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Havant, l’intelligenza artificiale di AI-Docs per Consorzi Agrari d’Italia

Con più di 200mila clienti serviti e 300 agenzie sul territorio nazionale, CAI si occupa del supporto all’agricoltura e punta a diventare un riferimento nazionale anche nella digitalizzazione dell’agroindustria

AgriFoodTech

Consorzi Agrari d’Italia, CAI, ha scelto Havant, evoluzione di SB Italia, come partner strategico per la digitalizzazione e la gestione documentale delle filiali, affidandosi inizialmente alla tecnologia OCR, Optical Character Recognition, per rilevare e leggere i codici a barre presenti nei documenti.

Il progetto di digitalizzazione documentale di CAI, consorzio al servizio delle aziende agricole italiane, nasce nel 2023 con l’obiettivo di trasformare completamente la gestione della documentazione cartacea delle sue agenzie. Ogni giorno, infatti, le agenzie e le filiali producono una varietà di documenti, fatture, bolle, contratti e molto altro, rendendo evidente la necessità di superare i limiti della semplice archiviazione digitale. L’esigenza di CAI era chiara: non solo creare un archivio digitale, ma ottenere informazioni strutturate e facilmente accessibili, in grado di ottimizzare e automatizzare l’intero ciclo di raccolta, smistamento, classificazione e conservazione dei documenti, migliorando così l’efficienza operativa, riducendo i costi e valorizzando il patrimonio documentale.

L’idea era quella di non solo informatizzare i processi, ma farlo con il massimo livello di accuratezza e automazione possibile, riducendo al minimo la necessità di interventi manuali. A questo scopo, la piattaforma AI-Docs rappresenta il vero cuore tecnologico dell’iniziativa. Grazie alle sue capacità avanzate, la piattaforma consente non solo l’estrazione automatica dei dati tramite tecnologie OCR e barcode reader, ma anche la classificazione dei documenti, la gestione dei flussi operativi e la generazione di output personalizzati, assegnando automaticamente metadati fondamentali per garantire una conservazione digitale a norma.

Uno degli ostacoli principali incontrati lungo il percorso è stato determinato dalla qualità spesso non ottimale dei barcode: per affrontare questo aspetto, è stato sviluppato e integrato un modulo innovativo di intelligenza artificiale, basato su avanzati algoritmi di machine learning, in grado di leggere direttamente il testo e riconoscere i codici anche in assenza di un barcode valido, garantendo così la piena comprensione e la corretta archiviazione dei documenti anche in presenza di anomalie dovute a errori di stampa o di scansione.

Il nuovo sistema ha consentito una drastica riduzione dei documenti anomali, eliminando la necessità di interventi manuali e superando i problemi legati ai barcode danneggiati, grazie a una lettura testuale più robusta e affidabile. La classificazione e lo smistamento dei documenti destinati alla conservazione digitale sono ora completamente automatizzati tramite l’assegnazione di metadati strutturati, permettendo così la gestione centralizzata di volumi documentali sempre più consistenti provenienti da una rete destinata a espandersi a livello nazionale.

Tra i vantaggi ottenuti vi sono un’accuratezza di processo elevata e stabile nel tempo, l’eliminazione degli errori nella gestione e conservazione, la riduzione dei tempi operativi e la facilità di accesso ai documenti, grazie a una distribuzione automatica e intelligente. Inoltre, il sistema si distingue per la sua piena scalabilità, risultando già pronto a sostenere l’espansione futura del business.

“Il progetto ha preso il via lo scorso anno cn l’obiettivo di trasformare il patrimonio documentale cartaceo in formato digitale. La vera sfida è stata realizzare un’infrastruttura scalabile e avanzata, capace di automatizzare la lettura dei codici a barre presenti nei file PDF che le filiali inviano ogni giorno, integrando così efficienza e precisione nel processo di gestione documentale”, racconta Pablo Pellegrini, Intelligent Process & Content Automation BU Director di Havant.

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