Elaborazione documenti con AI: dati estratti, verificati ed esportati

Un operatore apre un PDF, legge fornitore, numero, data e totale, poi li digita nel programma di contabilità. Lo ripete centinaia di volte al mese, e prima o poi compare una cifra invertita. Un sistema di elaborazione documenti con AI si fa carico di lettura e digitazione e lascia alla persona ciò che sa fare meglio: verificare i casi dubbi e decidere.

Conviene dire subito che cosa non ha senso far passare dall’AI. Le fatture ricevute dai fornitori romeni tramite e-Factura (il sistema nazionale romeno di fatturazione elettronica) arrivano già in formato strutturato, quindi si importano direttamente, senza alcuna lettura. L’estrazione con AI serve per il resto: fatture dall’estero, scontrini, contratti, documenti di trasporto, moduli compilati a mano, archivio scansionato.

Quali documenti si prestano e quali no

Funzionano meglio i documenti con struttura ripetitiva e testo stampato: fatture, documenti di trasporto, estratti conto, ordini, polizze, moduli standard. Anche se ogni fornitore impagina la fattura a modo suo, i campi cercati sono gli stessi, e i modelli attuali li trovano senza un template distinto per ogni emittente.

I contratti sono un caso diverso. Si possono estrarre gli elementi di fatto: parti, date, durata, valore, termini di pagamento. L’interpretazione di una clausola resta compito del legale; il sistema può solo mostrargli dove si trova nel testo.

Funzionano male la scrittura a mano frettolosa, le foto scattate di sbieco con il telefono, le copie di copie e i timbri apposti sopra le cifre. Qui la verifica umana sarà la regola, non l’eccezione.

Il percorso di un documento, dalla scansione al programma aziendale

Mettiamo che tu riceva ogni giorno, via email, fatture da fornitori esteri e documenti di trasporto scansionati in magazzino. Il flusso li preleva da lì, senza caricamento manuale.

Tra i passaggi qui sotto, è la schermata di verifica a decidere se gli operatori adottano il sistema: il documento sta a sinistra, i campi estratti a destra e, selezionando un campo, viene evidenziato il punto della pagina da cui proviene.

• Acquisizione: da email, da una cartella condivisa o dallo scanner; i file vengono classificati per tipo di documento.
• Lettura: le pagine storte vengono raddrizzate, poi l’OCR (il riconoscimento ottico dei caratteri) trasforma l’immagine in testo.
• Estrazione: un modello linguistico restituisce i campi richiesti in una struttura fissa, righe di tabella comprese.
• Controllo: regole che verificano il risultato, in modo indipendente dal modello.
• Verifica umana: solo per i documenti che non superano il controllo o hanno campi mancanti.
• Esportazione: i dati confermati arrivano nel programma di contabilità o nell’ERP, tramite API (la sua interfaccia per lo scambio di dati) o tramite file di importazione.

Perché non ci affidiamo alla «sicurezza» del modello

Un modello linguistico non offre una misura di affidabilità su cui poter contare: può restituire una cifra sbagliata con la stessa sicurezza di una corretta. Per questo la decisione «passa in automatico o va a una persona» la prendono le regole, non il modello.

Le regole usano ciò che si può calcolare. La somma delle righe deve dare il totale. L’IVA deve corrispondere all’imponibile. Il codice fiscale romeno e l’IBAN hanno cifre di controllo che si verificano matematicamente. La stessa coppia fornitore più numero di fattura non può entrare due volte.

Per i campi importanti possiamo fare anche una seconda lettura, indipendente, con un altro strumento, e mandiamo a una persona qualsiasi discrepanza. Costa di più per documento, quindi la applichiamo solo dove la posta in gioco lo richiede.

Dove vengono trattati i documenti sensibili

Contratti, documenti d’identità, documenti medici o prospetti paga contengono dati personali e segreti commerciali. Prima di scegliere la tecnologia, stabiliamo con il tuo responsabile della protezione dei dati quali documenti entrano nel flusso e a quali condizioni.

Le opzioni sono tre. La prima: servizi cloud con trattamento in una regione dell’Unione Europea e con un accordo sul trattamento dei dati, per i quali verifichiamo se i documenti vengono usati per l’addestramento. La seconda: modelli eseguiti sulla tua infrastruttura, con un OCR open source come Tesseract e un modello linguistico locale; i dati non lasciano la tua infrastruttura, ma vanno soppesati l’accuratezza e il costo dell’hardware. La terza: una combinazione, in cui solo i documenti ordinari vanno nel cloud.

Qualunque sia l’opzione, conserviamo il documento originale, i dati estratti e il nome di chi li ha confermati, con permessi di accesso per ruolo.

Come misuriamo un flusso di elaborazione documenti con AI prima dell’avvio

Non promettiamo un’accuratezza prima di aver visto i tuoi documenti. Chiediamo un campione rappresentativo, compresi gli esemplari messi peggio, lo facciamo passare dal flusso e confrontiamo il risultato, campo per campo, con i dati inseriti correttamente dal tuo personale.

Dopo l’avvio, le correzioni degli operatori vengono analizzate periodicamente: mostrano quali regole vanno aggiunte e quali emittenti inviano regolarmente documenti difficili da leggere. Prima dell’avvio, la prova risponde ad alcune domande:

• Quanti documenti passano senza alcun intervento.
• Su quali campi si concentrano le correzioni e perché.
• Quanto dura la verifica di un documento rispetto al suo inserimento da zero.
• Quali tipi di documento andrebbero lasciati, per ora, fuori dal flusso.

Questa è la descrizione di un progetto tipo: mostra come affrontiamo di solito un lavoro di questo genere e non presenta un progetto realizzato per un cliente specifico. Ogni progetto reale parte dalla situazione della tua azienda; fasi, tempi e prezzo si definiscono dopo il primo colloquio.