Клієнт:

Міжнародна логістична компанія з головним офісом у Варшаві, яка керує десятками складських локацій і транспортних маршрутів по всій Центральній Європі.

Проблема:

Компанія щодня отримувала великі обсяги даних із різних джерел — Excel-файли зі звітами, PDF-документи з митниці, email-листи з деталями перевезень, а також інформацію з IoT-сенсорів. Уся ця інформація зберігалась у різних форматах і папках, без єдиної системи:

• Дані дублювались або губилися в десятках таблиць

• Пошук потрібної інформації займав години

• Зведення звітності вимагало великого залучення аналітиків

• Утруднене прийняття рішень через відсутність цілісної картини

Рішення:

Ми запропонували створення кастомної AI-системи для структуризації даних, яка об’єднала б усі потоки інформації в єдиний уніфікований формат. Архітектура рішення включала:

• AI-модуль для розпізнавання та уніфікації структури документів (PDF, Excel, email, API)

• Автоматичну класифікацію за типом (митниця, перевезення, фінанси тощо)

• Інтеграцію з внутрішніми базами даних, ERP-системою та зовнішніми API

• Побудову внутрішньої бази знань із тегуванням і повнотекстовим пошуком

• Панель керування з фільтрами, звітами та KPI-аналітикою

Впровадження:

• Аналіз типів і джерел даних — 4 робочі дні

• Розробка системи обробки та структурування даних — 30 днів

• Інтеграція з існуючими джерелами та хмарними сховищами — 3 дні

• Налаштування AI-модуля для семантичного пошуку та узагальнення — 10 днів

• Тестування на реальних кейсах — точність класифікації: 95–98%

Результати:

• Зменшення часу на пошук інформації з годин до менш ніж 1 хвилини

• 100% уніфікація джерел даних у центральному сховищі

• До 90% аналітичних запитів обробляються без участі людини

• 70% економії часу команди аналітиків уже в перший місяць

• Значне покращення звітності для клієнтів і партнерів