#WEBCONPlus – Czy sztuczna inteligencja może przyspieszyć obieg dokumentów?

Marta Orzech: Chciałabym na początku porozmawiać z Tobą o modelu OCR, czyli optycznym rozpoznawaniu znaków, a dokładniej mówiąc, nanoszenie warstwy tekstowej na zeskanowane pliki. Wiemy, że platforma WEBCON BPS dokładnie takie narzędzie posiada. Czy mógłbyś opowiedzieć więcej na temat funkcjonalności tego OCR, do czego on może nam się przydać?

Paweł Lubiński: Podstawową funkcjonalnością OCR AI jest przede wszystkim przeniesienie dokumentu papierowego do formy cyfrowej. Wartością dodaną stanowi to, że OCR AI tworzy warstwę tekstową, która umożliwia wytworzenie tzw. przeszukiwalnych dokumentów PDF. Skutkuje to tym, że jeżeli zeskanujemy dowolny dokument i umieścimy go w systemie, będziemy mogli bardzo szybko i sprawnie odnaleźć go, przez wyszukiwanie dowolnej wartości zawartej w tekście.

Kolejnym elementem, jaki dostarcza nam OCR w kontekście skanowania dokumentów i przetwarzania treści, jest to, że możemy wyszukiwać dowolne treści, które poszukujemy, które w odpowiedni sposób sparametryzujemy. Na podstawie tych parametrów OCR AI będzie w stanie wyszukać te wartości i umieścić je w elektronicznych formularzach WEBCON BPS. Dzieje się to praktycznie bez zróżnicowania, czy taki dokument jest papierowy, czy cyfrowy.

To oznacza, że jeżeli jestem osobą, która zajmuje się wprowadzaniem faktur w firmie, to nie muszę za każdym razem od nowa przypisywać danych, które znajdują się na tej fakturze? Dane te będą automatycznie przeniesione w odpowiednie pola na formularzach w platformie WEBCON BPS?

Tak, to jest ten proces – parametryzując informacje, które chcemy znaleźć, wyszukując je w dokumencie, oznaczając wcześniej, uczymy sztuczną inteligencje, co tak naprawdę interesuje nas w kontekście przetwarzanych dokumentów, a dzięki temu dostarczając nowe dane, AI realizuje to za nas. OCR razem z WEBCON BPS pozwala automatycznie uzupełniać formularze o te informacje, które znajdują się na dostarczonych dokumentach.

Skoro wiemy, że istnieje coś takiego jak OCR AI, to powiedz mi proszę w jakich jeszcze obszarach, w kontekście szeroko rozumianego biznesu, możemy wykorzystywać sztuczną inteligencję? 

Na chwilę obecną sztuczna inteligencja obejmuje prawie wszystkie możliwe dziedziny naukowe i biznesowe.

Świetnie radzi sobie w obszarze bankowości, gdzie rozpoznaje fraudy, czyli wszystkie operacje, które są niedozwolone, przyznaje nam kredyty, dba o nasze bezpieczeństwo – jest naszym „cyfrowym policjantem”.

W zakresie medycyny, wizja komputerowa pozwala w doskonały sposób wspomagać pracę lekarza, rozpoznaje np. zdjęcia RTG, gdzie jest w stanie stwierdzić, czy mamy zapalenie płuc, czy jesteśmy chorzy na inną chorobę. Cały czas jest to narzędzie wspomagające – decyzja końcowa należy do lekarza, ale sztuczna inteligencja nie męczy się, nie ma gorszego dnia, jest odporna, nie myśli schematycznie, jest czystą matematyką.

Branża związana z magazynowaniem, z ustalaniem cen i ze sprzedażą również wspomagana jest sztuczną inteligencją, gdzie algorytmy uczenia maszynowego pozwalają podejmować decyzje, określają trendy, przewidują przyszłość związaną z pewnymi parametrami, które skutkują i wpływają na to, w jaki sposób mamy określać np. ceny produktów.

Jeżeli popatrzymy na duże ilości danych nieustrukturyzowanych, którymi przedsiębiorstwa są zasypywane, to algorytmy uczenia maszynowego pozwalają analizować te dane. Określają one emocje nadawcy wiadomości, potrafią powiedzieć, czy ta osoba jest wzburzona, czy pisze do nas językiem, który opisuje niezadowolenie z jakości naszych usług. Algorytmy pozwalają również wyszukiwać informacje, które do tej pory były trudne do pozyskania lub dla nas całkowicie ukryte. Matematyka znajduje za pomocą obliczeń, prawdopodobieństwa i wielu innych metod informacje, które bardzo często nam uciekają.

Skoro wiemy, że AI doskonale integruje się z platformą WEBCON BPS, to chciałabym Cię zapytać – skąd sztuczna inteligencja czerpie wiedzę i jakie dane wpływają na jej naukę? 

W większości przypadków AI czerpie wiedzę z danych historycznych. Na podstawie dużych ilości danych algorytm uczy się, jakie decyzje podejmować w kontekście nowych danych. Sztuczna inteligencja potrafi znajdować rozwiązania, które dla człowieka są nieoczywiste. Należy zwrócić uwagę na to, że jak dobre będą dane dostarczane do modelu, tak dobre będą decyzje sztucznej inteligencji. Informacje te muszą być wartościowe pod względem problemów, jakie rozwiązują. Nie liczy się tylko ich ilość, ale przede wszystkim jakość – a w tym obszarze jest wiele do nadrobienia. Biznes nieustannie uczy się, jak magazynować i przetwarzać dane, jak zapewnić ich wysoki poziom rzetelności oraz aktualności. Należy pamiętać, że na wszystkich etapach wytwarzania rozwiązań inteligentnych, musimy być bardzo konsekwentni.

Skoro AI naprawdę potrafi się tak dobrze uczyć i tak szybko rozwija się w wielu obszarach, to czy możemy mieć obawy związane z tym, że sztuczna inteligencja wyeliminuje pracę człowieka np. programistów?

Moim zdaniem na chwilę obecną takiego zagrożenia nie ma, jeżeli chodzi o wytwarzanie dużych aplikacji, budowanie dużej ilości kodu. Teraz sztuczna inteligencja, nawet biorąc pod uwagę rozwiązania nowe, czyli GPT, jest w stanie dostarczać ciekawe, ale małe fragmenty kodu i pomagać programistom realizować niektóre zadania szybciej i lepiej. Póki co nie widzę możliwości i takich sytuacji, które pozwoliłyby na to, aby wytworzyć całkowicie cyfrowego, autonomicznego dewelopera.

Postrzegam raczej rozwiązania sztucznej inteligencji, jako narzędzia wspomagające naszą pracę, pomagające nam podejmować różne decyzje, bądź wyręczające nas w niedużych zadaniach, które raczej są mocno skupione w małym, wąskim wycinku codziennej pracy.

Jeżeli ktoś myśli o wdrożeniu sztucznej inteligencji w firmie, to czy mógłbyś poradzić, jak podejść do takiego działania, podać jakieś wskazówki?

Jeżeli mówimy o wdrażaniu rozwiązań sztucznej inteligencji całkowicie od zera we własnym biznesie, to przede wszystkim powinniśmy zadać sobie pytanie, czy posiadamy dane, które umożliwią rozwiązanie naszego problemu. Musimy sprawdzić, czy te informacje są rzetelne, aktualne. Powinniśmy zastanowić się, czy to właśnie sztuczna inteligencja, to jest to, czego potrzebujemy do rozwiązania naszego problemu – może leży ono gdzieś indziej. Należy pamiętać o tym, że tylko 20% projektów związanych z wdrażaniem AI kończy się sukcesem, co generuje duże koszty.

Jeżeli natomiast chodzi o to, że chcielibyśmy automatyzować za pomocą sztucznej inteligencji jakieś procesy, które są w tej chwili możliwe do zrealizowania przy użyciu rozwiązań już dostępnych na rynku – powinniśmy sprawdzić to, co jest dostępne. Na przykład realizujemy rozpoznawanie i przetwarzanie dokumentów ustrukturyzowanych, mamy wiele tego typu plików w naszych skrzynkach e-mailowych lub w innych kanałach omnichannel, to powinniśmy popatrzeć, czy właśnie WEBCON BPS nie jest już świetnym rozwiązaniem. Dodatkowe połączenie go z innymi rozwiązaniami sztucznej inteligencji to jeszcze wyższy poziom, a nawet sama implementacja OCR AI jest tutaj bardzo szybka i bezproblemowa. Często nie należy wytwarzać tego całkowicie od zera, ale zastanowić się, czy te rozwiązania nie leżą całkiem blisko.

Paweł, bardzo dziękuję Ci za naszą dzisiejszą rozmowę.

Rozwiązania sztucznej inteligencji stają się już coraz bardziej powszechne. Jeżeli mają Państwo jakiekolwiek pytania związane z tą tematyką, nasz praktyk chętnie na nie odpowie.