Selasa Teknis:Agen AI &LLM Merevolusi Pemrosesan Dokumen Cerdas

Ketika otomatisasi agen mendapatkan momentum, organisasi semakin bertanya-tanya di mana pemrosesan dokumen cerdas (IDP) cocok dengan dunia agen, dan apakah agen AI dapat menggantikannya.

Jawaban singkatnya adalah tidak, namun jawaban yang lebih menarik adalah alasannya.

Agen AI yang didukung oleh model bahasa besar (LLM) dapat membaca teks, meringkas dokumen, dan menjawab pertanyaan dengan kefasihan yang mengesankan. Namun otomatisasi agen tingkat perusahaan tidak hanya bergantung pada pemahaman bahasa. Hal ini memerlukan kecepatan, akurasi, struktur, ketertelusuran, dan konsistensi di seluruh dokumen dan komunikasi dalam jumlah besar.

Dilihat dari sudut pandang tersebut, peran IDP menjadi lebih jelas. Itu tidak diganti. Hal ini berkembang. LLM dan agen tidak menghilangkan kebutuhan akan pemrosesan dokumen; mereka meningkatkan standar untuk itu. Ketika organisasi beralih dari mengotomatisasi tugas-tugas individual ke mendorong hasil proses end-to-end, kemampuan untuk menafsirkan dokumen dengan andal menjadi semakin penting—seperti halnya kemampuan untuk mengatur dan mengontrol bagaimana interpretasi tersebut terjadi.

Dalam postingan ini, kita akan melihat seperti apa pendekatan pemrosesan dokumen agen dalam praktiknya, mengapa pemrosesan dokumen tetap menjadi hal mendasar, dan bagaimana agen dan UiPath IXP bekerja sama untuk mendukung kasus penggunaan baru dan memberikan hasil bisnis yang bermakna.

Mengapa pemrosesan dokumen menjadi lebih penting dari sebelumnya

Ekspektasi seputar otomatisasi telah berubah. Organisasi tidak lagi puas dengan otomatisasi tugas individu; mereka ingin mengotomatiskan seluruh proses dan mengukur kesuksesan berdasarkan hasil bisnis.

Dan jika Anda mencermati proses-proses tersebut—pemrosesan faktur, penanganan klaim, peninjauan kontrak, orientasi karyawan, permulaan pinjaman, manajemen pesanan, layanan pelanggan—semuanya memiliki satu kesamaan:semuanya berkisar pada dokumen, komunikasi, dan data tidak terstruktur atau semi-terstruktur.

Dokumen bukan sekadar masukan untuk otomatisasi. Mereka adalah jaringan penghubung dari proses yang kami coba ubah. Mereka sering memulai proses:

• Faktur memulai piutang dagang

• Daftar permintaan pembelian atau PO dimulai dari pengadaan untuk membayar

• Paket pinjaman memicu penjaminan

• Amandemen kontrak meluncurkan siklus peninjauan

Meskipun beberapa dokumen terstruktur atau semi-terstruktur, sebagian besar dokumen tidak terstruktur. McKinsey memperkirakan bahwa 90% data organisasi tidak terstruktur. Kontrak jangka panjang, email, lampiran, dokumen kebijakan, dan komunikasi bolak-balik tetap menjadi beberapa hal tersulit untuk diotomatisasi dengan andal.

Di sinilah perjuangan organisasi secara historis, dan mengapa pemrosesan dokumen sangat penting. Dalam proses berbasis dokumen (yang merupakan sebagian besar proses), dokumen adalah pembawa kebenaran. Jika kita salah memahaminya, segala sesuatu di hilir akan terganggu.

Jangka waktu pembayaran atau jumlah total yang disalahartikan pada faktur tidak hanya menyebabkan pengerjaan ulang. Hal ini dapat menunda pembayaran, memicu perselisihan, mempengaruhi arus kas, atau merusak hubungan pelanggan. Dan dengan AI agen, taruhannya menjadi lebih tinggi. Agen AI bernalar dan bertindak berdasarkan data yang diberikan. Jika data tersebut tidak lengkap atau salah, agen bisa saja mengambil keputusan yang salah.

Inilah sebabnya IDP masih menjadi elemen penting dalam dunia agen, bukan tambahan opsional. Agen AI hanya bisa dipercaya jika data yang mereka berikan. LLM dapat menafsirkan bahasa, namun mereka tidak secara otomatis mengubah masukan yang berantakan menjadi keluaran yang stabil dan dapat diatur. Itu sebabnya Anda tidak bisa begitu saja “mempercepat” pemrosesan dokumen tingkat produksi.

Apa yang perlu diberikan oleh IDP modern

Jika agen AI akan mengambil keputusan dan mengambil tindakan, lapisan dokumen harus melakukan lebih dari sekadar mengekstrak teks—lapisan dokumen harus menghasilkan bukti terstruktur dan dapat diverifikasi yang dapat diandalkan dalam produksi. Saat Anda mengevaluasi pendekatan IDP (termasuk UiPath IXP), ada empat kriteria yang paling penting bagi CIT dan pengambil keputusan TI:

1. Akurasi yang dapat diandalkan pada kecepatan bisnis berjalan

Tidak “bagus dalam demo”, namun dapat diandalkan di seluruh variabilitas dokumen nyata—format, pindaian, tulisan tangan, tabel, lampiran email, dan edge case. Sistem harus menangani struktur yang kompleks (tabel, hierarki, hubungan) dan tetap bekerja di bawah tekanan volume dan perjanjian tingkat layanan (SLA).

2. Bukti yang dapat Anda audit, bukan jawaban yang tidak dapat Anda jelaskan

Dalam alur kerja agen, “model mengatakan demikian” bukanlah strategi tata kelola. IDP modern memerlukan kemampuan penelusuran bawaan:hubungan yang jelas dari bidang yang diekstraksi dan interpretasi kembali ke sumbernya, ditambah kemampuan untuk meninjau dan memvalidasi apa yang digunakan sistem sebagai bukti.

3. Jalur cepat dari prototipe hingga produksi

Otomatisasi dokumen gagal ketika berada di buku catatan dan skrip satu kali. Hal ini memerlukan lingkungan bersama di mana tim dapat memeriksa, mengamati, dan mengatur apa yang sedang dibangun. Ruang terpusat tempat mereka dapat meninjau skema, mengevaluasi keluaran berdasarkan dokumen nyata, memeriksa bukti di balik bidang yang diekstraksi, dan memantau kinerja dari waktu ke waktu.

Ketika inspeksi, validasi, dan tata kelola sudah terintegrasi, peralihan dari prototipe ke produksi menjadi terkendali dan dapat diulang—tidak rapuh dan buram.

4. Kontrol siklus hidup yang mengurangi risiko seiring penskalaan Anda

Jika Anda menanamkan pemahaman dokumen ke dalam proses yang berjalan lama, Anda memerlukan disiplin penerapan:pembuatan versi, rollback, rilis terkontrol, dan riwayat perubahan yang jelas. Hal inilah yang mencegah “perubahan model kecil” menjadi insiden operasional berskala besar.

Ini adalah kemampuan yang membuat pemrosesan dokumen aman untuk dimasukkan ke dalam alur kerja agen karena mengubah pemahaman dokumen menjadi sesuatu yang terukur, dapat diatur, dan dapat diulang. Dan setelah fondasi tersebut diterapkan, agen AI dapat melakukan yang terbaik:menghubungkan bukti yang diperoleh dari dokumen dengan keputusan dan tindakan di seluruh sistem.

Tonton cara kerja UiPath IXP (Xtraksi &Pemrosesan Cerdas):

Di mana agen AI menambah nilai dalam alur kerja dokumen

Pasar IDP terus tumbuh dengan mantap, dan pasar AI agenik pun meledak. Kesamaan yang dimiliki semua agen tersebut adalah kebutuhan untuk memahami dokumen dengan benar.

UiPath IXP membuka data terstruktur dan andal dari dokumen. Agen menggunakan data tersebut untuk mempertimbangkan, memvalidasi, memutuskan, dan bertindak di seluruh sistem dan dokumen.

Pertimbangkan proses permulaan pinjaman. Sebelum pemrosesan dokumen agen, seorang analis:

• Mengindeks dokumen secara manual dalam paket pinjaman

• Membuka setiap dokumen dan mengekstrak informasi yang diperlukan

• Mengkategorikan dan menyimpan dokumen di folder yang tepat

• Membandingkan data dokumen dengan sistem pinjaman dan daftar periksa

• Memperbarui sistem dan menyerahkan kasus untuk penjaminan

Ini lambat, manual, dan rawan kesalahan.

Dengan pemrosesan dokumen agen:

• Agen AI menerima paket pinjaman dan mengidentifikasi konteks pinjaman

• Dokumen diklasifikasikan, diekstraksi, dan diinterpretasikan secara holistik menggunakan IXP dan LLM

• Agen melakukan pertimbangan di seluruh dokumen dan sistem, memvalidasi berdasarkan kebijakan dan daftar periksa

• Perbedaan ditandai, tindakan selanjutnya ditentukan, dan pengecualian diarahkan untuk ditinjau oleh manusia

• Sistem pencatatan diperbarui dan kasus lengkap dan siap audit diserahkan secara otomatis

Perbedaannya bukan hanya pada otomatisasi, tetapi juga pada pengambilan keputusan.

Pada tingkat arsitektur, ini biasanya terlihat seperti:

• UiPath IXP menangani klasifikasi berbasis aliran dan ekstraksi berkeyakinan tinggi

• LLM menafsirkan bahasa tidak terstruktur, mensintesis konteks, dan mendukung penalaran di seluruh dokumen kompleks

• Agen AI menerapkan logika bisnis, penalaran, validasi, dan melakukan tindakan lintas sistem

• UiPath Maestro™, lapisan orkestrasi proses, mengoordinasikan proses yang berjalan lama dan pengecualian

Lihat bagaimana IDP, agen AI, dan orkestrasi saling menguntungkan:

Setiap lapisan memainkan peran yang berbeda dan bersama-sama membuka pola kasus penggunaan baru:

1. Jenis pemrosesan:aliran vs. korpus

2. Model interaksi:dihadiri vs. tanpa pengawasan

3. Tingkat pemahaman:ekstraksi vs. penalaran

IDP tradisional unggul dalam satu kombinasi:pemrosesan aliran, tanpa pengawasan, ekstraksi—dan hal ini tetap penting untuk faktur, klaim, dan formulir.

Agen AI dan LLM memungkinkan kami menangani kasus penggunaan dokumen dan komunikasi yang kompleks dan tidak terstruktur:

• Tanya Jawab Kontrak:streaming, dihadiri, penalaran

• Dokumentasi dukungan pelanggan:korpus, dihadiri, alasan

• Ringkasan peraturan:aliran, tanpa pengawasan, alasan

• Ekstraksi uji tuntas:korpus, tanpa pengawasan, ekstraksi

Pergeserannya adalah dari menanyakan “Data apa yang dapat saya ekstrak?” hingga “Keputusan atau tindakan apa yang harus dipicu oleh dokumen ini?”.

Dari ekstraksi hingga hasil

IDP tidak hilang. Hal ini berkembang.

Saat UiPath IXP, agen AI, dan LLM digunakan bersama, pemrosesan dokumen beralih dari ekstraksi lapangan menuju alur kerja dokumen hingga keputusan. IXP menyediakan data yang andal dan terstruktur. LLM menambahkan pemahaman kontekstual pada konten yang kompleks dan tidak terstruktur. Agen menggunakan keduanya untuk mempertimbangkan, memvalidasi, dan mengambil tindakan di seluruh sistem dan proses.

Kombinasi ini memungkinkan organisasi untuk mengotomatiskan lebih banyak proses yang banyak dokumennya dengan akurasi, kemampuan beradaptasi, dan kontrol yang lebih baik. Dokumen tidak hanya menjadi masukan untuk otomatisasi, namun juga landasan bagi proses agen yang cerdas.

Untuk mengeksplorasi ide-ide ini secara lebih mendetail, bergabunglah dalam webinar kami yang akan datang, "Pemrosesan Dokumen Cerdas di Era Agen AI", di mana kita akan mempelajari pola kasus penggunaan pemrosesan dokumen, arsitektur, dan contoh pemrosesan dokumen agen dalam praktiknya.