Case Studies
Case Study
Paul Brown
24 września 2025
Case Study
Administracja publiczna
Czatbot zasilany AI skrócił czas uzgadniania danych o 60% dla krajowego regulatora bezpieczeństwa
Krótkie podsumowanie wdrożenia
Nasz klient, organ rządowy odpowiedzialny za bezpieczeństwo publiczne, potrzebował kompleksowej aktualizacji cyfrowej transformacji. Obejmowała ona architekturę techniczną, danych i biznesową oraz integrację AI.
Co roku klient tworzy Roczne Raport Kontrolne, które po 14 latach liczyły łącznie kilka tysięcy stron. W ramach projektu wdrożenia AI konsultanci FDM usprawnili pozyskiwanie informacji i przeszukiwanie tych dokumentów, wykorzystując wewnętrznego czatbota opartego na sztucznej inteligencji.
Obszary kompetencji FDM
- Ocena i zarządzanie biznesem
- Przetwarzanie i analityka danych
- Zarządzanie ryzykiem i kontrola zgodności
Sektor
Administracja publiczna
Infrastruktura technologiczna
Streamlit
Snowflake
OpenAI
Azure
Chroma
PyPDF2
Python
LangChain
FAISS
Wpływ wdrożenia na firmę
60%
skrócenie czasu ręcznej weryfikacji danych
30
sekund na odpowiedź na zadane pytanie, zamiast 48 h
Pięć
tygodni na przygotowanie raportu, zamiast 3 miesięcy
Siedem
tygodni na dostarczenie prototypu
Aby ograniczyć koszty dla klienta, konsultanci FDM wykorzystali narzędzia AI typu open-source do stworzenia czatbota. Już po 7 tygodniach powstał pierwszy działający prototyp, który szybko trafił do pracowników pierwszej linii.
Na podstawie otrzymanych opinii czatbot został rozbudowany o dodatkowe źródła danych. Prototyp przekształcił się w pełnoprawny system, który obecnie aktywnie wspiera codzienne operacje.
Rozwiązanie problemów klienta z zarządzaniem danymi
Co roku klient publikuje swój Roczny Raport Kontrolny. Gdy FDM został zaangażowany, raporty te liczyły łącznie kilka tysięcy stron, zawierających setki zapytań dotyczących wypadków oraz liczne dokumenty PDF, obrazy i wykresy.
Klient napotykał liczne wyzwania, w tym:
Klient poszukiwał rozwiązania, które usprawni proces uzgadniania danych, zwiększy efektywność i jednocześnie poprawi jakość podejmowanych decyzji.
Dostęp do najważniejszych informacji dzięki AI
W trakcie analizy wstępnej projektu konsultanci FDM pracowali nad zrozumieniem, w jaki sposób pracownicy klienta korzystają z danych i jakie odpowiedzi najczęściej są im potrzebne.
Po uzyskaniu pełnego obrazu potrzeb klienta, konsultanci rozpoczęli segmentowanie informacji zawartych w raportach na mniejsze fragmenty tekstu, przygotowane do wyszukiwania semantycznego.
Czatbot został zbudowany tak, aby wyszukiwać najbardziej istotne fragmenty tekstu związane z zapytaniami, korzystając jednocześnie z osobnej bazy danych do reagowania na pytania uzupełniające. Konsultanci użyli modelu o długości kontekstu 16 000 tokenów, aby obsłużyć duże sekcje dokumentów.
Proces ten obejmował stworzenie pipeline’u Retrieval Augmentation Generation do interakcji z każdym unikalnym zestawem danych, konfigurację wyszukiwania wektorowego i semantycznego, implementację komunikatów zabezpieczających przed prompt injection oraz wykorzystanie bazy SQL do zapisywania historii wiadomości.
Aby zachować bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami, środki ochronne były stosowane na każdym etapie, a po wdrożeniu zespół wprowadził ograniczenia dostępu do danych wrażliwych.
Zintegrowane podejście do danych dzięki AI
Czatbot został zaprojektowany do aktywnego wspierania procesów.
Oprócz wyszukiwania danych historycznych potrafi teraz przygotowywać roczne raporty wraz z podsumowaniami, trendami i rekomendacjami. Praca analityków przy tych zadaniach ogranicza się obecnie do przeglądu i dopracowania treści, co skróciło czas przygotowania raportów o całe tygodnie.
Analizy predykcyjne i prognozowanie ryzyka stały się łatwiejsze, ponieważ modele trenowane na danych z wielu lat mogą przewidywać pojawiające się zagrożenia, a modele statystyczne identyfikować wskaźniki wczesnego ostrzegania przed zagrożeniami, umożliwiając szybką interwencję.
Wcześniej dane były rozproszone w dziewięciu obszarach działalności klienta. Dzięki AI zespoły mogą teraz wykrywać powtarzające się przyczyny i wzorce w całej organizacji oraz identyfikować ukryte ryzyka narastające w czasie.
Samo rozwiązanie jest modułowe i wielokrotnego użytku – zaprojektowane do elastycznego zarządzania danymi, łatwej integracji i konfigurowalnych zapytań. Architektura „cloud-first” może być wdrażana zarówno w Azure, AWS, jak i GCP.
Wnioski z wdrożenia
Wykorzystując kompatybilne technologie i rozwiązania AI typu open-source, konsultanci FDM skutecznie zwiększyli efektywność operacyjną klienta. Dzięki skróceniu ręcznego procesu uzgadniania danych z wielu godzin do zaledwie kilku sekund, wewnętrzne zespoły mogą teraz poświęcać czas na zadania o wyższej wartości. Jednocześnie korzystają z szybszych i dokładniejszych analiz generowanych przez czatbota, aby wspierać proces podejmowania decyzji biznesowych. Opłacalność i krótki czas wdrożenia czatbota sprawiają, że jest to rozwiązanie skalowalne dla całej organizacji.
