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Maxtrino: come automatizzare il ciclo passivo tramite AI e ML

La soluzione, basata sull’intelligenza artificiale, permette l’automazione completa del processo Order to Payment, eliminando la carta e migliorando la precisione e l’efficienza. In un’azienda italiana del settore moda ha ridotto i tempi di registrazione da 15 a 4 minuti e generato un risparmio superiore al 50% dei costi

Pubblicato il 29 Ago 2023

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Maxtrino è un progetto presentato ai Digital360 Awards 2023 nella sezione Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Si tratta di una soluzione informatica basata su AI e ML che permette l’automazione completa del processo Order to Payment (ciclo passivo), eliminando la carta e migliorando notevolmente la precisione e l’efficienza. La soluzione, infatti, è in grado di acquisire qualsiasi tipo di documento amministrativo, indipendentemente da fonte, formato e lingua, e di gestire l’intero flusso di lavoro con un approccio integrato che consente di elaborare, controllare, contabilizzare e archiviare i documenti in modo veloce e preciso.

L’architettura tecnologica di Maxtrino

Maxtrino si basa sull’adozione pervasiva di algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Inoltre, grazie a una normalizzazione dei dati secondo uno standard proprietario, può fornire risultati coerenti a prescindere dal dato in ingresso e dai sistemi del cliente. L’architettura si compone di un front-end installato sui computer degli utenti o fruibile in cloud, e di un back-end localizzato nei server aziendali. Quest’ultimo è costituito da un database SQL e da un “agente” sempre attivo che gestisce la connessione integrata con i sistemi del cliente, l’elaborazione in background dei documenti in ingresso e l’interazione con il front-end per il dialogo con l’utente e la gestione del workflow di processo.

Posto al centro dei sistemi IT, grazie alla sua architettura di integrazione a stella, Maxtrino diventa così il punto centrale per il dialogo e l’interconnessione tra i diversi sistemi. L’interconnessione con i sistemi informativi del cliente, in particolare, prevede una modalità web-services con diverse alternative: API, connettori, database di frontiera.

Un esempio di applicazione nel settore moda

La soluzione è stata utilizzata per una nota azienda italiana del settore moda con un fatturato di circa 130 milioni di euro e oltre 500 dipendenti. La sua amministrazione gestisce ogni anno circa 25 mila fatture passive e più di 30 mila documenti tra DDT, OdA, RdO ecc. Tutti documenti che arrivano da diverse aree geografiche e in differenti lingue, ricevuti attraverso molteplici canali e caratterizzati da formati, unità di misura e valute non omogenei.

Prima dell’implementazione di Maxtrino, la gestione di questa mole documentale richiedeva l’impegno di 5 persone a tempo pieno e presentava diverse criticità legate alla presenza di molti sistemi IT non integrati tra loro, nonché all’elevato numero di documenti che necessitava di notevole manualità con tempi medi di gestione di circa 15 minuti per documento. Il che causava frequenti errori di trascrizione e registrazione, oltre a un eccessivo utilizzo di carta.

La soluzione implementata, mediante impiego massivo di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, adesso permette di leggere e interpretare i documenti provenienti da diverse fonti e di seguirne in maniera automatizzata le elaborazioni di processo, con un workflow che non è soggetto ai volumi da coprire.

Digital360 Awards e CIOsumm.IT 2023: Maxtrino

Digital360 Awards e CIOsumm.IT 2023: Maxtrino

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I benefici ottenuti nel ciclo passivo

L’elemento distintivo di Maxtrino consiste in un approccio integrato al ciclo passivo che permette di gestire in modo omogeneo tutte le diverse casistiche possibili, eliminando la pianificazione e la gestione di flussi di lavoro differenziati in base al formato del documento, alla tipologia di acquisto, ai controlli previsti e alle modalità di contabilizzazione. In più, la sua architettura standardizzata rende possibile il coordinamento del processo di lavoro mediante lo scambio di flussi di dati normalizzati e omologhi, con la garanzia della replicabilità e dell’affidabilità, indipendentemente dal cliente e dal settore di applicazione.

L’azienda del settore moda in cui è stata implementata la soluzione ha potuto misurare i benefici conseguiti in termini di efficienza, con una riduzione dei tempi di registrazione da 15 a 4 minuti e un risparmio netto superiore al 50% dei costi. A ciò si aggiunge la maggiore precisione derivante dai controlli automatici effettuati dal sistema durante ogni fase del processo. In termini di user experience, il miglioramento è avvenuto in seguito all’eliminazione della carta e alla riduzione dei task manuali nelle operazioni. Infine, gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno introdotto l’opportunità di apprendere autonomamente, fornendo in questo modo risposte sempre più precise e complete nel tempo.

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