Bilag, kontrakter og følgesedler ligger i indbakker og på fællesdrev som filer, men det er felterne i dem, der skal bruges: leverandør, beløb, dato, vare. AI-dokumenthåndtering er vejen fra filen til de felter og videre ind i det system, der skal bruge dem. Det er en af de opgaver i AI-automatisering, hvor gevinsten er konkret, fordi nogen i dag taster det samme ind, dokument efter dokument. Samtidig er det en opgave, hvor fejl er dyre, så kontrollen er lige så vigtig som udtrækket.
Seks trin fra fil til felt i systemet
Et dokument skal gennem seks trin, før det er blevet til data: modtagelse, læsning, udtræk, validering, godkendelse og bogføring i systemet. AI gør det største arbejde i læsningen og udtrækket. Resten er almindelig forretningslogik og kontrol. Det svarer til AI automation, hvor AI forstår indholdet, mens faste regler og systemer udfører resten.
Forskellen på gammel og ny teknik er enkel. Klassisk tekstgenkendelse (OCR) omsætter en scannet side til tegn. AI forstår, hvad tegnene betyder. Det er den forståelse, der gør, at samme felt kan findes, selv om to leverandører placerer det forskelligt.
| Trin | Hvad sker | Hvem eller hvad udfører |
|---|---|---|
| Modtag | Filen kommer ind fra en mail, en mappe eller en scanner | Automatik |
| Læs | Siden omsættes til tekst, og dokumenttypen genkendes | Tekstgenkendelse og AI |
| Udtræk | De relevante felter findes og får en værdi | AI |
| Valider | Værdierne sammenlignes med ordrer, aftaler og faste regler | Regler i systemet |
| Godkend | Afvigelser og usikre felter gennemgås | Menneske |
| Bogfør | Godkendte data skrives ind i målsystemet | Automatik, med logning |
Hvilke dokumenttyper er sværest at læse?
Tabellen er et typisk billede for hver dokumenttype, ikke målte tal. Hvor svære jeres dokumenter er, ser I først, når I prøver på dem.
| Dokumenttype | Felter der udtrækkes | Målsystem | Typisk fejlkilde | Kontrolniveau |
|---|---|---|---|---|
| Faktura | Leverandør, beløb, moms, forfaldsdato, ordrehenvisning | Økonomisystem | Skiftende layout og linjer, der løber over flere sider | Afstemning mod ordre, afvigelser til menneske |
| Ordrebekræftelse | Varenumre, antal, leveringsdato | Ordre- eller indkøbssystem | Afvigende varenumre og delleverancer | Sammenligning med bestillingen |
| Kontrakt | Parter, start, slut, opsigelse, vilkår | Kontraktregister | Vilkår, der står spredt eller er ændret i tillæg | Højt, et menneske læser det væsentlige |
| CV | Uddannelse, erfaring, kontaktoplysninger | Rekrutteringssystem | Frit opsat indhold og personlige oplysninger | Højt, og en vurdering af ansøgeren træffes af et menneske |
| Følgeseddel | Varer, antal, ordrenummer | Lager- eller ordresystem | Dårlig scanning og håndskrevne rettelser | Stikprøver og afstemning mod ordre |
| Skadesanmeldelse | Policenummer, hændelse, dato, beskrivelse | Sagssystem | Fri tekst, billeder og manglende oplysninger | Højt, sagsbehandleren afgør |
Mønsteret er, at jo mere et dokument følger en fast opskrift, jo lettere er udtrækket, og jo mere det bygger på fri tekst, jo mere skal et menneske se. Kommer dokumenterne som vedhæftede filer, starter forløbet i indbakken. Det er her AI email-håndtering sorterer mailen og sender bilaget videre til udtrækket.
Hvad må AI selv, og hvad skal et menneske se?
AI skal ikke have det sidste ord om noget, der får konsekvenser for økonomi, jura eller enkeltpersoner. Udtrækket er et forslag, og kontrollen afgør, om forslaget er godt nok til at blive til data i systemet. Tre lag gør forskellen.
- Validering: felterne sammenlignes med noget, som I allerede ved, fx en ordre, en leverandørliste eller en aftale. Stemmer de ikke, er det en afvigelse.
- Usikkerhed: udtrækket markerer de felter, hvor det er i tvivl. Disse felter går til et menneske, også selv om resten er i orden.
- Logning: for hvert dokument kan I se, hvad AI læste, hvad der blev ændret, og hvem der godkendte. Det gør fejl lette at finde og rette.
Hvor strengt kontrollen skal være, afhænger af hvad dokumentet bruges til. En følgeseddel, der alligevel afstemmes mod ordren, kræver mindre end en kontrakt eller et dokument om en person. Beslutninger med væsentlig betydning for en person må ikke træffes helt automatisk uden særligt grundlag og mulighed for menneskelig indgriben.
Dokumenter indeholder ofte persondata, og teksten sendes typisk videre til en sprogmodel hos en leverandør. Det er den samme datastrøm som i en chatbot. Derfor skal I stille de samme krav som ved chatbot og GDPR: en databehandleraftale, overblik over underdatabehandlere, en klar aftale om, at data ikke bruges til træning, og en fast frist for sletning.
Det tunge arbejde ligger i integrationen
Et udtræk er først færdigt, når data ligger det rigtige sted, i det format systemet forventer. Fakturadata skal ind som en postering, kontraktdata i et register og et CV i en kandidatsag. Ofte er det integrationen til målsystemet, der kræver mest arbejde.
Det er også her, løsningen enten bliver en del af en arbejdsgang eller et værktøj ved siden af. Hører den til i en sammenhængende AI-automatisering, kan godkendelsen, bogføringen og besked til dem, der skal handle, ligge i samme forløb. Ellers ender medarbejderne med at kopiere data fra det ene skærmbillede til det andet, og så er gevinsten spist op.
Hvilken dokumenttype skal I starte med?
Vælg én dokumenttype, hvor volumen er stor, og hvor layoutet er nogenlunde ensartet. Den giver hurtigst et billede af, hvad der virker. Tilgangen er den samme som ved anden automatisering af arbejdsgange: start med en opgave, der gentager sig, og som alle kan se værdien af.
- Saml et udvalg af rigtige dokumenter, også de besværlige: dårlige scanninger, afvigende layout og håndskrevne rettelser.
- Skriv ned, hvilke felter der skal ud, og hvor de skal hen.
- Kør udtrækket og sammenlign med de rigtige værdier. Fejlraten måles her på jeres egne dokumenter.
- Beslut kontrolniveauet ud fra resultatet. Dokumenter og felter, hvor udtrækket rammer rigtigt, kan kontrolleres ved stikprøver, og resten skal gennemgås.
- Udvid først til næste dokumenttype, når den første kører stabilt.
Bilag, kontrakter og følgesedler bliver ved med at lande i indbakken og på fællesdrevet, og felterne i dem skal stadig ind i systemet. Kun én ting kan ændre sig: om en medarbejder skal taste dem af. Efter en pilot på én dokumenttype ved I, hvilke felter AI læser sikkert, og hvilke der skal forbi et menneske, før de bliver til data.
