Automatyzacja pism komorniczych i sądowniczych

Windykacja to branża, w której codziennie przetwarza się ogromne ilości dokumentów — szczególnie tych o znaczeniu prawnym, jak pisma komornicze czy sądowe. Mając doświadczenie przy innych projektach, nawiązaliśmy współpracę z jedną z czołowych firm w Polsce w kluczowym momencie operacyjnym: organizacja potrzebowała nowego, skuteczniejszego systemu do automatycznego przetwarzania dokumentów, zastępującego poprzednie rozwiązanie. 

Miesięcznie firma obsługuje ponad 150 000 stron korespondencji, dlatego ciągłość działania, szybkość wdrożenia i jakość technologii miały kluczowe znaczenie. W tym case study opisujemy, jak dostarczyliśmy nowe rozwiązanie w ramach platformy SensID – zapewniając pełne przejęcie procesu, jego optymalizację i gotowość operacyjną w ciągu zaledwie trzech miesięcy.

Jako jedna z największych firm windykacyjnych w Polsce, nasz klient poszukiwał nowego partnera technologicznego do automatycznego przetwarzania dokumentów oraz ich przypisywania do odpowiednich spraw. Był to jeden z kluczowych priorytetów, bowiem dotychczasowy system, osiągając około 60% skuteczności automatyzacji, bardzo usprawniał pracę z milionowymi wolumenami rocznie.

Po zakończeniu współpracy z poprzednim dostawcą, firma stanęła przed pilnym wyzwaniem wdrożenia nowego rozwiązania. Alternatywą była ręczna obsługa pism – scenariusz niewykonalny operacyjnie. W ciągu trzech miesięcy konieczne było uruchomienie działającego systemu, przy zachowaniu ciągłości operacyjnej oraz skuteczności pozwalającej utrzymać tempo pracy zespołu.

Krok 1: Testy i wybór technologii

W ramach procesu selekcji, nasz klient przeprowadził testy Proof of Concept z kilkoma dostawcami. Celem było sprawdzenie efektywności rozwiązań w realistycznych warunkach.

Platforma SensID nie tylko spełniła wszystkie kryteria, ale też znacząco przewyższyła konkurencję pod względem skuteczności klasyfikacji i jakości ekstrakcji danych.

Krok 2: Budowa modeli klasyfikacji

Zespół 4Semantics przygotował model machine learning dopasowany do rzeczywistego przepływu dokumentów u klienta. Model potrafił rozpoznawać i sortować ponad 60 typów dokumentów.

Krok 3: Modele ekstrakcji danych

Dla 14 kluczowych typów dokumentów zbudowano dedykowane modele ekstrakcji danych. System musiał nie tylko rozpoznawać podstawowe informacje (sygnatura, data), ale również interpretować kontekst – m.in. podstawy umorzenia, dane komorników, braki formalne, informacje o typach i kwotach zaliczek czy umorzeniach.

Krok 4: Wdrożenie produkcyjne

Modele zostały dostosowane do specyfiki organizacyjnej i procesowej klienta. Platforma SensID działa w trybie „black box”, przetwarzając dokumenty w tle. Użytkownicy końcowi pracują już na gotowych danych – dokumentach zaklasyfikowanych i przypisanych do odpowiednich spraw.

W ramach wdrożenia klient otrzymał również pakiet Hypercare – rozszerzone wsparcie techniczne w ciągu pierwszych trzech miesięcy działania systemu.

Konkretne liczby, realne oszczędności

Celem projektu było osiągnięcie wskaźników operacyjnych co najmniej na poziomie poprzedniego rozwiązania. Dzięki iteracyjnemu podejściu oraz doskonaleniu modeli, efekty wdrożenia przerosły oczekiwania:

• 97% skuteczności klasyfikacji dokumentów w 28 kategoriach pism komorniczych i 39 sądowych – praktycznie pełne pokrycie potrzeb operacyjnych.
• 98% trafności przypisania dokumentu do właściwej sprawy lub długu – znacząco ograniczono błędy i potrzebę ręcznych interwencji.
• 85% dokumentów procedowanych automatycznie, bez udziału człowieka – co przełożyło się na istotne oszczędności czasu i zasobów.

Wdrożenie systemu do automatycznej obsługi pism komorniczych i sądowych to dziś nie innowacja, lecz konieczność. Wysokie wolumeny, presja na efektywność i ograniczenia kosztowe sprawiają, że ręczna obsługa szybko staje się nieefektywna.

Dzięki platformie SensID klient osiągnął wyższy poziom automatyzacji, znacznie usprawniając procesy i odciążając zespoły operacyjne.