W wielu firmach kluczowe dane ukrywają się w dokumentach: umowach, fakturach, e-mailach czy raportach. Informacje te często mają formę nieustrukturyzowaną – każdy dokument wygląda inaczej, a potrzebne pola nie są ujęte w jednolite tabelki ani formularze. Tradycyjne podejścia do automatycznego odczytu takich dokumentów wymagały żmudnego tworzenia szablonów, trenowania modeli ML lub polegania na ręcznym przepisywaniu danych. Dziś jednak jesteśmy świadkami przełomu. Generatywna sztuczna inteligencja potrafi „czytać” dokumenty niemal tak jak człowiek, a następnie wydobywać z nich ważne informacje na podstawie samego opisu, bez konieczności wcześniejszego przygotowywania reguł. Najnowsze rozwiązanie firmy UiPath – platforma Intelligent Xtraction and Processing (IXP) – wykorzystuje tę technologię, oferując generatywną ekstrakcję danych z dokumentów. Funkcjonalność ta jest już dostępna w Europie i USA w ramach usługi IXP , co oznacza, że polskie przedsiębiorstwa mogą z niej skorzystać bez przeszkód. Przyjrzyjmy się, na czym polega ten innowacyjny mechanizm i jakie korzyści niesie dla biznesu.
Czym jest UiPath IXP?
UiPath IXP (Intelligent Xtraction and Processing) to nowa, kompleksowa platforma do inteligentnego przetwarzania dokumentów i komunikacji. Łączy ona dotychczasowe możliwości Document Understanding (klasyczne przetwarzanie dokumentów) oraz Communications Mining (analiza treści komunikacji, jak e-maile czy zgłoszenia) z zupełnie nową, promptową metodą ekstrakcji danych z nieustrukturyzowanych, trudnych dokumentów . Mówiąc prościej, IXP potrafi zamieniać nieuporządkowane dane tekstowe na ustrukturyzowane informacje gotowe do użycia w procesach biznesowych . Platforma identyfikuje i wyodrębnia kluczowe informacje z dokumentów lub wiadomości, umożliwiając pełną automatyzację zadań, które wcześniej były poza zasięgiem maszyn . Co istotne, IXP jest rozwiązaniem wielomodalnym – radzi sobie z różnymi formatami danych, włączając tekst, tabele, a nawet elementy graficzne i obrazowe. X w nazwie IXP symbolizuje uniwersalność (“Xtraction” zamiast “Extraction”) oraz ciągle rozszerzający się wachlarz typów treści, które platforma potrafi przetwarzać .
Generatywna ekstrakcja to właśnie ten najnowszy element ekosystemu IXP, zaprojektowany z myślą o dokumentach nieustrukturyzowanych i wysoko złożonych. Tradycyjne narzędzia potrzebowały zdefiniowanych wcześniej pól albo trenowania modeli na setkach przykładów danego typu dokumentu. W podejściu generatywnym jest inaczej – system wykorzystuje duży model językowy (LLM), by zrozumieć treść dokumentu i odpowiedzieć na polecenia użytkownika (tzw. prompty) dotyczące tego, co wyciągnąć. Dzięki temu można wydobyć potrzebne dane, formułując po prostu pytanie lub instrukcję w języku naturalnym. IXP identyfikuje i ekstraktuje informacje na podstawie opisowego polecenia, bez konieczności trenowania dedykowanych modeli dla każdego formatu dokumentu. To podejście eliminuje długotrwałe przygotowania – time-to-production znacząco się skraca dzięki wykorzystaniu gotowych modeli AI i technik uczenia kontekstowego (np. retrieval augmented generation) .
Generatywna ekstrakcja – jak to działa i co potrafi?
Generatywna ekstrakcja w IXP korzysta z mocy sztucznej inteligencji opartej na modelach językowych w celu „wyczytania” z dokumentu konkretnych informacji. Działa to na zasadzie podobnej do rozmowy z inteligentnym asystentem: użytkownik definiuje, jakie dane są potrzebne, a model sam odnajduje je w treści dokumentu. Co kluczowe, rozwiązanie to działa na runtime – czyli w trakcie przetwarzania dokumentu – bez wcześniejszego trenowania pod konkretny wzorzec .
Takie generatywne podejście sprawdza się zwłaszcza tam, gdzie dokumenty są długie, niespójne lub mają niestandardowy układ. IXP potrafi poradzić sobie z dokumentami, w których dane nie mają stałego miejsca ani formatu, a występują np. w postaci wielu tabel, obszernego tekstu ciągłego, list punktowanych czy wplecionych grafik . To oznacza otwarcie drzwi do automatyzacji dla dokumentów, które do tej pory były zbyt „chaotyczne” dla typowych algorytmów. Annual report liczący 100 stron? Raport medyczny pełen opisów? Skan umowy ze schematami i wykresami? Generatywny model jest w stanie zrozumieć kontekst tak złożonych treści i wydobyć z nich kluczowe fakty.
Warto podkreślić, że IXP został zaprojektowany również z myślą o dokumentach zawierających elementy wizualne i odręczne pismo. Dzięki połączeniu technologii OCR i modeli językowych, generatywna ekstrakcja radzi sobie nawet ze skanami dokumentów, zdjęciami formularzy czy faktur wypełnionych ręcznie. Na przykład jest w stanie przeanalizować sfotografowaną fakturę napisaną odręcznie i poprawnie odczytać z niej takie elementy, jak data, kwota czy dane firmy . To ogromny postęp – wcześniej odczyt pisma odręcznego wymagał wyspecjalizowanych narzędzi i często kończył się błędami. Teraz, wykorzystując zaawansowane modele AI, system uczy się kontekstu: rozumie, że np. ciąg cyfr obok słowa „Data:” to data wystawienia dokumentu, a nie przypadkowy numer.
Przykłady zastosowań
Potencjalnych zastosowań generatywnej ekstrakcji jest bardzo wiele, co czyni tę technologię atrakcyjną dla różnych branż. Oto kilka przykładów dokumentów i obszarów, gdzie IXP wnosi szczególną wartość:
- Finanse i bankowość: automatyczna analiza wniosków kredytowych, wyciągów bankowych czy raportów finansowych – model potrafi wyłuskać kluczowe dane liczbowe i tekstowe z długich dokumentów (np. sumy, daty, nazwy podmiotów).
- Ubezpieczenia: przetwarzanie polis ubezpieczeniowych, wniosków i roszczeń – nawet jeśli każda polisa ma inny układ, AI zrozumie ogólne pojęcia (ubezpieczony, zakres polisy, suma ubezpieczenia) i je wydobędzie.
- Prawo: analiza umów, aktów prawnych, pozwów – model jest w stanie znaleźć kluczowe klauzule, daty, strony umowy czy kwoty kar umownych w długich dokumentach prawniczych. To może znacznie przyspieszyć pracę działów prawnych.
- Służba zdrowia: odczyt skierowań lekarskich, opisów badań, wypisów ze szpitala – IXP może automatycznie wyłapać np. rozpoznania, zalecone leki, zalecenia dla pacjenta, nawet jeśli są zapisane narracyjnym językiem w epikryzie.
- Sprzedaż i obsługa klienta: analiza formularzy zamówień, reklamacji, korespondencji e-mailowej od klientów – generatywna AI wyciągnie np. numer zamówienia, przedmiot reklamacji, preferowany kontakt zwrotny, ułatwiając automatyczną obsługę zgłoszeń.
Oczywiście to tylko wybrane scenariusze. Wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z nieuporządkowanymi danymi tekstowymi, pojawia się możliwość ich automatycznego zagospodarowania. Co istotne, nowa funkcja IXP nie zastępuje dotychczasowych metod, lecz je uzupełnia. Dla dokumentów prostszych, ustrukturyzowanych (jak typowe faktury elektroniczne czy formularze) nadal można korzystać z klasycznych modeli Document Understanding, trenowanych pod konkretny układ – to w wielu wypadkach wystarczy. Natomiast generatywna ekstrakcja wkracza tam, gdzie kończą się możliwości modeli klasycznych – oferując elastyczność i inteligencję w radzeniu sobie z nieznanymi wcześniej formatami.
Korzyści dla biznesu
Dlaczego właściwie generatywna ekstrakcja wzbudza takie emocje w świecie biznesu? Oto kluczowe korzyści, jakie może przynieść organizacjom wdrożenie tej technologii:
- Automatyzacja dotąd niedostępnych procesów: Firmy mogą zautomatyzować obszar dokumentów, który wcześniej wymagał udziału człowieka. To, co kiedyś było „ślepą plamą” dla automatyzacji (np. nietypowe pisma od kontrahentów, ręcznie wypełnione formularze), teraz może być obsłużone przez roboty software’owe . Przekłada się to na zwiększenie zakresu procesów, które przebiegają bez manualnej pracy.
- Oszczędność czasu i kosztów: Generatywna AI potrafi przetworzyć dokument w kilka sekund, podczas gdy pracownik potrzebowałby na to minut lub godzin. W skali masowej (setki dokumentów dziennie) daje to ogromne oszczędności czasu. Pracownicy mogą zająć się bardziej wartościowymi zadaniami, zamiast żmudnie przepisywać dane. Mniej pracy ręcznej to także niższe koszty operacyjne.
- Większa dokładność i spójność danych: Automatyczny odczyt eliminuje wiele błędów ludzkich – pomyłek przy wpisywaniu cyfr, przeoczenia istotnej sekcji tekstu itp. Modele generatywne cechują się wysoką precyzją ekstrakcji dzięki rozumieniu kontekstu . Co więcej, działają konsekwentnie według raz określonych wytycznych (promptów), więc zapewniają spójność wyodrębnianych informacji w czasie.
- Szybsze podejmowanie decyzji: Mając kluczowe dane wydobyte automatycznie w ustrukturyzowanej formie (np. tabela z najważniejszymi polami z 50-stronicowej umowy), decydenci mogą natychmiast je analizować. Skraca się czas od pozyskania informacji do reakcji biznesowej. Przykładowo, zamiast czytać cały raport finansowy, analityk od razu dostaje wypunktowane najważniejsze wskaźniki i trendy.
- Elastyczność i skalowalność: Ponieważ nie trzeba tworzyć osobnego modelu pod każdy rodzaj dokumentu, rozwiązanie jest łatwe do skalowania na nowe przypadki użycia. Wystarczy zdefiniować nowe zapytania/polecenia dla AI, gdy pojawi się nowy typ dokumentu w firmie – bez długiego oczekiwania na wdrożenie. To szczególnie ważne w dynamicznym otoczeniu biznesowym, gdzie szybkość wdrażania zmianbywa kluczowa.
Rola SNOK w automatyzacji dokumentów
Jako firma SNOK od lat obserwujemy wyzwania związane z przetwarzaniem nieustrukturyzowanych danych u naszych klientów i aktywnie szukamy sposobów na ich rozwiązanie. Dzięki doświadczeniu w obszarze AI i automatyzacji procesów oraz bliskiej współpracy z partnerami takimi jak UiPath , już wcześniej rozpracowaliśmy ten temat i przygotowaliśmy się na nadejście generatywnych technik ekstrakcji. SNOK brał udział w testach i pilotażowych wdrożeniach rozwiązań opartych o duże modele językowe do odczytywania dokumentów – zanim jeszcze technologia ta stała się głównym nurtem. Mamy na koncie projekty wykorzystujące klasyczne Document Understanding wsparte elementami AI generatywnej, np. do analizy niestandardowych dokumentów finansowych. To doświadczenie pozwala nam płynnie wejść w erę IXP.
„Generatywna AI staje się kluczem do odblokowania danych uwięzionych w dokumentach. Widzimy, jak organizacje borykały się dotąd z ręcznie wypełnianymi fakturami czy niejednolitymi raportami. Dziś, dzięki technologiom takim jak IXP, te trudne, analogowe dane można automatycznie przekształcić w cyfrowe informacje biznesowe. To jakościowy skok w automatyzacji, który przekłada się na realną przewagę konkurencyjną firm” – mówi Jacek Bugajski, prezes SNOK.
Nasza firma już teraz pomaga klientom w wdrażaniu inteligentnego odczytu dokumentów – od doboru odpowiednich modeli i strategii (kiedy lepiej sprawdzi się klasyczny model trenowany, a kiedy generatywny), po integrację rozwiązania z istniejącymi systemami workflow. Jako partner UiPath zapewniamy pełne wsparcie we wykorzystaniu platformy IXP: od fazy proof-of-concept, przez szkolenia zespołów, aż po utrzymanie działającego rozwiązania. Dzięki temu firmy mogą bezpiecznie i skutecznie skorzystać z potencjału generatywnej ekstrakcji, zyskując szybki zwrot z inwestycji w postaci automatyzacji kolejnych procesów.
Podsumowanie
Generatywna ekstrakcja dokumentów to kolejny etap ewolucji automatyzacji – etap, w którym maszyny uczą się rozumieć nieustrukturyzowany świat danych. UiPath IXP dostarcza narzędzie, które jeszcze kilka lat temu pozostawało w sferze marzeń: uniwersalny ekstraktor informacji działający na zasadzie swobodnego dialogu z dokumentem. Dla biznesu oznacza to możliwość wykorzystania ogromu danych, które dotąd były praktycznie nieosiągalne dla cyfrowych procesów. Firmy, które sięgną po tę technologię, zyskują przewagę – ich procesy stają się szybsze, tańsze i bardziej skalowalne, a pracownicy mogą skupić się na analizie i podejmowaniu decyzji zamiast przekopywać się przez stosy papierów.
Czy Twoja organizacja jest gotowa na tę rewolucję w przetwarzaniu informacji? Jeśli tak, UiPath IXP wraz z generatywną AI jest narzędziem, które pozwoli Ci wkroczyć w nową erę automatyzacji. SNOK, jako zaufany partner technologiczny, służy wsparciem we wdrożeniu tych nowatorskich rozwiązań. Przekonaj się, jak generatywna ekstrakcja może odmienić oblicze codziennych operacji w Twojej firmie – to już nie przyszłość, to dzieje się tu i teraz. Nieustrukturyzowane dokumenty właśnie przestały być przeszkodą, a stały się kolejnym zasobem, który można efektywnie wykorzystać dla rozwoju biznesu.