Generatywna AI, która szturmem podbija świat biznesu, otwiera także nowe możliwości w obszarze zarządzania należnościami. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych, automatyzować wiele powtarzalnych zadań, a nawet przewidywać zachowania dłużników. W artykule przedstawiamy dwa innowacyjne projekty realizowane przez zespół windykacji VSoft: „Wykorzystanie OpenAI do rozpoznawania pism sądowych” oraz „Analiza wiadomości pod kątem obraźliwych i zakazanych treści”.
Generatywna AI, będąca poddziedziną sztucznej inteligencji, umożliwia tworzenie i interpretację różnorodnych form danych – od tekstu po obrazy i wideo. W kontekście zarządzania należnościami, gdzie codzienna obsługa dokumentów sądowych wymaga znacznych nakładów pracy, technologia ta oferuje przełomowe rozwiązania. Automatyczne rozpoznawanie danych (OCR), klasyfikacja dokumentów oraz ekstrakcja kluczowych informacji znacząco usprawniają pracę.
Jak OCR-ować pisma sądowe wykorzystując OpenAI?
Głównym celem projektu jest wykorzystanie modeli AI do automatycznej analizy i ekstrakcji kluczowych informacji z pism sądowych. Zastosowane rozwiązanie stanowi istotne rozszerzenie funkcjonalności konektora VSoft Court Portal Connector zintegrowanego z Portalem Informacyjnym Sądów Powszechnych. Dzięki zastosowaniu Azure Document Intelligence oraz ChatGPT do inteligentnego przetwarzania niestrukturyzowanych pism sądowych, system skutecznie identyfikuje nie tylko podstawowe informacje, takie jak typ orzeczenia czy dane stron postępowania, ale również szczegółowe parametry, w tym wartości zasądzonych kwot, rodzaje naliczonych odsetek czy terminy płatności. Co istotne, rozwiązanie radzi sobie z różnymi formatami dokumentów (pdf, jpg, docx, scan) oraz niejednolitą strukturą pism wynikającą z różnych stylów pracy sędziów i referendarzy. Automatyzacja tego procesu znacząco redukuje czas poświęcany na ręczne przeglądanie dokumentów przez pełnomocników, usprawnia planowanie terminów odpowiedzi oraz umożliwia efektywniejsze raportowanie danych z postępowania. Sukces projektu w obszarze zarządzania należnościami otwiera perspektywę jego szerszego zastosowania, stanowiąc znaczący krok w kierunku pełnej automatyzacji procesów przetwarzania pism sądowych.
Analiza wiadomości pod kątem obraźliwych i zakazanych treści
Projekt ma na celu automatyczne wykrywanie potencjalnie niebezpiecznych, obraźliwych lub zakazanych treści w wiadomościach SMS oraz audio w komunikacji z klientami. Analizie poddawane są zarówno treści przychodzące, jak i wychodzących pod kątem czterech głównych zagrożeń: mowy nienawiści, przemocy, treści seksualnych oraz samookaleczeń. System Collection Safe Content Service został zintegrowany z usługą Azure Content Safety, która analizuje treści i ostrzega o zagrożeniu. Wyniki tej analizy klasyfikują treści, i na podstawie tych wyników system Collection automatycznie dokonuje oznaczenia (tagowania) sprawy i klienta w systemie. Automatyzacja procesu analizy treści pozwala na szybszą identyfikację problematycznych spraw i sprawniejsze zarządzanie ryzykiem. Możliwość szybkiej identyfikacji niepożądanych treści umożliwia natychmiastową reakcję i zwiększa bezpieczeństwo pracowników, ale także zapobiega potencjalnej utracie reputacji firmy, jeśli sytuacja jest odwrotna, a zakazane treści wychodzą od jej pracowników.
Podsumowanie
Przejęcie powtarzalnych zadań przez systemy AI pozwala pracownikom skupić się na strategicznych aspektach pracy, co przekłada się na wyższą efektywność i lepsze wyniki biznesowe. Wdrożenie takich rozwiązań to nie tylko oszczędność czasu i zasobów, ale przede wszystkim krok w kierunku nowoczesnego, zautomatyzowanego zarządzania należnościami.
Jesteśmy na rynku od ponad ćwierć wieku. Od początku naszej przygody wiedzieliśmy, że nie chcemy być jedynie biernym dostawcą rozwiązań. Od zawsze stawiamy na wymianę wiedzy i doświadczeń. Chętnie pogłębiamy tematy, które uważamy za istotne, szczególnie w obrębie branż, z którymi współpracujemy na co dzień. Chętnie analizujemy i omawiamy zmiany technologiczne oraz dzielimy się własnymi przemyśleniami. Pokazujemy jak uczymy się na błędach i z jakich działań jesteśmy dumni.
