Zaczynamy?
Dataone Business Solutions Sp. z o. o.
Aleje Jerozolimskie 25/21,
00-508 Warszawa
NIP: 1133049655
zbyszek@dataone.pl
+48 515 453 151
Automatyzacja dokumentów prawnych + AI OCR
Automatyzacja Generowania Pozwów o Zapłatę
N8N + LLM + Google Vision — z 3 godzin do 5 minut
Historia sukcesu: Dlaczego zmiana była konieczna?
"Klient borykał się z powtarzalnymi procesami, które zajmowały zbyt wiele czasu i generowały koszty. Ręczne przetwarzanie danych prowadziło do błędów ludzkich i opóźnień, co negatywnie wpływało na relacje z partnerami biznesowymi. Decyzja o wdrożeniu systemu opartego na AI była podyktowana chęcią uzyskania przewagi konkurencyjnej i zabezpieczenia procesów na przyszłość."
Wyzwanie Biznesowe
Kancelaria windykacyjna obsługująca dziesiątki spraw jednocześnie stanęła przed problemem skalowalności. Każdy pozew o zapłatę wymagał ręcznego zebrania faktur, obliczenia odsetek według aktualnych stawek, znalezienia właściwego sądu na podstawie adresu dłużnika, podliczenia kosztów sądowych zależnych od wartości roszczenia i wypełnienia formularza pozwu. Przy nagłym wzroście liczby spraw aplikanci pracowali po godzinach, a jakość dokumentów spadała — błędy w obliczeniach odsetek lub wskazaniu sądu mogły skutkować odrzuceniem pozwu.
💡 Rozwiązanie w prostych słowach (dla nietechnicznych)
Rozwiązanie to inteligentny system, który automatycznie wykonuje żmudne zadania, analizuje dane i dostarcza gotowe wyniki. W praktyce oznacza to, że system działa jak niewidzialny, wirtualny asystent, który pracuje 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bez pomyłek i bez urlopu.
Rozwiązanie DataOne
DataOne zbudowało automatyczny workflow w N8N, który pobiera faktury z wyznaczonego folderu, przetwarza je przez Google Vision (OCR) i lokalny LLM (Llama), oblicza odsetki według aktualnych stawek NBP, automatycznie wyszukuje właściwy sąd na podstawie adresu dłużnika, generuje gotowy pozew i wezwanie do zapłaty oraz wysyła e-mail z dokumentami do aplikanta. Skuteczność wzrosła z 85% do 99% po iteracyjnym doskonaleniu modelu.
Kluczowe etapy wdrożenia:
1. Analiza procesów biznesowych i identyfikacja wąskich gardeł.
2. Zaprojektowanie bezpiecznej architektury opartej na nowoczesnych technologiach.
3. Integracja modeli AI (LLM) z istniejącymi systemami firmy.
4. Testy wydajnościowe i optymalizacja promptów pod kątem specyfiki branży.
5. Szkolenie zespołu i uruchomienie produkcyjne z monitoringiem.
Twarde Dane: Ekonomiczny Zwrot z Inwestycji (ROI)
Czas na pozew: z 2h do 5 min = oszczędność 115 min/pozew. Przy 20 pozwach/tydzień = 38h/tydzień odzyskane. Przy stawce aplikanta 50 zł/h = 1 900 zł/tydzień = ~7 600 zł/miesiąc. Możliwość obsługi 20x więcej spraw bez nowego zatrudnienia.
Porównanie: Przed i Po Wdrożeniu
| Obszar optymalizacji | Stan przed wdrożeniem | Stan po wdrożeniu | Wynik / Zmiana |
|---|---|---|---|
| Czas przygotowania jednego pozwu | 1–3 godziny | < 5 minut | -97% czasu |
| Skuteczność dokumentów | ~85% (błędy ręczne) | 99% | +14 pp dokładności |
| Przepustowość działu | Kilka pozwów/dzień | 20–30x więcej | 20–30x wydajność |
| Obliczanie odsetek | Ręczne, podatne na błędy | Automatyczne wg stawek NBP | 100% poprawność |
| Koszt przygotowania dokumentów | ~7 600 zł/mc (praca) | Automatyzacja | -90%+ kosztów |
Architektura i Stos Technologiczny
Poniżej prezentujemy technologie, modele AI oraz narzędzia integracyjne wykorzystane do zbudowania tego rozwiązania. System został zaprojektowany z myślą o maksymalnym bezpieczeństwie, skalowalności i wydajności.
⚙️ N8N
Otwartoźródłowa platforma automatyzacji procesów (workflow engine). Działa jako 'układ nerwowy' systemu — łączy aplikacje przez API, steruje przepływem danych i wyzwala akcje na podstawie zdarzeń.
🤖 Google Vision (OCR)
System optycznego rozpoznawania znaków (OCR). Konwertuje skany, zdjęcia i dokumenty PDF na tekst cyfrowy z dokładnością powyżej 98%, który następnie jest analizowany przez algorytmy AI.
🤖 Llama (lokalny LLM)
Lokalny model językowy uruchomiony na serwerach on-premise. Zapewnia 100% prywatności danych — żadne informacje nie są wysyłane do zewnętrznych chmur. W tym projekcie odpowiada za analizę tekstu i generowanie wniosków w czasie rzeczywistym.
⚙️ Docker
Technologia konteneryzacji zapewniająca izolowane, przenośne środowisko uruchomieniowe. Każdy komponent systemu działa w osobnym kontenerze, co ułatwia skalowanie i aktualizacje.
⚙️ Google Drive
Kluczowy komponent stosu technologicznego, odpowiadający za optymalizację i automatyzację wybranego obszaru systemu w celu zwiększenia ogólnej wydajności rozwiązania.
🤖 SMTP E-mail
Kluczowy komponent stosu technologicznego, odpowiadający za optymalizację i automatyzację wybranego obszaru systemu w celu zwiększenia ogólnej wydajności rozwiązania.
🤖 Llama 3 (lokalny — generowanie dokumentów)
Lokalny model językowy uruchomiony na serwerach on-premise. Zapewnia 100% prywatności danych — żadne informacje nie są wysyłane do zewnętrznych chmur. W tym projekcie odpowiada za analizę tekstu i generowanie wniosków w czasie rzeczywistym.
🤖 Google Vision (OCR faktur)
System optycznego rozpoznawania znaków (OCR). Konwertuje skany, zdjęcia i dokumenty PDF na tekst cyfrowy z dokładnością powyżej 98%, który następnie jest analizowany przez algorytmy AI.
⚙️ Model obliczania odsetek NBP
Kluczowy komponent stosu technologicznego, odpowiadający za optymalizację i automatyzację wybranego obszaru systemu w celu zwiększenia ogólnej wydajności rozwiązania.
Bezpieczeństwo Danych i Zgodność z RODO
🔒 Szyfrowanie danych dłużników
Dane osobowe dłużników (PESEL, adres, dane finansowe) szyfrowane są algorytmem AES-256. Dostęp wyłącznie dla uprawnionych pracowników kancelarii.
🏠 System wyłącznie On-Premise
Żadne dane dłużników ani dokumenty prawne nie są przechowywane w chmurze publicznej. Serwer fizycznie zlokalizowany w siedzibie kancelarii.
📋 Podstawa prawna przetwarzania
Przetwarzanie danych w celach windykacyjnych odbywa się na podstawie art. 6 ust. 1 lit. b i f RODO (wykonanie umowy / prawnie uzasadniony interes). Kancelaria posiada stosowne klauzule informacyjne.
🔍 Pełny audit trail dokumentów
Każdy wygenerowany dokument prawny jest opatrzony znacznikiem czasu, numerem wersji i identyfikatorem użytkownika. Pełna historia dla celów dowodowych.
🤖 LLM bez danych osobowych w promptach
Model AI generuje treść dokumentów na podstawie szablonów i anonimowych danych strukturalnych. Dane osobowe są wstawiane dopiero po wygenerowaniu przez silnik szablonów.
✅ RODO Compliant — Podstawa prawna art. 6 RODO, szyfrowanie PII, on-premise
Środowisko Uruchomieniowe
Poniżej przedstawiamy szczegółową specyfikację sprzętową i infrastrukturalną, na której działa to rozwiązanie. Każdy projekt jest wdrażany na dedykowanym środowisku dobranym do wymagań obliczeniowych i wymagań bezpieczeństwa klienta.
🖥️ On-Premise (Serwer Kancelarii)
Procesor (CPU)
Intel Core i9-13900K
24 rdzenie / 32 wątki @ 3.0 GHz
Pamięć RAM
64 GB DDR5
Dla LLM + bazy spraw
Dysk / Storage
2× 2 TB NVMe SSD
RAID 1 — kopie zapasowe
Akcelerator (GPU)
NVIDIA RTX 3080 10GB
Lokalny LLM (Llama 3 70B Q4)
System operacyjny
Ubuntu 22.04 LTS
Docker + Ollama + N8N
Sieć / Dostęp
FortiClient VPN
Cloudflare Tunnel (panel admina)
ℹ️ Uwaga: GPU RTX 3080 umożliwia uruchomienie modelu Llama 3 70B w kwantyzacji Q4, co daje jakość zbliżoną do GPT-4 przy pełnej prywatności danych.
Zbudujmy to dla Twojej firmy
Powyższe case study to tylko jeden z przykładów tego, co potrafimy. Umów się na bezpłatną konsultację technologiczną z inżynierami DataOne. Przeanalizujemy Twoje procesy i zaproponujemy dedykowane rozwiązanie AI, które wygeneruje realny zysk.
Rozpocznij Transformację z DataOne