Sztuczna inteligencja w procesach biznesowych
Sztuczna inteligencja (AI) od kilku lat przestaje być jedynie futurystycznym hasłem. Dziś to realne narzędzie, które wspiera firmy na wielu płaszczyznach. W Suncode, integrujemy AI z naszymi rozwiązaniami, aby zwiększyć efektywność i jakość obsługi naszych klientów i partnerów. W artykule przedstawiamy zastosowanie sztucznej inteligencji w usprawnianiu procesów biznesowych oraz praktyczne wdrożenia AI w Suncode.
AI jako narzędzie usprawniania procesów biznesowych
Środowisko AI wprowadza przełomowe zmiany w sposobie działania firm. Oferuje nowe możliwości w zakresie analizy danych, automatyzacji procesów i personalizacji oferty. AI ma znaczący wpływ na realizację celów biznesowych. Umożliwia całkowitą lub zadaniowo zorientowaną automatyzację wielu procesów biznesowych.
Przykłady obejmują nie tylko automatyzację obsługi klienta za pomocą chatbotów, lecz także optymalizację łańcucha dostaw, sterowanie transportem, ciągami produkcyjno-usługowymi w powiązaniu z prognozowaniem zapotrzebowania. Automatyzacja i robotyzacja oraz modele AI zajmują nowe obszary działań. Badania przeprowadzone w 2022 roku wskazują, że:
ponad 35% organizacji potwierdza przydatność technologii AI. 1
A liczba ta rośnie z roku na rok. Coraz więcej firm przekonuje się do sztucznej inteligencji, która wspiera codzienne działania operacyjne i zwiększa konkurencyjność na rynku.
Plus AI OCR – inteligentne rozpoznawanie dokumentów z pomocą sztucznej inteligencji
W Suncode wykorzystujemy Plus AI OCR, czyli technologię rozpoznawania tekstu opartą na sztucznej inteligencji. W odróżnieniu od tradycyjnych systemów OCR, nasze rozwiązanie wykorzystuje zaawansowane algorytmy maszynowego i głębokiego uczenia się. Pozwala to na znacznie precyzyjniejsze odczytywanie danych z dokumentów. AI interpretuje dane i klasyfikuje je.
Przykład: Plus AI OCR wskazuje i pobiera numer faktury i automatycznie przypisuje do konkretnych pól w formularzu w systemie. Pracownik oszczędza czas a zarazem realizuje działania znacznie szybciej.
Dokładność tego rozwiązania sięga nawet 95%.
Aplikacja świetnie radzi sobie z:
- trudnymi układami graficznymi dokumentów,
- rozpoznawaniem ręcznego pisma ,
- identyfikacją tabel, wykresów i niestandardowych czcionek.
Dzięki wysokiej skuteczności i elastyczności, technologia ta znacząco przewyższa klasyczne rozwiązania OCR. Umożliwia szybkie i dokładne przetwarzanie dokumentów – nawet w dużych organizacjach. To przekłada się na realne oszczędności czasu i zasobów.
Plus AI OCR pozwala błyskawicznie klasyfikować, przeszukiwać i analizować dokumenty, eliminując typowe błędy wynikające z ręcznego przepisywania danych.
Przykład użycia aplikacji :
- Kancelarie prawne – usprawnienie zarządzania dokumentacją prawną, poprzez wyeliminowanie pracy ręcznej, która pochłania zbyt wiele czasu, np. przeszukiwanie akt. Umożliwia automatyczne wprowadzanie danych i przypisanie do konkretnego obszaru.
- Transport – ręczne przetwarzanie dużej liczby dokumentów, trudności w szybkim wyszukiwaniu kluczowych informacji, wysokie koszty związane z tradycyjnym obiegiem dokumentów.
- B2C – automatyczna weryfikacja zapytań ofertowych oraz tworzenie wstępnych ofert i wycen na podstawie danych przesyłanych przez klientów.
- Firmy produkcyjne – weryfikacja zamówień oraz cen w odniesieniu do wcześniej uzgodnionych warunków handlowych, co przyspiesza i automatyzuje proces realizacji zamówień.
Plus eTeczka AI – automatyczna klasyfikacja dokumentów, szybsza praca działów HR
W aplikacji Plus eTeczka AI integrujemy usługę Azure AI Document Intelligence, która umożliwia inteligentne przetwarzanie dokumentacji pracowniczej.
Tradycyjna eTeczka to cyfrowe repozytorium dokumentów – nowoczesna, ale wciąż wymagająca ręcznego porządkowania i opisywania plików. Sztuczna inteligencja całkowicie zmienia ten model, automatyzując jeden z najbardziej czasochłonnych etapów zarządzania dokumentacją kadrową.
W rozwiązaniu Plus eTeczka AI zastosowano komponent oparty na uczeniu maszynowym, który umożliwia automatyczną klasyfikację dokumentów. Model AI został wytrenowany na rzeczywistych przykładach. Nauczył się rozpoznawać i klasyfikować odpowiednie typy dokumentów, takie jak umowy o pracę, aneksy, czy świadectwa pracy.
Automatyczne rozdzielanie korespondencji z E-Doręczeń
Wraz z rozwojem cyfrowej komunikacji urzędowej, firmy coraz częściej sięgają po system E-Doręczeń do odbioru oficjalnych pism w formie elektronicznej. Dlatego zastosowanie sztucznej inteligencji w tym obszarze było naturalnym krokiem rozwojowym w Suncode. Stworzyliśmy rozwiązanie oparte na AI, które usprawnia obsługę E-Doręczeń, eliminując konieczność ręcznego sortowania dokumentów i przyspieszając ich obieg. Pozwala ono na automatyczne analizowanie zawartości przesyłek oraz ich inteligentne rozdzielanie do odpowiednich adresatów lub jednostek organizacyjnych w firmie. System Plus e-Doręczenia wykorzystuje algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP), klasyfikację dokumentów oraz zestaw reguł biznesowych wspomaganych uczeniem maszynowym. Dzięki temu możliwa jest identyfikacja typu dokumentu, jego kontekstu oraz przypisanie na podstawie zawartości lub metadanych. W bardziej złożonych przypadkach wykorzystywane są modele klasyfikacyjne (np. random forest, SVM, sieci neuronowe) wspierane mechanizmami OCR.
Mówiąc prościej, AI klasyfikuje dokumenty przychodzące z systemu E-Doręczeń i przypisuje je do właściwych adresatów lub jednostek organizacyjnych (np. oddziałów, działów). Eliminuje to konieczność ręcznego sortowania i przyspieszając cały proces obiegu dokumentów.
AI w serwisie – inteligentna analiza zgłoszeń
Obsługa helpdesku to kluczowy element procesów biznesowych w każdej organizacji. Wpływa on bezpośrednio na jakość wsparcia użytkowników i szybkość rozwiązywania problemów. Wysoka liczba zgłoszeń, ich różnorodność oraz konieczność ich sprawnej obsługi wymagają zaawansowanych narzędzi wspomagających. Zastosowanie sztucznej inteligencji w tym obszarze pozwala na automatyzację analizy i klasyfikacji zgłoszeń serwisowych. A to przekłada się na wzrost efektywności całego procesu.
W rozwiązaniach Suncode wykorzystywane są algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP), które analizują treść zgłoszeń nadsyłanych przez użytkowników. Na podstawie zawartości tekstowej zgłoszenia, system automatycznie:
- rozpoznaje jego tematykę i klasyfikuje według zdefiniowanych kategorii (np. „błąd krytyczny”, „prośba o zmianę”, „problem z dostępem”),
- przypisuje odpowiedni poziom priorytetu,
- wiąże zgłoszenie z konkretnym projektem lub produktem,
- kieruje sprawę do właściwego zespołu serwisowego lub specjalisty.
Rozszerzeniem powyższych możliwości jest obsługa korespondencji przychodzącej. Obejmuje ona nie tylko zgłoszenia serwisowe, ale także wiadomości e-mail, formularze kontaktowe czy dokumenty przesyłane drogą elektroniczną. System AI analizuje treść takiej korespondencji, identyfikuje jej charakter (np. zapytanie ofertowe, reklamacja, zgłoszenie serwisowe, korespondencja formalna). Następnie przypisuje do właściwej kategorii tematycznej. W zależności od rodzaju dokumentu lub wiadomości:
- inicjowany jest automatyczny dekret do odpowiedniego działu lub osoby,
- generowana jest odpowiedź automatyczna z potwierdzeniem odbioru oraz informacją o dalszym toku sprawy,
- możliwe jest przygotowanie wstępnego projektu odpowiedzi, który następnie może być zatwierdzony lub uzupełniony przez pracownika.
Dzięki zastosowaniu AI możliwe jest skrócenie czasu reakcji, eliminacja błędów w klasyfikacji, a także równomierne obciążenie zespołów wsparcia. Automatyczna analiza zgłoszeń pozwala na szybsze podejmowanie działań naprawczych i lepsze zarządzanie zasobami serwisowymi. W efekcie zwiększa to satysfakcję klientów końcowych i usprawnia codzienne funkcjonowanie organizacji.
Automatyczne generowanie zleceń na podstawie załączników
W ramach integracji sztucznej inteligencji z obiegiem dokumentów, możliwe jest automatyczne generowanie zleceń na podstawie plików załączonych do wiadomości e-mail. AI analizuje zawartość dokumentów, takich jak specyfikacje techniczne, formularze zamówień czy zapytania operacyjne. Następnie wyodrębnia z nich kluczowe informacje niezbędne do uruchomienia procesu – m.in. nazwy produktów, ilości, terminy realizacji, dane klienta. Na tej podstawie automatycznie inicjuje odpowiedni proces zlecenia w PlusWorkflow, eliminując konieczność ręcznego wprowadzania danych.
Obsługa zapytań ofertowych z wykorzystaniem AI
Sztuczna inteligencja znajduje również zastosowanie w automatyzacji obsługi zapytań ofertowych nadsyłanych drogą mailową. Dzięki wykorzystaniu technologii NLP system analizuje treść wiadomości, identyfikuje dane kontaktowe klienta, rozpoznaje intencję zapytania oraz kluczowe parametry oferty. Na tej podstawie automatycznie inicjuje proces ofertowania w systemie PlusWorkflow. Uzupełnia wymagane pola formularza i kieruje sprawę do odpowiedniego pracownika działu handlowego. Takie podejście znacząco skraca czas reakcji, eliminuje błędy ludzkie przy przepisywaniu danych i zapewnia spójność procesu. A to w efekcie przekłada się na wyższy poziom obsługi klienta.
Podsumowanie:
1 https://nsz.wat.edu.pl/pdf-188848-110561?filename=Sztuczna%20inteligencja%20w.pdf