AI Builder w analizie dokumentów i procesów papierowych

Wprowadzenie do AI Builder i jego możliwości

AI Builder to narzędzie stworzone przez Microsoft w ramach platformy Power Platform, które umożliwia użytkownikom biznesowym tworzenie modeli sztucznej inteligencji bez potrzeby programowania. Jego głównym celem jest ułatwienie automatyzacji procesów oraz przetwarzania danych, szczególnie w kontekście dokumentów i treści papierowych.

AI Builder integruje możliwości AI z codziennymi procesami biznesowymi, pozwalając na szybkie przekształcanie tradycyjnych operacji w bardziej efektywne cyfrowe przepływy pracy. Narzędzie to wykorzystuje technologie takie jak rozpoznawanie znaków optycznych (OCR), analiza tekstu, klasyfikacja dokumentów i ekstrakcja danych, wspierając firmy w digitalizacji dokumentów i redukcji ręcznych czynności.

Wśród głównych zastosowań AI Builder znajduje się przetwarzanie formularzy, analizowanie faktur, skanowanie dokumentów tożsamości czy automatyczna kategoryzacja wiadomości. Dzięki wbudowanej integracji z usługami Microsoft, użytkownicy mogą łatwo wdrożyć modele AI w aplikacjach Power Apps, przepływach Power Automate czy raportach Power BI.

AI Builder jest zaprojektowany z myślą o dostępności – nawet osoby bez zaawansowanej wiedzy technicznej mogą korzystać z jego funkcjonalności, co czyni go atrakcyjnym rozwiązaniem dla organizacji każdej wielkości, poszukujących sposobów na zwiększenie efektywności i jakości swoich procesów operacyjnych.

Technologia OCR – rozpoznawanie tekstu z dokumentów papierowych

OCR (ang. Optical Character Recognition) to technologia umożliwiająca konwersję zeskanowanych dokumentów papierowych, obrazów oraz plików PDF do postaci cyfrowej, umożliwiającej dalsze przetwarzanie i analizę. Dzięki niej możliwe jest odczytywanie tekstu z dokumentów niezależnie od ich formatu czy źródła, co znacząco usprawnia digitalizację procesów biznesowych.

W kontekście AI Builder, funkcjonalność OCR odgrywa kluczową rolę w przekształcaniu nieustrukturyzowanych danych z dokumentów fizycznych w dane cyfrowe, które mogą być następnie analizowane i wykorzystywane w automatyzacji procesów. Rozwiązanie to pozwala np. na odczytanie faktur, formularzy, paragonów czy umów i przygotowanie ich do dalszego przetwarzania przez modele sztucznej inteligencji.

OCR w AI Builder rozróżnia dwa podstawowe zastosowania:

• Rozpoznawanie tekstu drukowanego – idealne dla standardowych dokumentów urzędowych, faktur czy formularzy wypełnionych maszynowo.
• Rozpoznawanie pisma odręcznego – bardziej zaawansowane, pozwala na analizę dokumentów wypełnianych ręcznie, np. ankiet czy formularzy zgłoszeniowych.

Wykorzystanie technologii OCR w AI Builder pozwala firmom i organizacjom znacząco zredukować czas i koszty związane z ręcznym przepisywaniem danych, a także minimalizuje ryzyko błędów ludzkich. To pierwszy krok w kierunku pełnej automatyzacji obiegu informacji w środowisku cyfrowym.

Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Klasyfikacja treści dokumentów za pomocą AI

Jednym z kluczowych zastosowań AI Builder w analizie dokumentów papierowych i cyfrowych jest klasyfikacja treści. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji możliwe jest automatyczne przypisywanie dokumentów do odpowiednich kategorii, co znacząco ułatwia zarządzanie i przetwarzanie dużych wolumenów danych.

Klasyfikacja dokumentów polega na analizie ich zawartości (zarówno tekstowej, jak i strukturalnej) w celu określenia, do jakiego typu dokumentu należą. Może to być faktura, umowa, formularz podatkowy, wniosek czy raport. Proces ten opiera się na modelach uczenia maszynowego, które uczą się rozpoznawać wzorce charakterystyczne dla danego typu dokumentu.

Przykładowe zastosowania klasyfikacji dokumentów:

• Automatyczne kierowanie e-maili z załącznikami do odpowiednich działów (np. HR, księgowość, obsługa klienta)
• Sortowanie zeskanowanych dokumentów przychodzących do systemu DMS (Document Management System)
• Filtrowanie umów według typu (np. najmu, sprzedaży, licencyjne)
• Wstępna kategoryzacja dokumentów w procesach archiwizacji

Porównanie klasyfikacji ręcznej i automatycznej z użyciem AI Builder:

AI Builder umożliwia trenowanie własnych modeli klasyfikacyjnych w oparciu o dostarczone przykłady dokumentów. Użytkownicy biznesowi mogą tworzyć modele bez konieczności programowania, dzięki intuicyjnemu interfejsowi i integracji z ekosystemem Microsoft Power Platform. Osoby zainteresowane praktycznym wykorzystaniem tych możliwości mogą rozważyć udział w Kursie Microsoft PowerApps podstawowym – tworzenie aplikacji, projektowanie i automatyzowanie procesów biznesowych, który pozwoli jeszcze lepiej wykorzystać potencjał platformy.

Poniżej przykład użycia klasyfikacji dokumentu w Power Automate z wykorzystaniem modelu AI Builder:

{
  "type": "Predict",
  "modelId": "invoiceClassifierModel",
  "inputs": {
    "document": "base64-encoded-pdf-content"
  }
}

Na podstawie wyniku predykcji można następnie podjąć dalsze działania, takie jak zapisanie dokumentu w odpowiednim katalogu, przesłanie do systemu ERP lub przekazanie do weryfikacji przez pracownika.

Ekstrakcja danych z dokumentów – proces i korzyści

AI Builder oferuje zaawansowane możliwości ekstrakcji danych z dokumentów, które umożliwiają automatyczne wydobywanie istotnych informacji z formularzy, faktur, umów czy raportów. Proces ten opiera się na technologii sztucznej inteligencji, w tym modelach uczenia maszynowego i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), pozwalając na analizę zarówno dokumentów cyfrowych, jak i zeskanowanych wersji papierowych.

Proces ekstrakcji danych w AI Builder obejmuje kilka kluczowych etapów:

• Wczytanie dokumentu: AI Builder akceptuje pliki w formacie PDF, JPG, PNG oraz TIFF.
• Rozpoznanie struktury dokumentu: Analiza układu graficznego i identyfikacja pól tekstowych, tabel czy nagłówków.
• Rozpoznanie treści (OCR): Wydobycie tekstu z dokumentu i przekształcenie go w postać cyfrową.
• Mapowanie danych: Automatyczne przypisanie wartości do zdefiniowanych pól, np. „Data wystawienia”, „Kwota netto”, „NIP kontrahenta”.
• Eksport danych: Uzyskane informacje mogą zostać zapisane w systemach takich jak Microsoft Dataverse, Excel, SharePoint lub zintegrowanych aplikacjach biznesowych.

Korzyści z zastosowania AI Builder w ekstrakcji danych to:

• Automatyzacja pracy: Eliminacja ręcznego przepisywania danych zmniejsza ryzyko błędów ludzkich.
• Oszczędność czasu: Przetwarzanie setek dokumentów w ciągu minut, nie dni.
• Skalowalność: Możliwość obsługi dużych wolumenów dokumentów bez zwiększania nakładów pracy.
• Spójność danych: Dzięki predefiniowanym modelom, system zapewnia jednolite ujęcie danych niezależnie od źródła.

W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

AI Builder umożliwia także tworzenie niestandardowych modeli ekstrakcji, które użytkownicy mogą trenować na własnych, specyficznych dokumentach. Dzięki temu rozwiązanie staje się elastyczne i dopasowane do różnorodnych scenariuszy biznesowych.

Przykłady zastosowań AI Builder w analizie dokumentów

AI Builder stanowi wszechstronne narzędzie do automatyzacji i usprawniania pracy z dokumentami w różnych gałęziach przemysłu. Dzięki wbudowanym modelom sztucznej inteligencji, platforma umożliwia szybkie przetwarzanie danych z dokumentów papierowych i elektronicznych. Poniżej przedstawiono kilka typowych zastosowań AI Builder w analizie dokumentów:

• Faktury i dokumenty księgowe – automatyczne odczytywanie danych takich jak kwoty, daty, numery faktur i dane kontrahentów, co znacząco skraca czas księgowania i redukuje błędy ludzkie.
• Umowy i dokumenty prawne – identyfikacja kluczowych fragmentów, takich jak daty obowiązywania, warunki wypowiedzenia czy strony umowy, dzięki czemu łatwiej jest klasyfikować i kategoryzować dokumenty w systemach zarządzania treścią.
• Formularze rejestracyjne i ankiety – ekstrakcja danych z pól formularzy, zarówno drukowanych, jak i ręcznie wypełnionych, z zastosowaniem technologii OCR i AI do rozpoznawania struktury dokumentu.
• Wnioski i zgłoszenia – automatyzacja procesów związanych z obsługą wniosków (np. kredytowych, rekrutacyjnych) poprzez wydobycie najważniejszych informacji i ich przekazanie do odpowiednich systemów workflow.
• Dokumentacja medyczna – odczytywanie danych z kart pacjenta, wyników badań czy zaświadczeń lekarskich, co pozwala na cyfryzację dokumentacji i jej łatwiejszą analizę.

Dla porównania funkcji AI Builder zastosowanych w różnych typach dokumentów, poniższa tabela podsumowuje kluczowe aspekty:

W praktyce zastosowanie AI Builder pozwala nie tylko na redukcję kosztów operacyjnych, ale także na zwiększenie dokładności i bezpieczeństwa danych. Odpowiednio skonfigurowane modele AI radzą sobie z różnorodnymi formatami dokumentów, umożliwiając ich integrację z innymi systemami biznesowymi. Aby lepiej poznać narzędzia automatyzacji i usprawnić pracę z dokumentami, warto rozważyć udział w Kursie Microsoft Power Automate (kurs Flow) podstawowy - automatyzacja procesów i zadań.

Integracja AI Builder z innymi narzędziami Microsoft

AI Builder został zaprojektowany jako integralna część ekosystemu Microsoft Power Platform, co umożliwia jego płynną integrację z wieloma narzędziami i usługami Microsoft. Dzięki temu użytkownicy mogą w prosty sposób wdrażać modele AI w istniejących procesach biznesowych, zwiększając ich automatyzację, efektywność i dostępność danych.

Najczęściej AI Builder jest wykorzystywany w połączeniu z następującymi rozwiązaniami:

• Power Automate – umożliwia tworzenie przepływów pracy, które automatycznie uruchamiają modele AI w reakcji na wybrane zdarzenia, np. odebranie nowego e-maila z załącznikiem PDF.
• Power Apps – pozwala na wdrożenie modeli AI w aplikacjach tworzonych bez kodu, co ułatwia użytkownikom korzystanie z inteligentnych funkcji w ramach własnych rozwiązań biznesowych.
• SharePoint – integracja pozwala automatycznie analizować i klasyfikować dokumenty przesyłane do bibliotek dokumentów, co wspomaga zarządzanie treścią i zgodność z politykami firmy.
• Microsoft Teams – umożliwia dostarczanie wyników analizy dokumentów bezpośrednio do zespołów roboczych oraz inicjowanie przepływów pracy z poziomu czatu.
• Dataverse – służy jako centralny magazyn danych, do którego modele AI mogą zapisywać wyodrębnione informacje i na ich podstawie wspierać dalsze działania analityczne.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe możliwości integracyjne AI Builder z wybranymi narzędziami Microsoft:

Dzięki tak szerokiej integracji, AI Builder staje się uniwersalnym narzędziem wspierającym automatyzację i inteligentne przetwarzanie dokumentów w całym środowisku Microsoft, przyczyniając się do zwiększenia produktywności i lepszego wykorzystania danych w organizacji.

Bezpieczeństwo i prywatność danych w procesie analizy

Wykorzystanie AI Builder do analizy dokumentów i automatyzacji procesów papierowych wiąże się z przetwarzaniem danych, które mogą mieć charakter poufny lub wrażliwy. Dlatego kluczowym aspektem wdrożeń tego typu rozwiązań jest zapewnienie odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa oraz zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych.

Microsoft, jako twórca AI Builder, przykłada dużą wagę do zapewnienia zgodności z globalnymi regulacjami, takimi jak RODO (GDPR) czy HIPAA. Usługi oparte na platformie Power Platform, w tym AI Builder, działają w ramach bezpiecznej infrastruktury chmurowej Microsoft Azure, która oferuje zaawansowane funkcje zabezpieczeń – w tym szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie, kontrolę dostępu opartą na rolach oraz szczegółowe logowanie aktywności użytkowników.

Administratorzy mogą definiować polityki dostępu do treści przetwarzanych przez AI, co pozwala ograniczyć dostęp do danych tylko dla uprawnionych użytkowników. Dodatkowo, dane wykorzystywane do trenowania modeli AI nie są domyślnie używane do dalszych celów bez wyraźnej zgody organizacji, co zapobiega nieautoryzowanemu wykorzystaniu informacji.

Warto również zaznaczyć, że AI Builder umożliwia analizę dokumentów w ramach lokalnych środowisk danych (Data Loss Prevention), co pozwala na kontrolowanie przepływu informacji poza organizację. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą wdrażać rozwiązania AI przy jednoczesnym zachowaniu pełnej kontroli nad poufnością i integralnością danych.

Podsumowanie i przyszłość przetwarzania dokumentów z AI

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak AI Builder, rewolucjonizują sposób pracy z dokumentami papierowymi i cyfrowymi. Dzięki możliwościom automatycznego rozpoznawania tekstu, klasyfikowania treści oraz ekstrakcji danych, organizacje mogą znacząco usprawnić swoje procesy biznesowe, ograniczyć błędy oraz zaoszczędzić czas i zasoby.

AI Builder szczególnie wyróżnia się dzięki swojej integracji z ekosystemem Microsoft oraz dostępności dla użytkowników nietechnicznych. Umożliwia tworzenie modeli AI bez konieczności pisania kodu, co pozwala szerokiemu gronu pracowników na wdrażanie automatyzacji w codziennych zadaniach.

Współczesne zastosowania AI w analizie dokumentów to dopiero początek. Wraz z rozwojem technologii oczekuje się jeszcze większej precyzji rozpoznawania kontekstu, możliwości interpretacji niestandardowych struktur danych oraz lepszej integracji z innymi źródłami informacji. Przyszłość przetwarzania dokumentów z AI oznacza coraz większą automatyzację, inteligentne podejmowanie decyzji i jeszcze większe wsparcie dla cyfrowej transformacji organizacji. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Copilot w Teams – jak AI wspiera spotkania i komunikację zespołów 26 grudnia 2025

Relacje w modelu danych Power BI – jak poprawnie łączyć wiele tabel? 23 grudnia 2025