W transporcie i logistyce czas to nie tylko pieniądz – to płynność finansowa. Zanim firma transportowa będzie mogła wystawić fakturę za zrealizowane zlecenie, musi posiadać komplet dokumentów potwierdzających dostawę (Proof of Delivery – PoD). W praktyce oznacza to czekanie, aż papierowe dokumenty zjadą do bazy, lub bazowanie na zdjęciach przesyłanych przez kierowców. I tu pojawia się problem: zdjęcia są często robione w złym oświetleniu, pod kątem, a dokumenty bywają brudne lub zagięte.
Dlaczego tradycyjny OCR to za mało?
Przez lata branża próbowała rozwiązać ten problem za pomocą systemów OCR (Optical Character Recognition). Choć technologia ta świetnie radzi sobie ze skanami wysokiej jakości, w realiach transportowych często zawodzi.
Tradycyjny OCR opiera się na tzw. szablonach. System musi wiedzieć, że na fakturze w lewym górnym rogu znajduje się NIP, a na środku kwota. Wystarczy, że kierowca zrobi zdjęcie pod innym kątem, a pieczątka odbiorcy częściowo zakryje wagę ładunku – system gubi się, wyrzuca błąd, a proces wraca do punktu wyjścia: ręcznego przepisywania danych przez pracownika biurowego (tzw. “wklepywania”).
To właśnie ten etap stanowi hamulec dla skalowania biznesu. Właściciele firm transportowych często zauważają, że barierą przed powiększeniem floty nie jest brak zleceń, ale paraliż administracyjny i koszty związane z rozbudową działu back-office.
Nowa generacja ekstrakcji: Kontekst zamiast szablonu
Odpowiedzią na ograniczenia tradycyjnego OCR jest Intelligent Document Processing (IDP), wykorzystujący modele sztucznej inteligencji (w tym modele językowe i wizyjne). Różnica w architekturze działania jest fundamentalna.
Nowoczesne algorytmy nie szukają danych w konkretnych współrzędnych kartki. Zamiast tego “czytają” dokument ze zrozumieniem kontekstu, podobnie jak człowiek.
Jeśli system widzi ciąg cyfr obok słów “masa”, “waga” lub skrótu “kg”, rozumie, że to waga ładunku – niezależnie od tego, czy informacja ta znajduje się na dole, na górze, czy na odwrocie dokumentu.
Algorytmy potrafią “wyprostować” cyfrowo zdjęcie zrobione pod kątem i usunąć szumy (np. cienie w kabinie ciężarówki).
Zrozumienie struktury pozwala na wyeksportowanie gotowych, uporządkowanych danych (np. w uniwersalnym formacie JSON) bezpośrednio przez API do systemów TMS (Transport Management System) lub oprogramowania księgowego.
Zasada “Human in the Loop” – człowiek wciąż za kierownicą
Wokół sztucznej inteligencji narosło wiele mitów, a jednym z najgroźniejszych jest obietnica stuprocentowej, bezobsługowej automatyzacji. W procesach finansowych i logistycznych, gdzie błąd w jednej cyfrze na fakturze może skutkować problemami prawnymi lub opóźnieniami w płatnościach, w pełni autonomiczne systemy niosą zbyt duże ryzyko.
Dlatego profesjonalne wdrożenia AI w logistyce opierają się na architekturze Human in the Loop (HITL).
Jak to działa w praktyce?
Ekstrakcja i ocena pewności (Confidence Score): Algorytm odczytuje dokument i przypisuje każdej danej poziom pewności.
Automatyczny przepływ (Straight-Through Processing): Jeśli system jest pewien odczytu w 99% (np. wyraźny NIP, standardowa faktura), dane trafiają bezpośrednio do systemu finansowego bez udziału człowieka.
Weryfikacja (Człowiek w pętli): Jeśli dokument jest skrajnie zniszczony lub pismo odręczne odbiorcy jest nieczytelne, system nie zgaduje. Zaznacza niepewne pole (np. na czerwono) i przekazuje zadanie do weryfikacji pracownikowi.
Dzięki temu spedytor lub księgowa nie tracą czasu na przepisywanie setek standardowych dokumentów, a ich rola zmienia się z “wklepywacza danych” na eksperta weryfikującego wyłącznie trudne przypadki, tak zwane edge cases. Człowiek nadzoruje proces, a maszyna wykonuje czarną robotę.
Mierzalne efekty dla firm transportowych
Wdrożenie systemów klasy IDP w firmie logistycznej przynosi trzy główne, mierzalne korzyści z perspektywy biznesowej:
- Przyspieszenie Cash Flow: Możliwość wystawienia faktury i uruchomienia procedury płatności bezpośrednio po tym, jak kierowca prześle zdjęcie CMR z trasy, skraca cykl rotacji należności (DSO – Days Sales Outstanding) często o kilkanaście dni.
- Skalowalność operacyjna: Przedsiębiorstwo może zwiększać liczbę obsługiwanych zleceń i powiększać flotę pojazdów bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia w dziale administracji i księgowości.
- Redukcja błędów: Eliminacja “czynnika ludzkiego” w nużących, powtarzalnych zadaniach zmniejsza ryzyko pomyłek, takich jak literówki czy błędy w kwotach, które wymagają później czasochłonnego wystawiania korekt.
Automatyzacja z ludzką kontrolą – kierunek dla branży
Cyfryzacja dokumentów w TSL to już nie tylko innowacja – to powoli rynkowy standard. Technologie oparte na sztucznej inteligencji przestały być domeną wyłącznie globalnych korporacji. Dzięki rozwojowi modeli chmurowych i otwartych API, są dziś dostępne również dla średnich i mniejszych przewoźników. Kluczem do sukcesu nie jest jednak ślepa wiara w automatyzację, ale umiejętne połączenie możliwości algorytmów z ludzkim nadzorem.
Notka od autora: Powyższa analiza opiera się na doświadczeniach z polskiego rynku TSL oraz obserwacjach z wdrożeń realizowanych przez zespół Dokum.ai, specjalizujący się w automatyzacji przetwarzania dokumentów.
