Tipologia di progetto

L’attuale normativa dei contratti pubblici prevede lo svolgimento di numerose verifiche amministrative tese a dimostrare il possesso di requisiti economici, finanziari, ESG e tecnici da parte di appaltatori e subappaltatori.

Queste verifiche richiedono grande investimento di tempo e attività manuale per via di:

• Numerosità dei documenti da verificare
• Eterogeneità dei provider coinvolti
• Eterogeneità di struttura documentale

Il progetto si pone l’obiettivo di:

• Automatizzare queste verifiche grazie a tecniche di Intelligenza Artificiale
• Mettere a disposizione degli operatori addetti alle verifiche uno strumento in grado di semplificare il loro lavoro

Il progetto ha introdotto un alto tasso di automatizzazione in tutte le fasi di processo che supportano il buyer nelle sue attività di verifica degli operatori economici: le verifiche vengono effettuate in automatico, delegando all’operatore solo controlli di alto livello e approvazione finale del risultato prodotto.

Gli utenti rimangono sempre al centro del processo, occupandosi validazione delle verifiche e condivisione con gli attori coinvolti. I documenti ad oggi supportati sono Visura Camerale,

Casellario Giudiziale, Regolarità Fiscale, Annotazioni del Portale ANAC, DURC, Attestazione SOA. Il sistema dispone della flessibilità per gestire ulteriori documenti di tipologia e formato differente.

Il processo attuale si articola nelle seguenti fasi:

1. Recupero automatizzato delle gare assegnate dal sistema di procurement del cliente
2. Raccolta automatizzata dei documenti appartenenti agli operatori economici assegnatari di gara dal sistema di procurement del cliente tramite integrazione diretta
3. Estrazione, tramite servizi di OCR e ML, del testo contenuto in paragrafi testuali, campi singoli e tabelle
4. Interpretazione, tramite Large Language Models (ChatGPT), del testo estratto ai fini di comprenderne il significato ed estrarne l’informazione d’interesse
5. Utilizzo delle informazioni estratte dai documenti per l’esecuzione delle verifiche amministrative in ambito
6. Presentazione del risultato dell’elaborazione all’utente, tramite web application, il quale può verificarlo facilmente e modificarlo / integrarlo ove necessario

Descrizione della soluzione tecnologica 

La soluzione è implementata su infrastruttura cloud AWS ad eccezione di un collegamento cross cloud ad Azure al fine di utilizzare il servizio proprietario Azure OpenAI. Si compone di un layer applicativo per l’integrazione con i sistemi di Procurement del cliente e l’analisi documentale ed una applicazione web divisa tra backend serveless e frontend React. La soluzione è orchestrata tramite le AWS Step Functions, che permettono di gestire i vari processi.

AWS S3 è utilizzato per immagazzinare i documenti e i semilavorati degli utenti; il database applicativo è AWS RDS PostgreSQL. Il codice contenente l’analisi documentale e il backend applicativo serveless è costruito su un layer composto da AWS Lambda. La soluzione OCR intelligente di AWS, Textract, è impiegata per analizzare i documenti in maniera asincrona, sfruttando le code AWS SQS e il sistema di notifica SNS. Azure OpenAI ChatGPT 4 utilizza il risultato prodotto dal servizio Textract per portare a termine le analisi dei documenti più complessi. Gli utenti accedono al sistema tramite una Web Application ospitata su un cluster EKS. A livello di rete i servizi comunicano tramite Virtual Private Cloud.

Dettaglio del progetto implementato

La complessità del progetto è insita nell’utilizzo affidabile degli LLM che, grazie alle competenze acquisite dai nostri data scientist, è stata affrontata efficacemente. Risulta di primaria importanza il Prompt Engineering, il processo che consente di guidare la generazione dei risultati desiderati tramite opportuna interazione coi modelli del linguaggio.

Il progetto fase 1 è durato 8 mesi, iniziando con un Proof of Concept di 1 mese e proseguendo con l’industrializzazione della soluzione. E’ stato sviluppato in modalità Waterfall anche se è facilmente adattabile in Agile. È attualmente in corso una seconda fase per un ulteriore 50% del budget per espandere il processo orizzontalmente a nuove tipologie di documenti.

Principali benefici ottenuti dal cliente

I benefici principali sono riassumibili nei seguenti punti:

• Significativa riduzione del carico di lavoro manuale legato alle verifiche amministrative
• Semplicità nell’utilizzo e nella condivisione dell’esito delle verifiche con diverse funzioni aziendali (es. Buyer)
• Robustezza della soluzione a cambiamenti futuri della struttura delle informazioni
• Semplificazione di un processo di analisi documentale complesso e prono ad errore umano

Elementi distintivi di reale innovatività/originalità e replicabilità

La tecnica all’avanguardia di utilizzo degli LLM tramite prompt engineering per estrarre dati in maniera affidabile rappresenta un elemento distintivo e di innovazione della soluzione. Questo progetto rappresenta inoltre una delle prime applicazioni di questa metodologia ad un processo di verifica amministrativa come quello del cliente in questione.

Questa tecnica è facilmente replicabile in altri ambiti di business dove risulta centrale l’interpretazione di documenti non strutturati scritti in linguaggio naturale.

L’intero sistema è inoltre sviluppato su Cloud AWS ed Azure, ampiamente scalabile e facilmente replicabile dal punto di vista tecnologico.