Rješenja za upravljanje sadržajem (Content Management) omogućuju rad s dokumentima i informacijama, uz kontrolu pristupa i usklađenost s propisima, što onda omogućuje jednostavnije donošenje odluka i zaokret prema poslovanju bez papira. O složenosti procesa digitalizacije u poslovanju, kao i primjeni umjetne inteligencije u tom procesu, razgovarali smo sa Zvonimirom Mavretićem, direktorom odjela BPM International Delivery u regionalnoj tvrtki ASEE.

Upravljivi dokumenti

Kakva je suština posla vašeg međunarodnog odjela?

U Business Process Managementu (BPM), fokusiramo se na servise za rad s dokumentima i sadržajima (content services), te se bavimo svime što je vezano uz dokumente. Krajnji cilj je pomoći poslovnim korisnicima smanjujući troškove, povećati produktivnost i implementirati agilnije radne procese prilagođene potrebama modernog poslovanja. Ubrzavamo digitalnu transformaciju uspostavljanjem automatiziranih i produktivno upravljanih poslovnih procesa. U radu s dokumentima radimo na njihovom digitalnom arhiviranju i kolaboraciji.

Rješenje za digitalno upravljanje sjednicama i formalnim sastancima omogućuje pripremu i odvijanje sjednica različitih odbora, od upravnih do nadzornih, pa do vlada, što rezultira donošenjem odluka na temelju relevantnih informacija, vremenski učinkovito, uz automatizaciju u donošenju odluka. Rješenje za digitalni potpis omogućuje da u potpunosti izbacimo fizičke dokumente iz poslovnih procesa.

Koje dokumente obuhvaćate digitalizacijom?

Navest ću samo nekoliko primjera. U području knjigovodstva i računovodstva, poduzeća prate brojke i prateće informacije preko unosa u ERP (Enterprise Resource Planning) aplikacije. Ono što mi radimo unutar ERP-a, uključuje obradu povezane dokumentacije, bilo fizičke, bilo digitalne, u procesima poput obrade faktura, rada na ugovorima te pohrane i čuvanja primki, izdatnica i drugih dokumenata. Također, to obuhvaća generiranje i upravljanje izlaznim fakturama koje nastaju u ERP-u…

Uklapanje u ERP

Ako, primjerice, neka faktura dolazi preko ERP-a, ona se unosi u sustav, no ako je faktura na papiru ili u PDF-u, onda se iz nje izvlače svi potrebni podaci, iz nestrukturiranog contenta radimo strukturirani content za ERP. Uz to, imamo rješenje i za čuvanje dokumenata onako kako je zakonom predviđeno i koliko je predviđeno; to je izuzetno važno jer svaki dokument može biti i sudski dokument, a pritom naš sustav jamči da neki dokument koji je ušao u sustav nakon toga nije mijenjan.

Kada dokument stigne, provodimo automatsku ekstrakciju podataka, pri čemu nam značajno pomaže umjetna inteligencija. Ključno je prepoznati relevantne podatke u dokumentu, koji se zatim prosljeđuju u sustav za upravljanje dokumentima (Digital Management Service, DMS). Taj sustav omogućuje nam zajednički rad na dokumentima.

Rad s dokumentima ključni je segment poslovanja kojim se bavim tijekom većeg dijela svoje karijere, te se ti softveri o kojima govorimo razvijaju posljednjih 20 godina.

Uskoro će u Hrvatskoj postojati zakonska regulativa da svi računi u poslovanju budu elektronički, a ne samo oni računi s državnim poduzećima, odnosno u poslovima javne nabave. Koliko su vaša rješenja tome prilagođena?

Jedan od projekata na kojem duže radimo je implementacija DMS-a, koji uključuje obradu ulaznih faktura, prodajnih i kupovnih ugovora, za cijelu ASEE grupaciju, ne samo ASEE u Hrvatskoj, koristeći vlastiti softver.

U Hrvatskoj su e-računi obvezni isključivo u poslovanju s državom, dok su u Srbiji obvezni za sve subjekte. U Rumunjskoj je obvezna primjena online računa u probnoj fazi od početka 2024. godine, dok Poljska planira uvođenje obveze od siječnja 2025. godine. To su samo neke od implementacija koje imamo, no cijela Europska unija ide u smjeru obaveznih e-računa.

Digitalizacija će uvelike olakšati poslovne procese jer će sve više dokumenata biti dostupno online. Međutim, još uvijek će postojati značajna potreba za prepoznavanjem dokumenata, primjerice, onih koji dolaze iz različitih zemalja svijeta, kao i računa s poslovnih putovanja, koji će još dugo ostati izvan sustava e-računa. Naš cilj je osigurati da naš softver za upravljanje ulaznim dokumentima bude sposoban prihvatiti i obraditi sve oblike dokumenata.

Kakve su još razlike u regulativi između država gdje se primjenjuju rješenja tvrtke ASEE? Kako to rješavate?

Naša rješenja u potpunosti prilagođavamo potrebama poslovnih korisnika, pritom strogo vodeći računa o regulatornim zahtjevima svake pojedine države. Primjerice, nedavno smo razvijali rješenja za Sjevernu Makedoniju, gdje su specifičnosti uključivale upotrebu ćiriličnog pisma. Prilikom izrade rješenja za prepoznavanje podataka, dobivamo set primjera dokumenata iz dotične zemlje. Naši stručnjaci tada definiraju ključne podatke koji se trebaju prepoznati u dokumentima te postavljaju odgovarajuća pravila. Nakon završetka tog procesa, naš sustav može obraditi bilo koji dokument iz te zemlje. Također, prilagođavamo naš OCR (Optical Character Recognition) sustav, kako bi uspješno prepoznavao specifično pismo i jezik ciljanog tržišta.

Koliko primjenjujete umjetnu inteligenciju u radu s dokumentima?

Ukratko rečeno, nestrukturirane informacije kao što je skenirani dokument pretvaramo u strukturirane, u čemu pomaže umjetna inteligencija. Naše rješenje klasificira i obrađuje fizičke ili digitalne dokumente za maksimalnu učinkovitost tijeka rada.

ML i AI

Kod metode prepoznavanja dokumenata koristimo machine learning kako bismo identificirali o kojoj vrsti dokumenta se radi, i utvrdili je li potrebno primijeniti prepoznavanje podataka na njemu. Taj pristup osobito je koristan kod vrlo složenih dokumenata ili onih pisanih pismima sa specifičnim znakovima. Primjerice, nedavno smo radili na rumunjskim isplatnim listama za plaće iz 80-ih i 90-ih godina prošlog stoljeća, koje su morale biti digitalizirane za potrebe obračuna mirovina. U tom smo slučaju, uz standardne metode prepoznavanja podataka, uključili i alate umjetne inteligencije, kako bismo osigurali kvalitetnije rezultate prepoznavanja.

Jednostavnije dokumente, koje možemo brzo obraditi, procesiramo lokalno. Međutim, složenije dokumente šaljemo na dodatnu analizu i obradu koristeći metode umjetne inteligencije. Napredne AI metode danas mnogo učinkovitije prepoznaju podatke, no za njihovu primjenu potrebna je cjelovita infrastruktura – od pripreme i dohvaćanja dokumenta, do njegove obrade.

Kolika je primjena modela generativne umjetne inteligencije u digitalizaciji poduzeća i u čemu se sastoji njezina primjena?

Postoji nekoliko scenarija primjene u radu s dokumentima. Prvi scenarij odnosi se na pretraživanje dokumenata, gdje pomoću velikih jezičnih modela (LLM) izrađujemo sažetke dokumenata, što značajno olakšava pronalazak odgovarajućeg dokumenta. Osim toga, sažeci i indeksiranje sadržaja omogućuju prepoznavanje pojmova koji se ne bi mogli identificirati uobičajenim klasičnim pretraživanjem. Naime, ne radi se o pretrazi koja se temelji na pronalaženju korijena riječi ili točno definiranog teksta, već o analizi sadržaja prema njegovu smislu, slično načinu kako funkcionira Windows Recall.

Primjena GenAI-ja

Druga primjena generativne umjetne inteligencije (Gen AI) odnosi se na kreiranje dokumenata. Primjerice, na temelju snimke sastanka, koristeći AI, možemo izraditi transkript (s podrškom i za hrvatski jezik), a zatim iz transkripta sastaviti zapisnik sastanka. Nadalje, na temelju zapisnika i materijala povezanih s pojedinim točkama dnevnog reda, moguće je automatski kreirati prijedlog odluke.

Umjetna inteligencija tu pruža nekoliko ključnih prednosti. Prvo, značajno ubrzava proces izrade zapisnika, a drugo, koristi kao referencu postojeće dokumente organizacije, čime se učinkovito izbjegavaju takozvane "halucinacije" umjetne inteligencije. Dosad nismo zabilježili slučajeve halucinacija, jer radimo s fiksnim skupovima podataka. U takvim scenarijima primjene, generativna umjetna inteligencija pokazuje se izuzetno korisnom i praktičnom.

Kod primjene AI-ja, pa i generativnog AI-ja, ključan je poslovni slučaj. AI je alat, vrlo moćan, ali alat kao i, primjerice, baze podataka. Najvažnija stvar u primjeni AI-ja je prepoznati u poslovnom procesu gdje ga možemo primijeniti, a tu je ključno domensko znanje.