PL / EN
PL EN

CASE STUDIES

Przetwarzanie wiedzy przedsiębiorstwa wewnątrz platformy klasy low-code

Realizacja:

od 2023

Branża:

Sektor IT / Hiperautomatyzacja procesów

Profil działalności klienta:

Polska firma technologiczna, czołowy dostawca systemów klasy Enterprise oraz autorskich platform low-code dedykowanych do automatyzacji i orkiestracji złożonych procesów biznesowych (BPM). Wdrażanie kompleksowych rozwiązań dla sektorów silnie regulowanych( bankowość, finanse, ubezpieczenia, telecom).

Realizacja:
Branża:
Profil działalności klienta:

od 2023

Sektor IT / Hiperautomatyzacja procesów

Polska firma technologiczna, czołowy dostawca systemów klasy Enterprise oraz autorskich platform low-code dedykowanych do automatyzacji i orkiestracji złożonych procesów biznesowych (BPM). Wdrażanie kompleksowych rozwiązań dla sektorów silnie regulowanych (bankowość, finanse, ubezpieczenia, telcom).​

Niska efektywność operacyjna
Ryzyko
halucynacji
Konieczność suwerenności danych

Wyzwania

Nowoczesne instytucje finansowe, ubezpieczeniowe i telekomunikacyjne operują na potężnych zasobach wiedzy zamkniętej w procedurach, regulaminach oraz setkach tysięcy procesów. Tradycyjne metody wyszukiwania informacji stawały się wąskim gardłem, obniżającym efektywność operacyjną.
Klient stanął przed wyzwaniem wdrożenia modułu sztucznej inteligencji, który:

Rozwiązanie

Odpowiedzią na wyzwanie było zaprojektowanie i wdrożenie modułu AI zintegrowanego bezpośrednio z rdzeniem platformy low-code. Rozwiązanie opiera się na połączeniu algorytmów wyszukiwania wiedzy i generatywnych modeli językowych:

Co zyskał klient

Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami

Dzięki wdrożeniu w architekturze on-premises, wrażliwe dane bankowe, finansowe i telekomunikacyjne nie opuszczają infrastruktury klienta.

Skrócenie czasu dotarcia do informacji

Pracownicy uzyskali natychmiastowy dostęp do rozproszonej wiedzy procesowej i procedur za pomocą intuicyjnego interfejsu konwersacyjnego.

Wyższa efektywność operacyjna

Automatyzacja procesów BPM i automatyczne kontekstowe wsparcie decyzji wewnątrz procesów biznesowych.

Redukcja ryzyka błędów i "halucynacji" modeli AI

Zastosowanie podejścia opartego na przeszukiwaniu wewnętrznej bazy wiedzy gwarantuje, że model generuje odpowiedzi wyłącznie w oparciu o autentyczne dokumenty firmy.

Wzrost satysfakcji i produktywności pracowników

Zastąpienie tradycyjnych, sztywnych wyszukiwarek asystentem AI, znacząco poprawiło User Experience systemów.