.

Zadaniem oprogramowania DocsQuality jest ocena atrybutów dokumentu, przed jego zaimportowaniem do obiegu księgowego. Oceni on w czasie rzeczywistym, między innymi czytelność, wyrazistość i jakość pliku. Oprogramowanie od razu poinformuje o problemach związanych np. z załącznikiem do maila, dając sygnał, że już na tym etapie system nie powinien przyjąć tego dokumentu do obiegu.

Modele NLP i LLM

Połączenie i zastosowanie modeli NLP i LLM to nowa, innowacyjna metoda oceny jakości dokumentacji. Przy tworzeniu oprogramowania, NLP może być używane do wyodrębnienia tekstu ze zdjęć dokumentów. Jest to związane z techniką OCR (Optical Character Recognition) i pozwala przekształcić tekst z obrazu na tekst edytowalny, który można ocenić pod kątem jakości. Z kolei modele LLM, mogą przeczytać i zrozumieć tekst w dokumencie PDF, pozwalając na ocenę czytelności, gramatyki, składni oraz poprawności ortografii w dokumencie, a w kolejnym etapie analizę, wnioskowanie i rozumienie treści.

DocsQuality

Inżynierowie Inero Software wiąż rozwijają funkcjonalności, które oferuje DocsQuality. Tworzenie nowego oprogramowania  w tak dynamicznym środowisku, wymaga ciągłego udoskonalania i szukania optymalnych rozwiązań. Potencjał, który ma w sobie wdrożenie do niego narzędzi związanych z NLP i LLM, pozwoli w przyszłości na jeszcze dokładniejszą analizę dokumentacji.

Jeśli zainteresowało Cię oprogramowanie DocsQuality zapraszamy na stronę https://docsquality.com/ oraz do kontaktu mailowego hi@docs-quality.com. Chętnie odpowiemy na wszystkie pytania i przedstawimy jego funkcjonalność i sposób wdrożenia. DocsQuality można z powodzeniem zintegrować z działającym systemem ERP.  Pozwoli to na rozszerzenie oferowanych funkcjonalności o skuteczny monitoring jakości dokumentów, pozwalający wyłapywać problematyczne pliki przed ich wdrożeniem do obiegu księgowego.