Utilizzare il sistema di Intelligenza Artificiale (IA) di Microsoft Azure per semplificare l’elaborazione delle fatture e della documentazione relativa ai sinistri. È la soluzione scelta dal Gruppo Volvo per aiutare i propri dipendenti e clienti nel disbrigo di queste pratiche amministrative. In particolare, con l’IA di Azure e di Document Intelligence come soluzione cloud aziendale, si potranno estrarre dati da immagini come fotografie e francobolli e tradurre documenti da e verso più lingue.
Dopo un periodo di prova di sei settimane e una sequenza temporale di produzione di quattro mesi, Volvo ha definitivamente lanciato questa soluzione che, semplificando l’elaborazione dei documenti e soddisfacendo gli obiettivi di estrazione dei dati dalle immagini e dalla traduzione, consentirà al Gruppo di risparmiare più di 10.000 ore di lavoro manuale all’anno.
Automatizzare l’estrazione dei dati critici
«Recentemente abbiamo avuto due scenari nel settore dei servizi e dei finanziamenti che dovevamo trasformare ed entrambi avevano a che fare con l’elaborazione di documenti critici interni e rivolti ai clienti, comprese fatture e note di credito – ha spiegato Malladi Kumara Datta, responsabile sviluppo prodotto nell’automazione robotica dei processi (RPA) – I dati erano complessi e arrivavano in varie forme, tra cui e-mail, pdf digitali e scansionati e fatture scritte. Alcuni atti erano timbrati o contenevano immagini e molti avevano tabelle su più pagine. C’erano anche altri documenti come ricevute di trasporto, contratti e termini e condizioni, che complicavano ulteriormente i processi».
I tecnici del settore automazione hanno così cercato di rendere il sistema più efficiente per utilizzare meglio le info raccolte e, soprattutto, estrarre facilmente dati accurati da documenti contenenti immagini, timbri e testo stampato con sopra note scritte a mano. L’altro obiettivo principale era quello di prendere documenti in più lingue e tradurre le loro informazioni nel linguaggio specificato dal team che ne necessitava. «La soluzione non richiedeva solo la lettura dei dati – sottolinea Datta – ma doveva anche prendere decisioni basate su di essi, compreso se fosse necessaria o meno una traduzione, e indirizzare il risultato al team o all’archivio giusto, a seconda della fase in cui si trovava il processo».
La scelta di Microsoft Azure
La scelta del Gruppo Volvo è caduta sui servizi AI di Microsoft Azure e su altre tecnologie Microsoft come Azure AI Document Intelligence che offrono grande flessibilità.
«I documenti vengono ricevuti tramite Microsoft Outlook – precisa Annavi Pushpalatha, responsabile RPA per la digitalizzazione del flusso di lavoro – Poi utilizziamo il connettore cloud Power Automate per Office 365 per copiare, ad esempio, un particolare file pdf. Usando inoltre Azure Data Factory, possiamo preelaborare i documenti per rimuovere eventuali disturbi dalle immagini scansionate, ruotare e mettere in sequenza le immagini stesse e tagliare le pagine non necessarie. Alla fine, risulta un file XML o CSV, a seconda della divisione del Gruppo Volvo a cui verrà inviato. Dopo il ciclo di vita dell’automazione, i file vengono rimossi dallo spazio di archiviazione e registrati in un sistema designato».
Volvo ha inoltre utilizzato Power Automate per creare una tabella dati in sharepoint che riassumesse i tempi di elaborazione per ciascun documento. Le informazioni sono state quindi collegate a un report di Power BI per tenere traccia di parametri quali il tempo di elaborazione medio, il tempo di throughput (cioè il numero di processi smaltiti in una unità di tempo) e il tasso di successo dell’automazione.
Dal progetto pilota di 6 settimane alla produzione di 4 mesi
«Lavorando con Microsoft e la Customer Success Unit, siamo passati da un periodo di prova di sei settimane a una sequenza temporale di produzione di quattro mesi – continua Pushpalatha – Finora abbiamo impiegato la soluzione in diversi mercati, ma sono previste ulteriori implementazioni e nuove funzionalità che offrono ancora più possibilità di preelaborazione e automazione».
Dall’inizio della sperimentazione le ore di lavoro manuale risparmiate sono state circa 850 al mese.
Tra i vantaggi acquisiti spiccano il risparmio di tempo, la migliore qualità e il riscontro positivo da parte dei dipendenti, «che hanno più tempo per concentrarsi sull’innovazione e sui compiti legati alle loro competenze specifiche».
