ChatGPT vs. AI v DocuWare - v čem je razlika?
Če lahko ChatGPT v manj kot desetih sekundah povzame 40-stransko pogodbo, se pojavi razumljivo vprašanje: ali podjetja sploh še potrebujejo namenske rešitve za obdelavo dokumentov? Vprašanje je razumljivo. Vendar primerja tehnologiji, ki imata v poslovnem okolju različni vlogi.
Veliki jezikovni model (LLM) je izjemno zmogljiv mehanizem. Vhodne informacije hitro in pogosto zelo učinkovito pretvori v uporaben rezultat. Toda sam mehanizem ni dovolj. Potrebujete celoten sistem.
Poslovni proces se namreč ne konča pri odgovoru, ki ga ustvari umetna inteligenca. Podatke je treba zajeti, usmeriti v ustrezen proces, preveriti, odobriti, shraniti ter zagotoviti njihovo sledljivost in možnost revizije.
DocuWare ta izziv naslavlja na dveh različnih ravneh:
DocuWare IDP (Intelligent Document Processing): poslovne dokumente pretvori v preverjene in za nadaljnje procese pripravljene podatke.
DocuWare Aura: zaposlenim omogoča, da v naravnem jeziku postavljajo vprašanja o vsebini dokumentov v nadzorovanem dokumentnem arhivu organizacije.
Kaj je LLM?
LLM je kratica za Large Language Model oziroma veliki jezikovni model. Gre za sistem umetne inteligence, ki je usposobljen za razumevanje in ustvarjanje besedila. Pri učenju obdela ogromne količine besedil ter prepoznava vzorce v jeziku.
Ko uporabnik v ChatGPT vnese vprašanje ali navodilo, model na podlagi naučenih vzorcev napoveduje, katera beseda oziroma del besedila naj sledi.
LLM-ji so zelo dobri pri ustvarjanju tekočega in smiselnega besedila o najrazličnejših temah. ChatGPT lahko analizira zahtevno besedilo pogodbe, v nekaj sekundah pripravi prvi osnutek vsebine ali pomaga prepoznati vzorce v večjih količinah informacij.
Toda zmogljiva tehnologija še ni isto kot celovita poslovna rešitev.
Kaj se zgodi po zajemu podatkov?
Predstavljajmo si, da lahko umetna inteligenca iz računa brez napake zajame vse potrebne podatke: naziv dobavitelja, številko naročilnice, posamezne postavke in zneske ter datum zapadlosti.
Kaj pa potem?
Kam se ti podatki prenesejo? Kdo račun potrdi? Kako zagotovimo revizijsko sled? Kako podatki pridejo v ERP-sistem? Kaj se zgodi, če se račun ne ujema z naročilnico? Kako zagotovimo izvajanje pravil hrambe dokumentov?
Zajem podatkov je le eden od korakov v življenjskem ciklu dokumenta. LLM lahko pomaga pri več posameznih korakih, vendar to praviloma ni dovolj. Celoten proces, od zajema in klasifikacije dokumenta do validacije podatkov, usmerjanja, hrambe in zagotavljanja revizijske sledi, mora delovati povezano znotraj enotnega in nadzorovanega sistema.
Prav temu je namenjen DocuWare IDP.
DocuWare IDP: od dokumenta do preverjenih poslovnih podatkov
Intelligent Document Processing (IDP) oziroma inteligentna obdelava dokumentov je namenjena pridobivanju uporabnih in strukturiranih podatkov iz poslovnih dokumentov.
DocuWare IDP združuje več ključnih zmogljivosti v enoten proces: OCR, razdeljevanje dokumentov, klasifikacijo, ekstrakcijo podatkov, validacijo ter usklajevanje z matičnimi podatki.
Dokument tako ni samo »prebran«. Sistem lahko prepozna njegovo vrsto, iz njega pridobi zahtevane podatke, preveri zajete vrednosti glede na poslovna pravila ter jih poveže s preverjenimi podatki v ERP, CRM ali drugih poslovnih sistemih.
Pomembna je tudi obravnava izjem. Če na primer številke računa ni mogoče zajeti z zadostno stopnjo zanesljivosti, pravilen rezultat ni ugibanje, ki se nato prenese v poslovne sisteme. Tak primer mora biti označen kot izjema.
DocuWare IDP omogoča nastavitev pragov zaupanja, na podlagi katerih sistem določi, kateri dokumenti se lahko samodejno obdelajo in kateri potrebujejo pregled uporabnika.
ChatGPT poda odgovor. DocuWare IDP zagotovi preverjen rezultat, pripravljen za nadaljnji poslovni proces.
Primerjava LLM-jev in DocuWare IDP
Pogosta predpostavka | Pristop samo z LLM | DocuWare IDP |
|---|---|---|
LLM lahko obdela vse vrste dokumentov | Številni LLM-ji lahko obdelujejo besedilo in slike, nekateri pri tem uporabljajo tudi OCR. Pri slabše pripravljenih dokumentih, na primer zmečkanih, obrnjenih ali ročno napisanih, se lahko natančnost zmanjša. | Slike, skene, rokopis in strukturiran zajem podatkov obravnava v enotnem procesu. Vključuje OCR, razdeljevanje dokumentov, klasifikacijo, ekstrakcijo podatkov in usklajevanje z matičnimi podatki. Visoko natančnost dosega tudi pri zahtevnejših vrstah dokumentov. |
LLM je dovolj varen za uporabo v podjetjih | Številni LLM-ji delujejo v javnih oblakih ali večnajemniških okoljih, ki morda ne izpolnjujejo vseh zahtev organizacije glede skladnosti in revizijskih sledi. | Omogoča namestitev v lastnem okolju ali zasebnem oblaku. Podpira zahteve glede varnosti, skladnosti, lokacije podatkov in nadzora dostopa. |
LLM zagotavlja zadostno sledljivost | Poslovne različice lahko ponujajo administratorske dnevnike aktivnosti, vendar ti praviloma spremljajo interakcije oziroma pogovore, ne celotnega življenjskega cikla posameznega dokumenta. | Zagotavlja revizijsko sled aktivnosti nad dokumentom, od ekstrakcije in validacije do usklajevanja podatkov, usmerjanja v proces in arhiviranja. S tem podpira interne in zunanje revizije ter regulatorne zahteve. |
Z LLM se izognemo dolgotrajni vzpostavitvi rešitve | Za vključitev LLM-ja v celovit dokumentni proces so običajno potrebni dodatna programska logika, obdelava napak, priprava in preoblikovanje rezultatov ter integracije z drugimi poslovnimi sistemi. | Ponuja pripravljene funkcionalnosti za klasifikacijo, ekstrakcijo, razdeljevanje dokumentov, validacijo in usklajevanje z matičnimi podatki. Rezultati se lahko neposredno vključijo v DocuWare delovne tokove in povezane poslovne sisteme. |
LLM lahko učinkovito izvaja ponavljajoče se naloge nad dokumenti | Splošnonamenska AI-orodja ponujajo funkcije za ponavljajoče se delo, vendar sama po sebi niso sistem za spremljanje obdelave dokumentov, dosledno izvajanje pravil nad večjim številom dokumentov in posredovanje preverjenih rezultatov v poslovne sisteme. | Polja za ekstrakcijo in pravila usmerjanja se nastavijo enkrat. Dokumenti se nato obdelujejo po enotnih pravilih in so spremljani od zajema do arhiviranja. Delovni tokovi so skupni uporabnikom, posamezni koraki pa sledljivi. |
DocuWare Aura: umetna inteligenca s pravim poslovnim kontekstom
DocuWare IDP skrbi za proces obdelave dokumentov. DocuWare Aura rešuje drugačen izziv: zaposlenim pomaga poiskati in razumeti znanje, ki je že shranjeno v nadzorovanem dokumentnem arhivu organizacije.
Razlika je pomembna. LLM uporabniku pomaga analizirati in razumeti informacije, ki mu jih uporabnik posreduje. DocuWare Aura pa uporabniku pomaga delati z informacijami, ki jih organizacija že upravlja v svojem dokumentnem okolju.
Pri splošnonamenskem AI-pomočniku mora uporabnik praviloma sam zagotoviti ustrezen kontekst: poiskati prave dokumente in jih naložiti oziroma omogočiti dostop do ustreznih virov.
DocuWare Aura pristop obrne.
Uporabnik postavi vprašanje. DocuWare Aura poišče poslovne informacije, ki jih potrebuje za odgovor.
Predstavljajmo si vprašanje, ki bi ga lahko zastavila pravna ali nabavna služba:
»Katere pogodbe z dobavitelji potečejo letos in vsebujejo določilo o samodejnem podaljšanju?«
Splošnonamenski AI-pomočnik lahko razume določilo o samodejnem podaljšanju, če mu uporabnik posreduje pravo pogodbo.
DocuWare Aura pa lahko med dokumenti v arhivu prepozna relevantne pogodbe, iskanje zoži s pomočjo strukturiranih poslovnih podatkov, pregleda njihovo vsebino ter ugotovitve združi v razumljiv odgovor.
Pomembno ni samo, ali AI zna odgovoriti
Vsak zaposleni ne sme dobiti enakega odgovora na isto vprašanje. Finance, kadrovska služba, prodaja, pravna služba in vodstvo delajo z različnimi informacijami in imajo različne pravice dostopa do dokumentov.
DocuWare Aura deluje znotraj nadzorovanega okolja DocuWare. Vsak odgovor upošteva pravice dostopa uporabnika, ki je vprašanje zastavil.
Zato pravo vprašanje ni samo:
»Ali zna AI odgovoriti na to vprašanje?«
Ampak tudi:
»Ali sme ta uporabnik dobiti ta odgovor?«
Pomembno pa je še nekaj: ko je odgovor pomemben, mora uporabnik vedeti, od kod informacija izvira. Načelo je preprosto: odgovoru ne zaupamo zato, ker umetna inteligenca zveni prepričljivo. Zaupamo mu zato, ker lahko preverimo informacije, na katerih temelji.
Torej ChatGPT vs. DocuWare?
ChatGPT in AI-zmogljivosti DocuWare lahko organizacijam prinašajo veliko vrednost. Vendar ne gre za isto vrsto rešitve.
Splošnonamenska umetna inteligenca prinaša prilagodljivost in široke možnosti uporabe. DocuWare IDP dokumente pretvarja v preverjene podatke za nadaljnje poslovne procese, DocuWare Aura pa omogoča dostop do znanja v dokumentih, ki jih organizacija že upravlja v DocuWare.
Zato pravo vprašanje ni, katera tehnologija je boljša, temveč katero nalogo želimo z umetno inteligenco rešiti.
Hitrost je pomembna. Zaupanje v informacije pa še bolj.
