Clivet accelera lo sdoganamento merci con la Generative AI di Amazon Bedrock.
Omnys ha automatizzato l’estrazione dei dati dai documenti doganali con una pipeline serverless su AWS: precisione del 99,97% e tempi di processo ridotti del 90%.
Il cliente
Clivet è un centro di eccellenza europeo nello sviluppo di soluzioni per il comfort totale e l’efficienza energetica. Progetta e produce chiller, pompe di calore, unità rooftop e sistemi integrati per il trattamento dell’aria, dalla singola abitazione al grande centro commerciale. È presente in oltre 90 paesi con 35 agenzie in Italia, 7 filiali in Europa e 160 centri di assistenza, conta più di 1.000 dipendenti e nel 2023 ha superato i 328 milioni di euro di fatturato. Dal 2016 fa parte del Gruppo Midea.
La sfida
La produzione di Clivet dipende anche da merci e componenti che arrivano da paesi esteri, e ogni spedizione deve essere sdoganata. I dati dei documenti doganali venivano estratti con un processo semi-manuale: tempi di elaborazione lunghi, difficoltà a mantenere standard di qualità uniformi, un rischio elevato di errore umano e una capacità limitata di crescere con i volumi.
Serviva una soluzione in grado di interpretare, riconoscere, estrarre e storicizzare nel data warehouse aziendale, in modo automatico e con la massima precisione, i dati contenuti nei documenti doganali. I requisiti principali erano quattro:
- Documenti complessi: molti dati da riconoscere, contenuti variabili ed entità critiche da individuare con precisione.
- Affidabilità e controllo: automatizzare senza perdere qualità e tracciabilità delle informazioni.
- Integrazione: inserire i dati estratti nei sistemi aziendali esistenti in modo coerente e automatico.
- Controllo dei costi: bilanciare efficienza e budget con un approccio il più possibile serverless.
La soluzione
Omnys ha sviluppato su AWS un insieme di API che integra Amazon Bedrock in una pipeline di elaborazione asincrona basata su AWS Lambda. All’arrivo di un nuovo documento, il sistema attiva automaticamente il modello generativo, che estrae e identifica tutte le entità rilevanti, come codici, descrizioni, valori e riferimenti, anche da layout complessi o non strutturati e da informazioni distribuite su più pagine.
A differenza dell’OCR tradizionale, che si limita a leggere il testo in modo meccanico, la soluzione ne comprende il significato e il contesto. Omnys ha configurato i modelli con tecniche avanzate di prompt engineering e, dove necessario, con un fine-tuning mirato sui dati del cliente. I dati estratti escono in formato strutturato tramite API REST e alimentano direttamente il data warehouse aziendale.
Questi sono i vantaggi principali:
- Oltre i limiti dell’OCR: più precisione e flessibilità su formati complessi, senza configurare template per ogni tipo di documento.
- Integrazione semplice: output strutturato pronto per i flussi aziendali.
- Efficienza dei costi: architettura serverless che si paga solo in base all’uso.
- Scalabilità: la soluzione cresce con i volumi e si estende ad altri documenti, come fatture, bolle e certificazioni.
Risultati
- 99,97% di precisione nell’estrazione e nel riconoscimento delle entità, un livello difficilmente raggiungibile con le tecnologie usate in precedenza.
- -90% sui tempi del processo, passato da un approccio semi-manuale a uno completamente automatizzato.
Oggi lo sdoganamento dei componenti è più rapido e affidabile, e il personale è libero dalle attività ripetitive di inserimento dati.