Akıllı Belge İşleme (IDP)

Akıllı Belge İşleme (IDP), Yapay Zeka (AI) teknolojisinden yararlanarak çeşitli belge türlerinden veri çıkarımı, işlenmesi ve analizini otomatikleştiren gelişmiş bir teknolojidir. Geleneksel veri giriş yöntemlerinden farklı olarak IDP, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri işleyebilir; bu da onu büyük miktarda bilgiyle çalışan modern işletmeler için güçlü bir araç haline getirir.

Akıllı Belge İşleme Nedir?

Temelde Akıllı Belge İşleme, belgelerden veri çıkarımının otomasyonudur ve yapılandırılmamış verileri, yapılandırılmış ve kullanılabilir bilgilere dönüştürür. Makine Öğrenimi (ML), Doğal Dil İşleme (NLP), Optik Karakter Tanıma (OCR) ve Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) gibi çeşitli yapay zeka teknolojilerini birleştirerek, belgeleri bir insan gibi okuyabilir, anlayabilir ve işleyebilir; üstelik çok daha hızlı ve doğru bir şekilde.

IDP, basit metin tanımanın ötesine geçer. Belge içindeki verinin bağlamını anlar, bilgileri sınıflandırır, ilgili veri noktalarını çıkarır ve bu bilgiyi iş sistemlerine ve iş akışlarına entegre eder. Bu yetenek, kuruluşların operasyonlarını kolaylaştırmasına, manuel iş yükünü azaltmasına ve veri doğruluğunu artırmasına olanak tanır.

Akıllı Belge İşleme Nasıl Çalışır?

Akıllı Belge İşleme, belgelerin verimli şekilde işlenmesine katkı sağlayan birkaç entegre adımdan oluşur:

1. Veri Yakalama

Süreç, belgelerin çeşitli kaynaklardan toplanmasıyla başlar. Bunlar taranmış görüntüler, PDF’ler, e-postalar veya dijital fotoğraflar gibi formatlarda olabilir. IDP sistemleri bu belgeleri alır ve sonraki işlemler için hazırlar.

2. Sınıflandırma

Belgeler alındıktan sonra sıradaki adım sınıflandırmadır. Sistem, belgeleri türüne göre (fatura, sözleşme, form, fiş vb.) kategorize etmek için yapay zeka algoritmaları kullanır. Bu otomatik sınıflandırma, her belgenin nasıl işleneceğinin belirlenmesi açısından kritiktir.

3. Çıkarım

Sınıflandırmanın ardından sistem, belgelerden ilgili verileri çıkarmak için OCR ve NLP teknolojilerini kullanır. OCR teknolojisi, basılı veya el yazısı metni okuyarak makineye kodlanmış metne dönüştürür. NLP ise metnin bağlamını ve anlamını anlamaya yardımcı olur; anahtar-değer çiftleri, tablolar ve varlıklar dahil anlamlı verilerin çıkarımını sağlar.

4. Doğrulama

Çıkarılan veriler doğruluk açısından doğrulanır. IDP sistemi, verileri önceden tanımlanmış kurallar veya veritabanlarıyla karşılaştırır. Anormallikler veya tutarsızlıklar tespit edilirse sistem bunları inceleme için işaretleyebilir. Bazı gelişmiş sistemler, modelin düzeltmelerden öğrenerek doğruluğunu sürekli artırdığı geri bildirim döngülerini içerir.

5. Entegrasyon

Doğrulanmış veriler, kurumsal kaynak planlama (ERP), müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) veya diğer veritabanları gibi iş sistemlerine entegre edilir. Bu entegrasyon, aşağı akış süreçlerinin (ör. ödeme işlemleri, müşteri kazanımı veya uyumluluk kontrolleri) sorunsuz otomasyonunu sağlar.

6. Sürekli Öğrenme

IDP’nin ayırt edici özelliklerinden biri, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğidir. Makine öğrenimi algoritmaları sayesinde sistem, her işlenen belgeyle performansını artırır. Yeni belge formatlarını tanımada, desenleri algılamada ve hataları azaltmada daha iyi hale gelir.

IDP’nin Arkasındaki Temel Teknolojiler

Akıllı Belge İşleme, etkili çalışabilmek için bir dizi ileri teknolojiyi bir arada kullanır:

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML)

AI ve ML, IDP’nin bel kemiğidir. Bu teknolojiler, sistemin insanın bilişsel işlevlerini taklit etmesini sağlar. Makine öğrenimi modelleri, büyük veri kümeleri üzerinde desenleri tanımak, kararlar almak ve açıkça programlanmaya gerek kalmadan zaman içinde gelişmek üzere eğitilir.

Optik Karakter Tanıma (OCR)

OCR teknolojisi, taranmış kağıt belgeler veya bir kamera ile çekilmiş görüntüler gibi çeşitli belge türlerini düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştürür. Gelişmiş OCR; farklı yazı tipleri, diller ve el yazısı stillerini işleyebilir ve sonraki işlemler için gerekli metinsel girdiyi sağlar.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve üretmesine olanak tanır. IDP’de NLP, metnin bağlamını anlamada, varlıkların (isim, tarih, tutar gibi) tanımlanmasında ve ilgili bilgilerin doğru şekilde çıkarılmasında kritik rol oynar.

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

RPA, dijital sistemlerle etkileşimde bulunan insan eylemlerini taklit ederek tekrarlayan görevleri otomatikleştirir. IDP bağlamında RPA; verilerin sistemler arasında taşınmasını, çıkarılan verilere göre iş akışlarının tetiklenmesini ve istisnaların yönetilmesini otomatikleştirebilir.

Akıllı Belge İşlemenin Faydaları

IDP uygulamak kuruluşlara sayısız avantaj sunar:

Ölçeklenebilirlik

IDP sistemleri, büyük hacimli belgeleri hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilir; operasyonları, personel ya da maliyet artışına gerek kalmadan ölçeklendirebilir. Bu ölçeklenebilirlik, büyüyen veya dalgalanan iş yüklerini yöneten işletmeler için kritiktir.

Maliyet Etkinliği

Manuel veri girişi ve işleme görevlerini otomatikleştirerek IDP, iş gücü maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Ayrıca, yeniden işlemeye veya uyumluluk sorunlarına yol açabilecek hataları en aza indirir.

Gelişmiş Doğruluk

Otomasyon, manuel veri girişine bağlı insan hatalarını azaltır. AI ve ML kullanımı, sistemin zaman içinde doğruluğunu sürekli olarak artırmasını sağlar.

Operasyonel Verimlilik

IDP, belge işleme sürelerini hızlandırarak iş akışlarını kolaylaştırır. Verilere daha hızlı erişim, daha hızlı karar alma ve geliştirilmiş müşteri hizmeti sağlar.

İyileştirilmiş Uyumluluk

Otomatik doğrulama ve tutarlı veri işleme, sektör düzenlemeleri ve standartlarına uyumu güçlendirir. IDP sistemleri, denetim ve raporlamayı kolaylaştıran iz kayıtları da tutabilir.

Daha İyi Müşteri Memnuniyeti

Daha hızlı işlem süreleri ve azalan hatalar, müşteri deneyimini iyileştirir. Örneğin, daha hızlı kredi onayları veya hasar ödemeleri, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırır.

Akıllı Belge İşlemenin Kullanım Alanları

Akıllı Belge İşleme, çeşitli sektörlerde uygulama alanı bulur. İşte bazı örnekler:

1. Sağlık

Hasta Kayıtlarının İşlenmesi:

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, tıbbi geçmişler, laboratuvar raporları ve sigorta formları dahil olmak üzere kapsamlı hasta belgeleriyle ilgilenir. IDP, bu belgelerden verileri çıkarıp organize ederek doğru ve zamanında bilgiye erişimi sağlar.

Sigorta Taleplerinin İşlenmesi:

Sağlık sigortası şirketleri, taleplerin otomatikleştirilmesi için IDP kullanır. Sistem, talep formlarından verileri çıkarır, bilgileri poliçelerle karşılaştırır ve onay sürecini hızlandırır.

2. Finans

Fatura İşleme:

Finans departmanları her gün birçok faturayı işler. IDP; tedarikçi adı, tutar, tarih gibi fatura verilerini otomatik olarak çıkarıp muhasebe sistemlerine girişi sağlar, ödemeleri hızlandırır ve doğruluğu artırır.

Kredi Başvuruları:

Bankalar; maaş bordrosu, vergi beyannamesi ve kimlik gibi başvuru belgelerinden veri çıkarımı ile kredi başvurularını işler. IDP bu süreci hızlandırır, onay sürelerini azaltır.

3. Hukuk

Sözleşme Analizi:

Hukukçular, sözleşmeleri inceleyip kritik maddeleri, koşulları ve yükümlülükleri çıkarmak için IDP kullanır. Bu otomasyon zamandan tasarruf sağlar ve önemli ayrıntıların gözden kaçırılma riskini azaltır.

Belge Yönetimi:

Hukuk firmaları, çok sayıda dosya ve yasal belgeyle ilgilenir. IDP, belgelerin verimli şekilde organize edilmesini, sınıflandırılmasını ve bulunmasını sağlar.

4. Lojistik

Nakliye Belgeleri:

Lojistik şirketleri, konşimento, paket listesi ve gümrük formlarını işler. IDP, bu belgelerden veri çıkarımını otomatikleştirerek tedarik zinciri verimliliğini artırır.

Teslimat Kanıtı:

Teslimat kanıtı belgelerinin yakalanması ve doğrulanması, doğru faturalandırma ve envanter yönetimi sağlar.

5. İnsan Kaynakları

Özgeçmiş Tarama:

İK departmanları, açık pozisyonlar için çok sayıda özgeçmiş alır. IDP, aday bilgilerini, becerilerini ve niteliklerini çıkararak hızlı aday ön elemesi yapmaya yardımcı olur.

Oryantasyon Belgeleri:

İş sözleşmeleri, vergi formları ve kimlik belgelerinin işlenmesi IDP ile verimli hale gelir ve sorunsuz bir oryantasyon süreci sağlanır.

6. Sigorta

Poliçe Risk Değerlendirme:

IDP, sigorta başvuruları, risk değerlendirmeleri ve destekleyici belgelerden veri çıkararak eksperlerin riski daha etkin değerlendirmesine yardımcı olur.

Hasar Yönetimi:

Talep formları ve destekleyici belgelerden veri çıkarımının otomatikleştirilmesi, hasar süreçlerini hızlandırır ve müşteri memnuniyetini artırır.

7. İpotek İşlemleri

Belge Doğrulama:

İpotek verenler, başvuru sahiplerinden kapsamlı belge ister. IDP; banka ekstreleri, istihdam doğrulama ve kredi raporları gibi belgelerden veri çıkarımı ve doğrulamasını otomatikleştirir.

Uyumluluk Kontrolleri:

Otomatik doğrulama, tüm yasal gerekliliklerin karşılanmasını sağlar ve uyumsuzluk riskini azaltır.

Akıllı Belge İşleme ve Yapay Zeka Otomasyonu

IDP, kurumlar içindeki yapay zeka otomasyonu stratejilerinin kritik bir bileşenidir. İşte yapay zeka, yapay zeka otomasyonu ve sohbet botlarıyla olan bağlantısı:

Yapay Zeka Otomasyonuyla Entegrasyon

IDP sistemleri, yapay zeka teknolojileriyle güçlendirilmiştir ve daha geniş AI otomasyon çabalarının ayrılmaz bir parçasıdır. Belge işlemenin otomatikleştirilmesiyle kuruluşlar uçtan uca otomatik iş akışları oluşturabilir. Örneğin bir satın alma sürecinde:

• IDP, satın alma siparişleri ve faturalardan veri çıkarır.
• RPA botları, bu verileri ERP sistemlerine girer.
• Önceden tanımlanmış kriterlere göre otomatik onay iş akışları tetiklenir.

Bu entegrasyon, manuel müdahaleleri azaltır, süreçleri hızlandırır ve doğruluğu artırır.

IDP ile Sohbet Botlarını Güçlendirme

Sohbet botları, müşteri hizmetleri ve desteğinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. IDP’nin sohbet botlarıyla entegrasyonu yeteneklerini artırır:

• Sohbet İçinde Belge Yükleme:
  Müşteriler, sohbet arayüzü üzerinden doğrudan belge yükleyebilir. IDP sistemi bu belgeleri gerçek zamanlı işler ve sohbet botu buna göre yanıt verir.

  • Örnek: Müşteri, sohbet botu aracılığıyla bir talep formu gönderir. IDP gerekli verileri çıkarır ve sohbet botu hemen onay veya sonraki adımları sağlar.

• Kişiselleştirilmiş Yanıtlar:
  Müşteri belgelerinden ilgili bilgileri çıkararak sohbet botları kişiselleştirilmiş destek sunabilir.

  • Örnek: Bir sohbet botu, yüklenen kimlik belgesini işledikten sonra hesapla ilgili özel bilgi verebilir.

Yapay Zeka Destekli İçgörüler

IDP yalnızca veri çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka ile daha derin analiz imkanı da sunar. Kuruluşlar bu verileri analiz ve karar verme süreçlerinde kullanabilir:

• Tahmine Dayalı Analitik:
  Belgelerdeki desenlerin analizi, müşteri davranışı veya risk faktörleri gibi eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olur.

• Duygu Analizi:
  NLP kullanılarak, işletmeler yazılı iletişimlerden müşteri duygusunu ölçebilir ve hizmetlerini geliştirebilir.

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

IDP önemli avantajlar sunsa da, kuruluşlar potansiyel zorluklara karşı dikkatli olmalıdır:

Veri Güvenliği ve Gizlilik

Hassas belgelerin işlenmesi sağlam güvenlik önlemleri gerektirir. Veri şifreleme, erişim kontrolleri ve GDPR gibi düzenlemelere uyum sağlanması şarttır.

Mevcut Sistemlerle Entegrasyon

Mevcut BT altyapısıyla sorunsuz entegrasyon dikkatli planlama gerektirebilir. Eski sistemler ve veri formatlarıyla uyumluluk değerlendirilmelidir.

Değişim Yönetimi

IDP’nin benimsenmesi, iş akışlarında ve personel rollerinde değişiklik gerektirebilir. Başarılı uygulama için uygun eğitim ve değişim yönetimi stratejileri önemlidir.

İlk Kurulum ve Yapılandırma

IDP sistemlerinin kurulumu, yapay zeka modellerinin yapılandırılmasını içerir ve uzmanlık gerektirebilir. Bazı çözümler, bu zorluğu azaltmak için önceden eğitilmiş modeller veya kullanıcı dostu arayüzler sunar.

Akıllı Belge İşleme (IDP) Üzerine Araştırmalar

Akıllı Belge İşleme (IDP) alanı, belgelerin nasıl işlendiğini ve anlaşıldığını devrim niteliğinde değiştirme potansiyeli nedeniyle son yıllarda önemli ilgi görmüştür. Lei Cui ve arkadaşlarının “Belge AI: Karşılaştırmalar, Modeller ve Uygulamalar” (2021) başlıklı makalesi, iş belgelerinin otomatik okunması, anlaşılması ve analizine yönelik teknikleri kapsayan Belge AI alanını ele alır. Bu araştırma, belge düzeni analizi, görsel bilgi çıkarımı ve belge görüntü sınıflandırmasında derin öğrenmenin rolüne dikkat çeker. Makalede, geleneksel kural tabanlı belge analizi ile modern derin öğrenme yaklaşımları tartışılır ve gelecekteki araştırma yönleri ortaya konur.

Bir diğer önemli katkı, Soyeon Caren Han ve arkadaşlarının “Belge Zekâsı Anlama Çalıştayı” (2023) çalışmasındadır. Bu çalıştay, iş, hukuk ve tıp gibi alanlarda belge anlama ve bilgi çıkarımındaki zorlukların ele alınması için uzmanları bir araya getirmiştir. Çalışmada, otomatik belge işleme tekniklerinin gerekliliği vurgulanmış ve çoklu ardışık sayfalardan tam belge düzeyinde anlamayı test eden PDFVQA veri setiyle bir veri yarışması sunulmuştur.

Daha ileri gelişmeler ise Subhojeet Pramanik ve arkadaşlarının “Belge Temsili Öğrenimi için Çok Modlu, Çok Görevli Öğrenmeye Dayalı Bir Ön Eğitim Çerçevesine Doğru” (2022) başlıklı makalesinde sunulmuştur. Bu araştırma, metin, düzen ve görüntü temsillerinin öğrenimini geliştirmek için kendi kendine denetimli ve denetimli ön eğitim kullanan çok görevli bir öğrenme çerçevesi önermektedir. Özellikle çok sayfalı belgeler üzerinde duran bu çerçeve, çeşitli belge görevlerinde (sınıflandırma, bilgi çıkarımı, arama) etkinliğini göstermektedir.