Zarządzanie dokumentacją firmową, w tym jej porządkowanie i wyszukiwanie, to obszar, w którym AI może znacząco oszczędzić czas.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przegląd procesów zarządzania dokumentacją firmową oraz wskazanie miejsc, w których AI może pomóc.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm z dużą ilością dokumentacji, które chcą usprawnić zarządzanie nią.

Ile to trwa

Przegląd procesów dokumentacji mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Obszary dokumentacji poddawane analizie

Podczas przeglądu badane są wszystkie punkty styku, w których pracownicy przedsiębiorstwa mają do czynienia z plikami cyfrowymi oraz dokumentami papierowymi. Weryfikacja obejmuje obieg dokumentów księgowych, pism prawnych, korespondencji bieżącej oraz wewnętrznych materiałów technicznych. Celem jest określenie, na których etapach przetwarzanie danych pochłania najwięcej roboczogodzin i generuje pomyłki wynikające z ręcznego przepisywania informacji.

Analiza koncentruje się na następujących kategoriach dokumentów:

Dokumenty księgowe i handlowe, takie jak faktury zakupu, faktury korygujące, paragony, druki magazynowe (WZ, czyli wydanie zewnętrzne, oraz PZ, czyli przyjęcie zewnętrzne). Weryfikowana jest możliwość automatycznego odczytu nagłówków, tabel z pozycjami towarowymi oraz stawek podatkowych bezpośrednio do systemów takich jak Comarch ERP Optima, InsERT Subiekt GT i nexo, WAPRO Mag, Symfonia czy enova365.
Umowy handlowe, aneksy, porozumienia o zachowaniu poufności oraz pełnomocnictwa. Przegląd ocenia stopień standaryzacji wzorców umownych oraz podatność dokumentów na automatyczne streszczanie kluczowych warunków, takich jak terminy wypowiedzenia, kary umowne czy terminy płatności.
Dokumentacja kadrowa i pracownicza, w tym ewidencje czasu pracy, wnioski urlopowe, zaświadczenia lekarskie oraz akta osobowe. Sprawdzana jest zgodność obiegu z programami kadrowo-płacowymi, w tym Płatnik ZUS, Gratyfikant czy RAKS.
Korespondencja przychodząca, wiadomości poczty elektronicznej oraz zapytania ofertowe. Analizowany jest proces wstępnej segregacji wiadomości, przypisywania ich do odpowiednich działów oraz automatycznego tworzenia zgłoszeń w systemach obsługi klienta.
Dokumentacja techniczna, specyfikacje produktowe, instrukcje stanowiskowe oraz bazy wiedzy (SOP, czyli standardowe procedury operacyjne). Badany jest potencjał wdrożenia wewnętrznych silników wyszukiwania semantycznego, ułatwiających pracownikom natychmiastowe odnajdywanie procedur.
Archiwa plików nieustrukturyzowanych, czyli wielostronicowe skany w formatach PDF i TIFF oraz zdjęcia dokumentów składowane na sieciowych zasobach dyskowych.

Weryfikowane technologie i metody wspierane przez sztuczną inteligencję

W ramach przeglądu nie proponuje się ogólnych koncepcji, lecz bada konkretne rozwiązania technologiczne, które można zintegrować z istniejącą infrastrukturą serwerową opartą o systemy Windows Server lub dystrybucje Linux. Sprawdzana jest kompatybilność oprogramowania, możliwości sprzętowe posiadanych maszyn oraz przepustowość sieci lokalnej.

Przegląd uwzględnia następujące technologie:

Zaawansowany OCR (Optical Character Recognition, czyli optyczne rozpoznawanie znaków) połączony z modelami uczenia maszynowego. W przeciwieństwie do tradycyjnego OCR, modele uczące się radzą sobie z dokumentami o zmiennym układzie graficznym, tabelami bez widocznych obramowań oraz skanami o słabym kontraście.
Modele językowe (LLM, czyli duże modele językowe) działające lokalnie lub w bezpiecznych środowiskach chmurowych Microsoft Azure i Google Workspace. Technologia ta pozwala na ekstrakcję danych semantycznych, generowanie podsumowań wielostronicowych pism oraz weryfikację spójności zapisów prawnych.
Wyszukiwanie wektorowe i bazy wektorowe (Vector Search, czyli mechanizm wyszukiwania oparty na znaczeniu i kontekście zapytania, a nie tylko na dopasowaniu dokładnych słów kluczowych). Umożliwia to pracownikom zadawanie pytań językiem naturalnym i uzyskiwanie precyzyjnych odpowiedzi z firmowych repozytoriów.
Systemy klasyfikacji wieloetykietowej, które automatycznie rozpoznają typ nadesłanego dokumentu (np. wezwanie do zapłaty, reklamacja, potwierdzenie przelewu) i kierują go do właściwego folderu lub osoby odpowiedzialnej.
Algorytmy walidacji danych, weryfikujące automatycznie poprawność numerów NIP, numerów rachunków bankowych (w standardzie IBAN) oraz zgodność kwot netto, podatku i brutto przed przekazaniem rekordu do bazy danych SQL Server.

Etapy realizacji audytu dokumentacji

Procedura przeglądu przebiega w sposób uporządkowany, bez zakłócania bieżącej pracy personelu administracyjnego i biurowego. Nasz zespół realizuje wszystkie czynności bezpośrednio w siedzibie klienta, co pozwala na dokładną ocenę realnego środowiska pracy.

Proces składa się z czterech głównych etapów:

Krok 1: Inwentaryzacja zasobów i ścieżek przepływu danych. Przeprowadzany jest wywiad z osobami odpowiedzialnymi za administrację, księgowość i IT. Identyfikowane są miejsca składowania dokumentów (dyski sieciowe NAS, serwery plików, skrzynki mailowe, systemy DMS, czyli systemy zarządzania dokumentami).
Krok 2: Mapowanie wąskich gardeł i analiza powtarzalności. Wyznaczane są zadania, w których pracownicy tracą najwięcej czasu na mechaniczne czynności, takie jak ręczne wprowadzanie pozycji z faktur czy ręczne nazywanie plików po zeskanowaniu.
Krok 3: Ocena bezpieczeństwa, uprawnień i zgodności z przepisami. Weryfikowany jest model uprawnień w usłudze Active Directory (system zarządzania tożsamością i dostępem w sieciach Windows), procedury tworzenia kopii zapasowych oraz wymogi ochrony danych osobowych (RODO). Na życzenie klienta bezpłatnie podpisujemy umowę o zachowaniu poufności (NDA), co zapewnia pełną ochronę tajemnicy przedsiębiorstwa.
Krok 4: Opracowanie raportu z rekomendacjami. Klient otrzymuje szczegółowy dokument zawierający wykaz zidentyfikowanych procesów, propozycję konkretnych narzędzi programistycznych, szacowany zysk czasowy oraz harmonogram wdrożenia.

Najczęstsze błędy przy próbach samodzielnego wdrażania sztucznej inteligencji

Wiele przedsiębiorstw podejmuje próby usprawnienia pracy z dokumentami na własną rękę, co często prowadzi do problemów z bezpieczeństwem danych lub braku oczekiwanych rezultatów. Zidentyfikowanie tych błędów pozwala uniknąć niepotrzebnych kosztów.

Do najczęstszych nieprawidłowości należą:

Wprowadzanie poufnych dokumentów firmowych do publicznych, bezpłatnych narzędzi internetowych. Modele publiczne mogą wykorzystywać wprowadzane dane do dalszego trenowania, co rodzi ryzyko ujawnienia tajemnic handlowych, danych kontrahentów lub danych osobowych podlegających ochronie.
Brak ustrukturyzowania istniejących archiwów przed wdrożeniem automatyzacji. Narzędzia AI pracujące na chaotycznych zbiorach danych, gdzie występują liczne duplikaty i nieaktualne wersje plików, generują mylące odpowiedzi i błędne indeksowanie.
Ignorowanie jakości plików wejściowych. Skanowanie dokumentów w zbyt niskiej rozdzielczości (poniżej 200-300 DPI), zniekształcenia geometryczne oraz brak wstępnego czyszczenia tła drastycznie obniżają skuteczność modeli rozpoznających tekst.
Rezygnacja z etapu weryfikacji przez człowieka (Human-in-the-Loop, czyli zasada nadzoru człowieka nad procesem decyzyjnym). Nawet zaawansowane modele statystyczne mogą popełnić błąd przy nietypowym zapisie kwoty, dlatego kluczowe dane finansowe zawsze powinny posiadać ścieżkę szybkiej akceptacji przez operatora.
Wybór oprogramowania bez możliwości integracji. Zakup gotowych aplikacji, które nie posiadają otwartego interfejsu API (Application Programming Interface, czyli interfejsu do wymiany danych) lub możliwości eksportu do formatów akceptowanych przez programy księgowe (np. pliki wymiany EPP, XML, CSV), tworzy kolejną barierę technologiczną.

Kiedy wdrożenie AI w dokumentacji nie jest właściwym rozwiązaniem

Sztuczna inteligencja nie jest uniwersalnym rozwiązaniem każdego problemu organizacyjnego. Podczas przeglądu jasno wskazujemy sytuacje, w których tradycyjne metody informatyczne lub proste zmiany procedur są bardziej opłacalne i niezawodne.

Wdrożenie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego nie ma uzasadnienia w następujących przypadkach:

Bardzo mały wolumen przetwarzanych pism. Jeżeli firma przetwarza kilkanaście dokumentów w skali miesiąca, nakład pracy związany z wdrożeniem i utrzymaniem modułów automatyzacji przewyższa korzyści wynikające z zaoszczędzonego czasu.
Wysoka standaryzacja i powtarzalność dokumentów elektronicznych. Jeżeli wszyscy kontrahenci przesyłają ustrukturyzowane faktury w jednolitym formacie cyfrowym (np. ustandaryzowany plik XML), wystarczą tradycyjne reguły parsowania danych bez konieczności angażowania modeli uczenia maszynowego.
Brak podstawowej digitalizacji i brak infrastruktury skanującej. Jeśli obieg dokumentów opiera się wyłącznie na papierze, a firma nie posiada wydajnych skanerów z automatycznym podajnikiem dokumentów (ADF), pierwszym krokiem musi być modernizacja sprzętowa i wdrożenie procedur skanowania, a nie oprogramowanie AI.
Brak zdefiniowanych procedur akceptacji. Automatyzacja bałaganu proceduralnego powoduje jedynie szybsze powstawanie błędów organizacyjnych. W pierwszej kolejności konieczne jest ustalenie ścieżek decyzyjnych wewnątrz firmy.

Pytania i odpowiedzi dotyczące przeglądu procesów zarządzania dokumentacją

Czy podczas przeglądu wymagane jest przekazanie haseł administratora lub dostępów do baz danych?

Standardowo nie prosimy o hasła klienta ani o bezpośrednie uprawnienia administracyjne. Wszelkie analizy konfiguracji serwerów oraz struktury uprawnień wykonujemy wspólnie z administratorem sieci klienta lub na wyznaczonym koncie testowym. W przypadku weryfikacji skuteczności odczytu dokumentów pracujemy na zanonimizowanych próbkach danych, z których usunięto wrażliwe informacje finansowe i osobowe.

Czy wdrożenie narzędzi AI wymusza rezygnację z dotychczasowego programu księgowego lub magazynowego?

Nie ma potrzeby wymiany funkcjonującego oprogramowania ERP. Rozwiązania wspomagane przez sztuczną inteligencję są wdrażane jako warstwa pośrednia (tzw. middleware) lub moduły integracyjne, które przygotowują dane, odczytują pozycje z plików graficznych i przesyłają gotowe rekordy do istniejących baz SQL programów InsERT, Comarch, WAPRO czy Symfonia za pośrednictwem standardowych mechanizmów importu.

Czy przetwarzanie dokumentów przez algorytmy może odbywać się całkowicie wewnątrz sieci lokalnej firmy?

Tak. Dla przedsiębiorstw o podwyższonych wymogach bezpieczeństwa, kancelarii prawnych oraz podmiotów przetwarzających dane wrażliwe dobieramy modele i silniki OCR, które działają w stu procentach na lokalnym serwerze z systemem Linux lub Windows Server. W takiej konfiguracji żadne pliki, skany ani metadane nie są przesyłane do zewnętrznych sieci publicznych ani chmur obliczeniowych.

W jaki sposób system weryfikuje, czy sztuczna inteligencja poprawnie odczytała dane z pisma?

Algorytmy odczytu przypisują każdemu rozpoznanemu polu tzw. wskaźnik pewności (Confidence Score). Jeżeli wskaźnik dla danej kwoty, numeru NIP lub pozycji towarowej znajduje się powyżej bezpiecznego progu (np. powyżej 98 procent), dokument może zostać zaksięgowany automatycznie. W przypadku odczytu o niższej pewności system prezentuje operatorowi podgląd dokumentu z podświetlonym miejscem wymagającym jednoznacznego zatwierdzenia jednym kliknięciem.

Rzetelna ocena potencjału automatyzacji obiegu pism

Celem przeglądu jest dostarczenie kadrze zarządzającej obiektywnego obrazu procesów dokumentacyjnych oraz wskazanie wyłącznie tych usprawnień, które przynoszą wymierny zwrot z inwestycji w postaci oszczędności czasu pracy personelu biurowego. Rzetelna analiza eliminuje ryzyko nietrafionych wdrożeń technologicznych, chroni dane firmowe przed nieuprawnionym wyciekiem i pozwala stworzyć bezpieczne, nowoczesne środowisko obiegu informacji dopasowane do rzeczywistych potrzeb przedsiębiorstwa.

22 378 48 09

Przegląd procesów zarządzania dokumentacją firmową pod kątem AI