DocuSign procesează un milion de contracte zilnic cu ajutorul inteligenței artificiale

Costul per document a scăzut de 50 de ori!

Într-o eră în care semnăturile electronice și gestionarea documentelor au devenit esențiale pentru orice organizație, integrarea inteligenței artificiale nu mai este o opțiune, ci o necesitate strategică. Totuși, implementarea unor modele de AI avansate la scară largă poate genera provocări majore bugetare și operaționale dacă nu este calibrată corect.

Un exemplu elocvent al acestei dinamici este oferit de DocuSign, companie care a reușit să inverseze tendința costurilor prin adoptarea unei strategii hibide de procesare a datelor.

Potrivit unui studiu de caz publicat de Microsoft pe 15 septembrie, furnizorul de soluții de semnătură electronică a reconfigurat infrastructura sa pentru a gestiona volumul uriaș de peste un milion de acorduri procesate în fiecare zi, reducând semnificativ cheltuielile asociate cu calculațiile algoritmice.

Problema inițială a constat în utilizarea modelelor de inteligență artificială de tip „frontier” (cele mai capabile și complexe) pentru fiecare singură operațiune. La o rată de procesare de peste un milion de contracte zilnic, costurile și latențele au devenit o povară insuportabilă pentru bugetul de infrastructură. Soluția implementată a implicat înlocuirea acestor modele generice cu arhitecturi mai mici, antrenate special pentru sarcini specifice. Rezultatul a fost o scădere a costurilor de procesare AI cu 90%, simultan cu o creștere a capacității de procesare (throughput) de până la opt ori.

Deși s-a făcut o schimbare radicală a tehnologiei, precizia rezultatelor s-a menținut la un nivel comparabil, diferența față de modelele mari rămânând sub două puncte procentuale.

O schimbare radicală a fost implementată!

Motorul AI al DocuSign, denumit Iris, are rolul de a analiza fiecare acord și de a extrage peste 50 de informații critice necesare deciziilor de afaceri, cum ar fi valoarea contractuală, legislația aplicabilă sau datele de renovare. Pentru clienții mari, care adesea vin cu stocuri de zeci de mii de contracte vechi dispersate în peste 20 de sisteme diferite, această automatizare este vitală.

Deși trimiterea fiecărui contract integral către un model de top funcționa bine în mediul demonstrativ, la nivelul producției reale, costul per apel a devenit principalul element de cheltuială.

Ramachandra Kota, director senior de științe aplicate la DocuSign, a explicat în cadrul studiului de caz că, la o viteză de un milion de documente pe zi, distincția dintre trimiterea unui contract de 100 de pagini și transmiterea a doar 4.000 de tokeni relevanți este cea care separă o afacere viabilă de o problemă economică. Contextul pieței a fost favorabil, prețurile per token scăzând cu aproximativ 98% din 2022, însă facturile întreprinderilor pentru AI au crescut cu estimarea de 320% în aceeași perioadă, conform rapoartelor PYMNTS din iunie, deoarece volumul de utilizare a depășit rata de scădere a prețurilor unitare.

Strategia adoptată de DocuSign a fost de a nu trata fiecare sarcină ca și cum ar necesita modelul cel mai performant. Extracția rutinieră, care implică preluarea aceluiași set de câmpuri din milioane de documente, este acum delegată unor modele mici antrenate intern pe platforma Microsoft Foundry. Modelele de frontieră sunt rezervate exclusiv pentru sarcini care necesită raționament complex, precum dezbaterea unor clauze ambigue sau compararea termenilor dintre mai multe documente. În plus, compania a eliminat practica de a trimite contracte întregi către model.

Un filtru identifică pasajele care conțin probabil Pe anumite tipuri de extracție, DocuSign a constatat că intrarea redusă a produs Modelele mici au depășit cu 7 puncte procentuale precizia modelului de frontieră pe care l-au înlocuit în producție, iar DocuSign a eliminat chiar și un pas de curățare care fusese folosit anterior pentru a corecta erorile vechiului sistem.

La nivelul întregului flux de lucru, costul per document a scăzut de 50 de ori față de sistemul anterior, conform unui post din blogul companiei din luna iunie. Aceste economii substanțiale sunt cele care susțin viitoarea linie de produse a companiei.

Filtrul identifică pasajele probabile!

În luna mai, DocuSign a lansat asistentul Iris, agenți AI și Agent Studio. Toți acești agenți funcționează pe baza datelor generate inițial de modelele de extracție.

Dacă extracția ar fi continuat să coste zeci de cenți per document, agenții ar fi moștenit acea factură ridicată. Firma de consultanță SEI utilizează acest sistem pentru a extrage obligațiile din acordurile sale de servicii principale și a le conecta la Workday și HubSpot.

Astfel, comenzile noi de lucru încep cu termenii legali ai clientului deja vizibili, a declarat Bill Gallagher, CEO-ul SEI, în cadrul studiului de caz.

Datele furnizate de PYMNTS Intelligence indică o realitate interesantă pentru piața corporativă: între 81% și 95% dintre marile întreprinderi din SUA au implementat sau integrat noua inteligență artificială în funcțiile de date și tehnologie. Cu toate acestea, doar 5% până la 10% dintre ele afirmă că investiția s-a recuperat complet. Cel puțin jumătate din toate industriile sondate estimează că recuperarea totală a investiției va avea loc în termen de cinci până la șase ani. Acest contrast subliniază importanța optimizării costurilor, așa cum a făcut DocuSign, pentru a transforma AI-ul dintr-un cost centru într-un avantaj competitiv sustenabil.

Prin alinierea modelului la sarcina specifică și prin trimiterea doar a fragmentelor relevante, companiile pot naviga eficient pe teritoriul complex al transformării digitale, asigurându-se că tehnologia avansată rămâne accesibilă și profitabilă la scară industrială.