Nexora розглядає тему через бізнес-процес: що відбувається зараз, де виникають втрати, як проєктується рішення і який результат потрібно виміряти після впровадження.
Тема
Більша частина операційної роботи бізнесу досі надходить у неструктурованому вигляді: PDF, скани, email, заявки, договори, форми та вкладення. Співробітник читає документ, шукає потрібні поля й переносить дані в CRM, ERP або таблицю.
Microsoft описує document automation як звʼязку orchestration, AI extraction, ручної перевірки та data storage. Саме ця комбінація важлива: AI витягує інформацію, workflow визначає наступний крок, а людина обробляє винятки.
UiPath наводить кейс SCM Insurance Services, де Document Understanding і RPA дали оціночну економію близько 80% часу на filing claims. AM/NS India повідомляє про понад 90% точності під час обробки vendor invoices та скорочення обробки кожного invoice на 6-9 днів.
Як Nexora повʼязана з цим
Nexora будує document workflow навколо бізнес-обʼєкта. Для нас документ не закінчується на OCR: після витягування дані мають бути перевірені, записані в потрібну систему та запустити наступний процес.
Наприклад, замовлення з PDF може створити або оновити клієнта, сформувати order, перевірити наявність, створити завдання та надіслати підтвердження. Договір може бути класифікований, привʼязаний до угоди й надісланий на погодження.
Ми обираємо AI/document processing лише там, де формат справді потребує інтелектуального витягування. Якщо дані вже надходять через API або структуровану форму, немає сенсу перетворювати їх назад на документ.
Як ми це бачимо
Головний ризик: намагатися досягти стовідсоткової автоматизації за будь-яку ціну. У документах завжди трапляються винятки: інший шаблон, рукописний запис, поганий скан, пропущене поле, нова номенклатура.
Тому архітектура має містити confidence score, ручну чергу перевірки, історію виправлень і можливість використовувати виправлені дані для подальшого покращення моделі.
Друга проблема: downstream. Навіть ідеальне розпізнавання не дає ефекту, якщо співробітник потім уручну копіює результат з однієї системи в іншу.
Як ми вирішуємо
- Приймаємо документ з email, форми, папки, API або порталу.
- Класифікуємо тип документа.
- Витягуємо потрібні поля.
- Перевіряємо confidence і бізнес-правила.
- Надсилаємо винятки в review queue.
- Створюємо або оновлюємо запис у CRM, ERP чи базі.
- Запускаємо наступні дії: замовлення, погодження, сповіщення, оплату або завдання.
- Логуємо документ, витягнуті дані та ручні виправлення.
Який приріст після автоматизації
Метрики: середній час обробки документа, ручні хвилини, відсоток straight-through processing, accuracy після перевірки, backlog і кількість помилок downstream.
SCM Insurance Services оцінює скорочення часу на filing claim приблизно на 80%. AM/NS India повідомляє про понад 90% accuracy та економію 6-9 днів на invoice. Komatsu Australia отримала 99% accuracy на своєму навченому sample й оцінила сотні годин річної економії.
Результат Nexora має підтверджуватися на власному типі документів клієнта. Ми спершу беремо вибірку, рахуємо baseline і лише потім визначаємо, чи варто масштабувати автоматизацію.
