Document Intelligence
Estrazione, classificazione e trattamento assistito di documenti, email e contenuti non strutturati.

Micra applica Machine Learning, NLP e AI generativa a problemi concreti: capire documenti, classificare richieste, far emergere segnali, assistere la ricerca e orchestrare attività mantenendo governance, tracciabilità e supervisione umana.
Prima di introdurre AI analizziamo dati disponibili, qualità delle informazioni, rischio operativo, responsabilità, punti decisionali e valore atteso. Solo dopo scegliamo architettura e tecnologia.
Estrazione, classificazione e trattamento assistito di documenti, email e contenuti non strutturati.
Ricerca semantica e accesso contestuale alle informazioni rilevanti per la posizione o il processo.
Modelli analitici e predittivi per evidenziare pattern, anomalie e segnali che meritano attenzione.
Suggerimenti, classificazione e preparazione delle attività all'interno di workflow governati.
Processi predisposti a integrare agenti che utilizzano strumenti e dati entro perimetri, autorizzazioni e controlli definiti.
Validazione umana nei punti in cui decisione, responsabilità o rischio richiedono supervisione.
In un processo enterprise possono convivere passaggi completamente automatici, attività assistite e decisioni riservate alle persone. L'architettura deve rendere chiaro chi fa cosa, con quali dati e con quale livello di autorizzazione.
Per questo l'approccio Micra collega AI a workflow, audit trail, ruoli, data quality e punti di controllo.
Le soluzioni possono essere progettate considerando requisiti di sicurezza, riservatezza, integrazione e governance del cliente. Modelli proprietari, servizi cloud e componenti generative possono essere valutati in base al caso d'uso.
Qualità, disponibilità, permessi e lineage delle informazioni che alimentano il sistema.
Autorizzazioni e accesso agli strumenti coerenti con ruoli e responsabilità organizzative.
Tracciabilità delle operazioni e delle interazioni rilevanti per processi sensibili.
L'AI non è un prodotto separato: entra nelle soluzioni quando migliora concretamente il processo.
Early Warning, anomaly detection, clustering e supporto analitico al Credit Management.
Scopri MCS →Documenti, comunicazioni, ricerca e conoscenza della posizione dentro i workflow LegalTech.
Scopri GC →Data Quality e governance come base affidabile per analytics, automazione e AI.
Scopri MDQA →Come Micra inserisce AI, Machine Learning e AI generativa dentro workflow governati e casi d'uso concreti.
L'AI viene valutata quando può migliorare un processo concreto: comprensione e classificazione di documenti, ricerca semantica, rilevazione di pattern e anomalie, supporto alle attività e orchestrazione di workflow.
Significa che i passaggi in cui servono responsabilità, valutazione o controllo possono restare affidati alle persone. L'AI può preparare, classificare o suggerire, mentre la validazione umana rimane nei punti definiti dal processo.
Indica che un processo può essere predisposto a integrare agenti software che utilizzano strumenti e dati entro ruoli, autorizzazioni e controlli definiti. Non significa autonomia non presidiata per impostazione predefinita.
L'architettura viene scelta in funzione del contesto, dei requisiti di sicurezza, riservatezza, integrazione e governance. Possono essere valutati servizi cloud, componenti proprietari e altre configurazioni coerenti con il caso d'uso.
Non necessariamente. L'AI è una capacità trasversale che può entrare in prodotti come MCS, GC e MDQA quando porta un vantaggio concreto al processo e può essere inserita in un workflow governato.