Digital Office Company

Come superare le sfide legate alla gestione manuale dei documenti

Digital Office Company (DOC), fornitore di soluzioni e servizi per la gestione delle informazioni con sede in Finlandia, aiuta le aziende a trovare e gestire grandi quantità di documenti in modo rapido e su scala, consentendo loro di identificare, classificare ed estrarre informazioni dai loro documenti.

Il più delle volte, i sistemi di classificazione automatica dei documenti forniscono una visione superficiale della natura dei documenti attraverso tag generici o arricchimenti di metadati. Questa classificazione superficiale non tiene pienamente conto del contenuto del documento stesso, il che significa che il vero valore dei dati non può essere sfruttato a meno che ogni documento non venga valutato manualmente.

In definitiva, un processo di valutazione manuale dei documenti per identificare i tipi di documenti, individuare i documenti fuori posto ed estrarre i dettagli cruciali sarebbe molto laborioso e richiederebbe molto tempo. Inoltre, la mancanza di un'adeguata gestione dei metadati pone potenziali problemi di GDPR e influisce negativamente sulla qualità dei dati per le attività a valle. Se non risolte, queste sfide possono minacciare il vantaggio competitivo e l'efficienza dei clienti di DOC a causa di problemi legati alla qualità dei dati e alla conformità normativa.

2,4 secondi

Il tempo per classificare un documento è stato ridotto da alcuni minuti a 2,4 secondi.

Come sfruttare il meglio di entrambi i mondi

Per affrontare questi ostacoli, DOC ha collaborato con IBM Ecosystem Engineering Build Lab, IBM Client Engineering e IBM Technology Expert Labs per sviluppare un progetto pilota che sfrutta una combinazione di machine learning tradizionale e AI generativa (LLM) con IBM watsonx.ai e IBM Watson Discovery.

Attraverso un progetto pilota di co-creazione di 6 settimane, DOC ha sviluppato una soluzione di pipeline di dati basata sulla piattaforma IBM Watson Discovery che utilizza modelli di machine learning personalizzati insieme a Mixtral-8x7B LLM di Mistral AI per classificare documenti con etichette personalizzate e tag di metadati. Il progetto pilota è stato incentrato sul settore immobiliare, data la varietà di tipi di dati e di requisiti normativi che i clienti di DOC devono affrontare in questo settore. Questo focus di settore ha portato alla creazione di una funzionalità aggiuntiva che ha ampliato l'ambito della soluzione, utilizzando gli LLM per estrarre informazioni dettagliate, come le decisioni del consiglio di amministrazione, dai documenti dei verbali delle riunioni.

Miglioramento della classificazione dei documenti, insight e risparmio sui costi

Il progetto pilota si è rivelato molto efficace in termini di aumento della velocità e della qualità della classificazione dei documenti e delle informazioni su grandi volumi di documenti. Inoltre, i risultati del progetto pilota forniscono una chiara indicazione dei vantaggi di un approccio combinato di machine learning tradizionale e AI generativa, in cui le carenze di ciascun approccio sono coperte dai punti di forza dell'altro. Ciò che prima richiedeva alcuni minuti per esaminare manualmente un documento e classificarlo, ora richiede solo 2 secondi per documento grazie a un processo automatizzato che richiede una valutazione umana solo per i documenti segnalati come anomali dal sistema.

In prospettiva, DOC mira ad ampliare questo progetto pilota sviluppando ulteriormente la sua soluzione per estenderla ad altri settori e segmenti di clienti.

Informazioni su Digital Office Company

Digital Office Company (DOC) (link esterno a ibm.com) è un'azienda finlandese fondata nel 1996 che offre moderne soluzioni di gestione delle informazioni per organizzazioni di diverse dimensioni. Gli uffici si trovano a Espoo, Hämeenlinna, Lahti e Lappeenranta, in Finlandia.

Componente della soluzione

IBM watsonx.ai™

IBM Watson Discovery

Watsonx.ai aiuta le aziende a creare soluzioni AI personalizzate in base alle loro esigenze specifiche.

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