Kontekst
Knjigovodstveni ured iz Istre s 24 zaposlenih — opslužuje oko 180 manjih i srednjih tvrtki kroz lokalno tržište. Dnevni priliv dokumentacije je oko 800–1200 stavki — fakture, izvodi, ugovori, putni nalozi.
Jedna osoba u uredu bavila se isključivo klasifikacijom — sortiranjem dokumenata po klijentu, tipu i prioritetu, te prosljeđivanjem odgovornom knjigovođi. To je puno radno mjesto koje ne donosi nikakvu izravnu vrijednost klijentu — tek je preduvjet za stvarni rad.
Vlasnik je razmišljao o dva pravca: zaposliti dodatnog klasifikatora kako bi proširio kapacitet (više klijenata), ili pronaći način da postojeći proces postane efikasniji.
Što nije radilo prvo
Razmotrili su zapošljavanje još jednog klasifikatora za rast — što bi značilo dodatnu plaću za posao koji ne donosi vrijednost klijentu. Razmotrili su outsourcing — što bi značilo gubitak kontrole nad osjetljivim dokumentima. Tek treća opcija — automatizirati ono što je zapravo strukturirano — pokazala se kao prava.
Pristup
Krenuli smo s AI i automatizacijom — analiza je pokazala da je klasifikacija idealan zadatak za AI: jasno definiran, ponavljajući, i postoji povijesni podatak za treniranje (3 godine klasificiranih dokumenata u sustavu).
Postavili smo AI klasifikator koji čita pristigle dokumente (PDF, slike fakture, email priloge), prepoznaje tip dokumenta, identificira klijenta i preusmjerava odgovornoj osobi u sustavu. Točnost na rutinskim dokumentima (75% volumena) iznad 95%. Na složenijim dokumentima sustav signalizira „treba provjera" umjesto da pogriješi.
Paralelno smo radili na Edukacijama i prilagodbi — radionice s knjigovođama i klasifikatoricom da razumiju kako sustav radi, kad mu mogu vjerovati, kad treba intervenirati. Klasifikatorica nije izgubila posao — preuzela je novu ulogu kao „AI quality controller" gdje provjerava graničnu klasifikaciju i poboljšava model.
Isporučili
- AI klasifikator dokumenata integriran u postojeći sustav.
- Dashboard za praćenje točnosti, eskalacije i poboljšanja modela.
- Pre-investment edukacija za cijeli tim — razumijevanje sustava prije nego što je krenuo u rad.
- 30 dana praktične podrške nakon launcha.
- Plan širenja na susjedne procese (obrada faktura, automatsko ukrcavanje izvoda).
Rezultat
- 92% dokumenata klasificira se automatski — preusmjeravaju se odgovornoj osobi u sekundama, ne satima.
- 40 sati tjedno oslobođeno — ekvivalent jednog full-time zaposlenika. Vlasnik je iskoristio taj kapacitet za prihvat 12 novih klijenata u prvoj godini.
- Klasifikatorica, koja je ranije bila u „low-value" administraciji, sad ima ulogu koja je zanimljivija i tehnički zahtjevnija. Bez otpuštanja, postoji rast vrijednosti uloge.
- Točnost klasifikacije se kontinuirano poboljšava — granični slučajevi koje klasifikatorica ručno provjeri vraćaju se u model kao dodatni podatak za učenje.
Rezultat nakratko
92%
Dokumenata klasificirano automatski
+40
Sati tjedno oslobođeno
+12
Novih klijenata u prvoj godini