Esettanulmány címe:
Az Indoteknél, (600 fő) AI-alapú knowledge base-t építettünk, amely a szétszórt vállalati tudást kereshetővé tette. A workflow-automatizációk révén csökkent az adminisztráció, gyorsult a munka.
Az esettanulmányban szereplő ügyfél ágazati besorolása:
ingatlanügyletek
Az esettanulmányban szereplő ügyfél piaci bemutatása - ágazat, cégméret, piaci körülmények, erőforrások:
Az Indotek Csoport Magyarország egyik legjelentősebb, diverzifikált befektetési vállalatcsoportja, amely ingatlanfejlesztés, ingatlankezelés, pénzügyi szolgáltatások, kereskedelem és ipari tevékenységek területén van jelen. A cégcsoport mintegy 600 főt foglalkoztat, és portfóliója több száz ingatlant, vállalkozást és projektet ölel fel régiós szinten.
A vállalat működése során óriási mennyiségű adat és dokumentum keletkezik: szerződések, számlák, műszaki dokumentációk, pénzügyi jelentések és belső anyagok formájában. Ezek a tartalmak hagyományosan több rendszerben, mappában és kollégák fejében szétszórva voltak elérhetők, ami megnehezítette a gyors információkeresést és a tudásmegosztást.
A piaci környezet a gyorsuló döntéshozatali igények, a szabályozói elvárások és a digitalizációs verseny egyre inkább megkövetelte, hogy a vállalati tudás strukturáltan, kereshetően és azonnal elérhető legyen. Az Indotek ezért stratégiai célként tűzte ki a belső tudásbázis modernizálását és az AI-
A megoldandó üzleti probléma bemutatása:
Az Indoteknél a vállalati tudás nem egy helyen volt elérhető, hanem sokféle fájlban, mappában, levelezésben, üzleti rendszerben és régi adatbázisban szétszórva. Az információk többsége ugyan létezett, de a gyakorlatban nehéz volt gyorsan megtalálni őket. Sok esetben nem az jelentette a kihívást, hogy nincs meg a szükséges adat, hanem az, hogy csak néhány ember tudta, pontosan hol található, vagy éppen a fejükben volt meg a válasz.
Ez a működés több szempontból is lassította a szervezetet. Az információkeresés időigényes volt, a kollégák gyakran egymástól kérdeztek, a dokumentumok feldolgozása pedig több rendszer között, manuálisan zajlott. Különösen az olyan folyamatoknál, mint például az iktatás vagy a számlák kezelése, ugyanazokat az adatokat több helyre kellett átvezetni, ami nemcsak lassú, hanem hibalehetőségekkel teli működést is eredményezett.
Az alkalmazott megoldás bemutatása és a bevezetést követően elért üzleti előnyök:
Az Indotek számára egy olyan AI-alapú knowledge base rendszert hoztunk létre, amely a vállalat belső tudásterét egységes, kereshető és beszélgetésalapú formában teszi elérhetővé. A megoldás lényege az volt, hogy a különböző forrásokból származó dokumentumokat, fájlokat és adatokat egy saját adatbázisba dolgoztuk be, majd ezeket AI-val értelmezhetővé és visszakereshetővé tettük.
Ennek eredményeként több millió dokumentumban lehet keresni természetes nyelven, vagyis nem fájlneveket és mappákat kell ismerni, hanem elég kérdezni. Az AI nemcsak találatokat ad vissza, hanem képes a dokumentumok tartalmáról válaszolni, információkat összefoglalni, adatokat kinyerni, sőt meglévő anyagok alapján új dokumentumok elkészítésében is segíteni.
A rendszer egyik fontos eleme az asszisztensréteg volt: olyan célzott AI-asszisztenseket alakítottunk ki, amelyek adott üzleti területekhez vagy feladatokhoz kapcsolódó tudásra épülnek. Ezek mögé promptkönyvtárakat és segédutasítási keretrendszert is kialakítottunk, hogy az AI használata egységes, megbízható és üzletileg releváns legyen.
A technológiai bevezetést oktatási oldalról is megtámogattuk. Oktatóvideókat készítettünk az AI használatához, bemutattuk a rendszer működését, és segítettünk abban, hogy a szervezet ne csak hozzáférjen az új eszközökhöz, hanem hatékonyan használni is tudja azokat a mindennapokban.
A projekt következő lépéseként workflow-automatizációval is foglalkoztunk. Feltérképeztük azokat a folyamatokat, ahol az adatok több rendszer között mozognak, majd konnektorokat építettünk az AI és a meglévő rendszerek közé. Így például egy e-mailben érkező vagy beszkennelt számlából az AI ki tudja nyerni a szükséges adatokat, és azokat automatikusan továbbítani tudja azokba a rendszerekbe, ahol a feldolgozás következő lépése történik. A megoldás régi, nehezen integrálható rendszerekkel és adatbázisokkal is képes volt kapcsolatot teremteni.
