Automatizzare la gestione documentale doganale con l’AI generativa: il caso DHL CustomsAI

Abbiamo preso parte al workshop Tech Radar for Process Intelligence & Automation degli Osservatori del Politecnico di Milano, un momento di confronto sui trend che stanno ridefinendo l’automazione e l’AI nelle aziende. 
Sul palco insieme a Marco Ferioli, Head of ITB Program Management di DHL Express Italy e Andrea Omati, Solution Architect & Senior Solution Builder di Sopra Steria, hanno presentato il caso DHL CustomsAI, raccontando approcci, scelte architetturali e risultati concreti. 
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La gestione documentale doganale rappresenta una delle aree più complesse e critiche per le aziende che operano su larga scala nei flussi di import ed export. Elevati volumi, finestre temporali ristrette e requisiti normativi stringenti rendono necessario un approccio che coniughi continuità operativa e qualità del dato.    

È in questo contesto che nasce DHL CustomsAI, una soluzione di automazione intelligente che abbiamo progettato e realizzato per supportare le attività di preparazione delle dichiarazioni doganali attraverso l’uso combinato di cloud, intelligenza artificiale generativa e architetture flessibili e scalabili, grazie al lavoro di squadra del team di professionisti DHL Express Italy, in collaborazione con Sopra Steria

Il contesto e le esigenze di business

Nel ciclo quotidiano di import ed export, DHL gestisce grandi quantità di documenti eterogenei che devono essere interpretati rapidamente e trasformati in dati strutturati, pronti per l’elaborazione. Fin dall’inizio, l’esigenza principale è stata quella di disporre di un servizio continuo, operativo 24x7, in grado di sostenere picchi di diverse migliaia di documenti all’ora, mantenendo al tempo stesso un controllo puntuale sui flussi e sullo stato di avanzamento dei processi.  

A questi requisiti si affiancava un obiettivo chiaro: migliorare in modo misurabile la qualità delle dichiarazioni doganali, ottimizzando i tempi di lavorazione e facilitare così il lavoro dei colleghi e colleghe del reparto Customs. 

 

 

La soluzione: dall’OCR all’AI generativa

DHL CustomsAI è una soluzione cloud-based su infrastruttura hyperscaler che supera i limiti dell’OCR tradizionale grazie all’uso di Large Language Model (LLM)
L’architettura è flessibile e supporta: 

  • Richieste sincrone per risposte immediate. 
  • Richieste batch per elaborazioni asincrone. 

Questa configurazione consente di bilanciare performance, tempi di risposta e sostenibilità economica in base ai volumi e alle priorità operative. 

Monitoraggio e controllo dei processi 

Un elemento distintivo di DHL CustomsAI è il monitoraggio end-to-end dei processi, che garantisce piena visibilità sui flussi documentali, performance e stato delle elaborazioni. 
La soluzione include Dashboard dedicate e alert automatici; Web application e Tracciamento completo

I risultati ottenuti

L’adozione di DHL CustomsAI ha portato risultati concreti e misurabili, con performance vicine al 100% (copertura informativa dei documenti; accuratezza dei dati e migliore qualità delle dichiarazioni doganali. 

Questi risultati dimostrano come un’adozione mirata dell’intelligenza artificiale generativa, integrata in un’architettura solida e governabile, possa trasformare un processo critico in un vero vantaggio operativo, migliorando l’efficienza complessiva e permettendo di sostenere volumi elevati senza compromettere affidabilità e compliance.  

Un esempio concreto di automazione applicata 

Il caso DHL CustomsAI dimostra come l’innovazione non risieda esclusivamente nella tecnologia, ma soprattutto nella sua applicazione pragmatica ai processi di business. Progettare soluzioni di automazione significa tenere insieme scalabilità, gestione del processo, affidabilità e ritorno dell’investimento.  
 
Per le aziende che operano in contesti regolamentati e gestiscono grandi volumi documentali, approcci di questo tipo rappresentano un passo concreto verso una trasformazione digitale misurabile e sostenibile, capace di generare valore reale nel tempo. 


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