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Big Cover_AI Generativa Financial Services
CASE HISTORY

AI generativa per estrarre in maniera automatizzata informazioni utili al Business

Un progetto all’avanguardia basato su tecniche di Large Language Modelling con chatGPT, per ottimizzare i tempi di risposta ai bandi di gara nel settore Financial Services

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Gestione dei bandi di gara con Gen AI: come “calcolare” le informazioni richieste

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90. 110. 167.  
Questi i numeri delle pagine dei capitolati che solitamente gli uffici gara si trovano a dover analizzare, alla ricerca di risposte precise e inconfutabili per redigere la documentazione necessaria ad aggiudicarsi il bando. 
Ridurre le tempistiche della ricerca e quindi di elaborazione delle informazioni necessarie e eliminare il rischio di errore umano può determinare la vincita di progetti decisivi per il business di un’azienda.  

È questa la sfida che un top player del mercato italiano dell’Insurance ha posto al Gruppo Lutech, che ha ideato una soluzione basata sulla Gen AI che permette non solo di evitare la lettura di centinaia di pagine e automatizzare la ricerca di informazioni specifiche, ma anche di derivare o “calcolare” la risposta puntuale da un testo più articolato che la descrive (es. “il 5% di”). 

Dal search sulla knowledge base all’elaborazione delle risposte grazie a OpenAI

Alla base della soluzione realizzata da Lutech vi sono le tecniche di AI generativa (OpenAI): partendo dallo sviluppo di un processo di lettura che segmenta prima il testo in paragrafi per poi filtrare le informazioni, sulla base di tecniche NLP di embedding del testo, si finalizza la richiesta presentando la domanda ad un Large Language Model (come GPT4) in modo che la elabori. 

È così possibile interrogare testi molto corposi, analizzando la knowledge base aziendale, per elaborare i contenuti necessari per rispondere al bando di gara specifico.

ai generativa case history (1)

Large Language Modelling per elaborare il linguaggio naturale e fornire risposte precise e tempestive

L'utilizzo di Large Language Models di ultima generazione, come GPT-4, fornisce uno strumento potente per estrarre e elaborare informazioni dal testo. Questi modelli sfruttano avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing) per comprendere e generare testo simile a quello umano in base all'input ricevuto. 

Nel progetto di Lutech, sfruttare un Large Language Models consente la gestione di una serie di processi indispensabili per automatizzare la formulazione di risposte coerenti ai requisiti richiesti: 

  • Segmentazione del Testo: 
    Suddividere il testo in input in segmenti o paragrafi significativi per un'analisi più dettagliata. 

  • Estrazione delle Informazioni: 
    Utilizzare il modello per estrarre informazioni rilevanti dal testo segmentato. Questo comporta l'individuazione e la cattura di dettagli chiave. 

  • Comprensione del Testo: 
    Sfruttare la capacità del Large Language Modelling (LLM) di comprendere e interpretare il contesto delle informazioni. Questo è cruciale per comprendere strutture linguistiche complesse e articolare. 

  • Elaborazione delle Domande: 
    Formulare domande basate sulle informazioni estratte, per cercare dettagli specifici o chiarimenti. 

  • Generazione delle Risposte: 
    Utilizzare il LLM per generare risposte alle domande formulate. Il modello può fornire risposte simili a quelle umane, anche per domande che richiedono ragionamento o comprensione di informazioni implicite. 

  • Automazione: 
    Integrare questi processi in un flusso di lavoro per automatizzare l'intero processo. Ciò riduce la necessità di intervento manuale e accelera l'estrazione delle informazioni e le attività di elaborazione. 

Le organizzazioni, attraverso questi modelli, possono potenziare le proprie capacità nel gestire il natural language processing, rendendo l'estrazione e l'elaborazione delle informazioni dal testo più efficienti, precise e scalabili. 

Oltre al potenziamento dei motori di ricerca, che diventano più precisi grazie ai LLM, l'applicazione più diffusa dei modelli linguistici si concentra sulle chatbot, un campo estremamente vasto con molteplici casi d'uso. Tra questi: 

  • Assistenti Virtuali per Supporto Clienti

  • Traduzione

  • Creazione di Contenuti

Essendo in grado di migliorare il Natural Language Processing (NLP) i LLM rendono inoltre più precisa la sentiment analysis dei clienti, valutandone recensioni o feedback. 

Gli ambiti di applicazione dei Large Language Models, con la Sanità in testa dove possono esaminare i dati dei pazienti per fornire trattamenti personalizzati e ottimizzare il processo diagnostico, sono destinati a espandersi ulteriormente, grazie alla capacità di accedere e analizzare le informazioni e di individuare criticità e aree di miglioramento continue.

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