PDF Faturalardan Veri Çıkarma: OCR, GPT Vision ve Hibrit Yöntem

Giriş

Faturalarla çalıştıysanız, sürecin ne kadar tekrarlayıcı olabileceğini bilirsiniz.

Her ay farklı biçimlerde yeni faturalar gelir. Bazıları doğrudan muhasebe yazılımından PDF olarak gelir, bazıları ise taranmış belgeler veya telefonla çekilmiş fotoğraflardır. Sonra birinin her dosyayı açıp tedarikçi adını, fatura numarasını, tarihi ve toplam tutarı bulması ve her şeyi bir elektronik tabloya ya da muhasebe sistemine girmesi gerekir.

İlk bakışta büyük bir iş gibi görünmeyebilir. Ancak yüzlerce ya da binlerce faturayla uğraşırken süreç çabucak zaman alıcı hale gelir.

Bir de insan hatası riski var. Yanlış yazılmış bir rakam, hatalı bir tarih veya farklı girilmiş bir tedarikçi adı, özellikle mutabakat sırasında sonradan sorunlara yol açabilir.

İyi haber şu: bunların hepsini elle yapmak zorunda değilsiniz. PDF faturalardan verileri OCR ve yapay zeka görüntü modelleri gibi araçlarla otomatik olarak çıkarabilirsiniz. Asıl zorluk, işletmeniz için hangi yaklaşımın en iyi olduğuna karar vermektir.

Bu rehberde üç seçeneğe bakacağız: OCR, GPT Vision ve ikisini birleştiren hibrit yaklaşım. Her yöntemin nasıl çalıştığını, nerede yetersiz kaldığını ve güvenilir sonuçlar üreten bir fatura çıkarma hattının nasıl kurulacağını anlatacağız.

Ayrıca 10.000'den fazla faturayı işlemiş bir yapay zeka fatura çıkarıcısını nasıl geliştirdiğimize dair gerçek bir örnek de paylaşacağız.

Manuel Fatura Veri Girişi Neden Sorun?

Ayda yalnızca birkaç fatura aldığınızda manuel giriş zorunlu olarak bir sorun değildir. Ancak hacim arttıkça süreci yönetmek zorlaşır.

İşletmelerin sık karşılaştığı sorunlardan bazıları şunlardır.

Çok fazla zaman alır.

Birinin her faturayı açması, gerekli bilgileri bulması ve doğru alanlara girmesi gerekir. Fatura başına yalnızca birkaç dakika sürebilir, ancak yüzlerce belgeyi işlerken bu dakikalar hızla birikir.

Küçük hatalar daha büyük sorunlara yol açabilir.

Yanlış tutar girmek, fatura numarasında bir rakamı atlamak veya tutarsız bir tarih biçimi kullanmak kolaydır. Bu hatalar mükerrer kayıtlara, ödeme hatalarına ve mutabakat sırasında ek işe yol açabilir.

Her tedarikçinin fatura biçimi farklıdır.

Bir tedarikçi fatura numarasını sayfanın üstüne koyarken, bir diğeri altına yakın bir yere koyar. Bazıları "Invoice No." gibi etiketler kullanırken, bazıları "Bill Number" veya benzeri bir ifade kullanır.

İnsanlar bu farklılıkları genellikle aşabilir, ancak bunu elle yapmak zaman alır.

İşletme büyüdükçe süreç yönetilmesi daha zor hale gelir.

Daha fazla iş genellikle daha fazla tedarikçi ve daha fazla fatura demektir. Sürecin hâlâ her ayrıntıyı elle giren birine bağlı olması durumunda, yetişmek için sonunda daha fazla zamana, daha fazla kişiye veya her ikisine birden ihtiyaç duyarsınız.

Fatura çıkarmayı otomatikleştirmek bu sorunları çözmeye yardımcı olur. Her alanı elle yazmak yerine finans ekibiniz sonuçları kontrol etmeye ve ekstra dikkat gerektiren faturaları ele almaya odaklanabilir.

Bir Faturadan Hangi Verileri Çıkarabilirsiniz?

Düzen ve ifadeler tedarikçiden tedarikçiye değişse de çoğu fatura benzer bilgiler içerir.

İhtiyaçlarınıza bağlı olarak bir fatura çıkarma sistemi şu ayrıntıları yakalayabilir:

Her şeyi çıkarmanız şart değil.

Birçok işletme, muhasebe kayıtlarını güncellemek veya faturaları mevcut verilerle eşleştirmek için yalnızca birkaç temel alana ihtiyaç duyar. Mümkün olan her ayrıntıyı toplayıp güvenilmez sonuçlarla karşılaşmak yerine bu alanları doğru çıkarmak genellikle daha iyidir.

Yöntem 1: OCR

OCR, optik karakter tanıma (optical character recognition) anlamına gelir. Bir görüntüdeki veya taranmış belgedeki metni makinenin okuyabileceği metne dönüştürür.

Örneğin taranmış bir fatura aldığınızda OCR, tedarikçi adını, fatura numarasını, tarihleri ve tutarları okuyup yazılımınızın işleyebileceği metne çevirebilir.

Aralarında Tesseract gibi açık kaynaklı araçlar ve bulut tabanlı OCR hizmetlerinin de bulunduğu birçok seçenek mevcuttur.

Unutmamanız gereken önemli bir nokta, her PDF'in OCR'a ihtiyaç duymadığıdır. Bir fatura dijital olarak oluşturulmuşsa ve seçilebilir metin içeriyorsa, pdfplumber veya PyMuPDF gibi kütüphaneler bu metni doğrudan çıkarabilir.

OCR esas olarak fatura taranmış olduğunda veya görüntü olarak kaydedildiğinde işe yarar.

OCR'ın iyi çalıştığı yerler

Hızlı ve uygun maliyetlidir. OCR, her sayfayı bir yapay zeka modeline göndermenin maliyeti olmadan çok sayıda belgeyi işleyebilir.

Sayfada görünen metni çıkarır. Bağlama dayalı bir yanıt üretmesi gerekmez; bu da basılı rakamları ve diğer ayrıntıları yakalamak için kullanışlı olmasını sağlar.

Yerel olarak çalışabilir. Seçtiğiniz araca bağlı olarak belgeleri harici bir hizmete göndermek yerine kendi sunucularınızda işleyebilirsiniz.

OCR'ın yetersiz kaldığı yerler

OCR bir faturadaki kelimeleri okuyabilir, ancak bu kelimelerin ne anlama geldiğini mutlaka anlamaz.

Örneğin bir faturada ara toplam, vergi tutarı, toplam tutar ve ödenecek bakiye bulunabilir. OCR bu dört sayıyı da çıkarabilir, ancak muhasebe sisteminizin hangisine ihtiyaç duyduğunu otomatik olarak bilemez.

Doğru alanları belirlemek için kurallara veya şablonlara ihtiyaç duyabilirsiniz. Bu kurallar, bir tedarikçi fatura düzenini değiştirdiğinde bozulabilir.

Düşük kaliteli taramalar, kaşeler, logolar, el yazısı ve alışılmadık biçimlendirme de sonuçları etkileyebilir.

OCR, sınırlı sayıda tedarikçiyle çalıştığınızda ve fatura biçimleri nadiren değiştiğinde iyi bir seçimdir. İşlem hızı ve maliyet önemli kaygılarsa özellikle kullanışlıdır.

Yöntem 2: GPT Vision

GPT Vision farklı bir yaklaşım izler. Yalnızca metni çıkarmak yerine, görüntü işleyebilen bir yapay zeka modeli bir faturanın düzenini inceleyebilir ve her alanın neyi temsil ettiğini çevredeki bilgileri kullanarak çözebilir.

Modele bir fatura verip tedarikçi adı, fatura numarası, tarih ve toplam tutar gibi belirli ayrıntıları döndürmesini isteyebilirsiniz.

Yanıt JSON olarak yapılandırılabilir; bu da çıkarılan bilgilerin başka bir uygulamaya aktarılmasını kolaylaştırır.

Örneğin modelden şuna benzer bir çıktı döndürmesini isteyebilirsiniz:

{
  "supplier_name": "Acme Supplies Ltd",
  "invoice_number": "INV-2026-0412",
  "invoice_date": "2026-10-12",
  "total_amount": 1240.00,
  "currency": "GBP"
}

Başlıca avantajı, düzen alışılmadık olsa bile modelin belgeyi anlamak için bağlamı kullanabilmesidir.

OpenAI'ın API'sinde PDF girişi, modele hem çıkarılmış metni hem de sayfa görüntülerini sağlayabilir; böylece model belgenin içeriğini ve görsel düzenini birlikte değerlendirebilir.

GPT Vision'ın iyi çalıştığı yerler

Farklı fatura düzenlerini işler. Başlamadan önce her tedarikçi için ayrı bir şablon oluşturmanız gerekmez.

Alanları belirlemek için bağlamı kullanabilir. Örneğin belge hem sizin şirket bilgilerinizi hem de tedarikçinin bilgilerini içeriyorsa ikisini birbirinden ayırt edebilir.

Görsel bilgiyi yorumlayabilir. Bir şirket adı seçilebilir metin yerine logoda yer alıyorsa, bir görüntü modeli yine de onu tanımlayabilir.

Bu yetenekler, faturalar çok sayıda farklı tedarikçiden geldiğinde ve tutarlı bir biçim izlemediğinde GPT Vision'ı kullanışlı kılar.

GPT Vision'ın yetersiz kaldığı yerler

En büyük endişe, yapay zekanın bazen doğru görünen ama doğru olmayan bir yanıt verebilmesidir.

Örneğin bir model, fatura toplamındaki bir rakamı yanlış okuyabilir veya aynı sayfada iki işletmeden söz edildiğinde yanlış şirket adını seçebilir.

Ayrıca geleneksel OCR'dan daha pahalı olabilir; özellikle çok sayfalı, ayrıntılı görüntüler içeren uzun PDF'leri işlerken. İşlem süresi ve maliyet; modele, belgeye ve gönderilen bilgi miktarına bağlıdır.

Gizlilik de bir diğer husustur. Faturaları harici bir yapay zeka hizmetine göndermeden önce yaklaşımın şirketinizin veri koruma gereksinimlerini karşıladığından emin olmalısınız.

GPT Vision, esneklik gerektiğinde ve faturalarınız düzen açısından önemli ölçüde farklılık gösterdiğinde iyi bir seçenektir. Ancak çıktısı, finansal kayıtlarda kullanılmadan önce yine de kontrol edilmelidir.

Yöntem 3: Hibrit

Peki OCR ile GPT Vision'ın güçlü yanlarını birleştirebilseydiniz?

Hibrit yaklaşımın fikri tam olarak budur.

İlk metin çıkarma işini OCR veya bir PDF metin çıkarma kütüphanesi yapar. Ardından bir yapay zeka modeli, gerektiğinde fatura görüntüsüyle birlikte bu bilgiyi kullanarak ihtiyacınız olan alanları belirler.

Son olarak bir doğrulama katmanı, çıkarılan verileri önceden tanımlanmış kurallara ve mevcut iş kayıtlarınıza göre kontrol eder.

Süreç şöyle görünebilir:

1. Metni bir PDF kütüphanesi veya OCR ile çıkarın.
2. Mümkün olduğunda fatura numarası ve tarih gibi basit alanları belirlemek için basit kurallar kullanın.
3. Daha karmaşık alanları belirlemek için ilgili metni ve gerektiğinde fatura görüntüsünü bir yapay zeka modeline gönderin.
4. Yapay zekanın yanıtlarını orijinal metinle karşılaştırın ve doğrulanamayan değerleri işaretleyin.
5. Çıkarılan bilgileri tedarikçi listenize ve diğer iş kurallarına göre kontrol edin.
6. Şüpheli sonuçları incelenmek üzere bir kişiye gönderin.

Bu yaklaşım, tek başına OCR'dan daha fazla esneklik sağlarken yapay zeka hatalarını yakalamaya yardımcı kontroller de ekler.

Maliyetleri de düşürebilir, çünkü her alan için bir görüntü modeline güvenmeniz gerekmez. Basit bilgiler çoğu zaman doğrudan çıkarılabilir; yapay zeka ise daha fazla bağlam gerektiren kısımları ele alır.

Önemli olan, sistemi çıkarma ve doğrulamanın birlikte çalışacağı şekilde tasarlamak ve yapay zekanın yanıtını otomatik olarak doğru kabul etmemektir.

OCR, GPT Vision ve Hibrit: Bir Karşılaştırma

Her yaklaşımın kendine göre bir yeri vardır. En iyi seçim; aldığınız fatura türlerine, işlediğiniz fatura sayısına, bütçenize ve sonuçların ne kadar doğru olması gerektiğine bağlıdır.

Her durum için tek bir kazanan yoktur.

OCR basit faturalar için yeterli olabilir; GPT Vision belge düzenleri farklılık gösterdiğinde daha fazla esneklik sunar. Bu esnekliğe ihtiyaç duyduğunuzda ama hataları azaltmak için ek kontrollere de ihtiyaç duyduğunuzda hibrit bir sistem çoğu zaman değerlendirmeye değerdir.

Bir yöntemin her zaman diğerlerinden daha doğru olacağını varsaymak yerine, her yaklaşımı kendi faturalarınızla test etmek önemlidir.

Fatura Çıkarma Hattı Kurmak İçin Adım Adım Rehber

Yaklaşımınızı seçtikten sonraki adım, faturaları baştan sona işleyebilecek bir iş akışı kurmaktır.

Tipik bir hat şöyle çalışır.

Adım 1: Faturaları tek bir yerde toplayın

Faturalar çoğu zaman e-posta, tedarikçi portalları veya taranmış belgeler üzerinden gelir.

Bunları farklı konumlardan elle işlemek yerine merkezi bir klasöre veya gelen kutusuna yönlendirin. Bu, ortak bir Google Drive klasörü ya da özel bir e-posta adresi olabilir.

İş akışınız daha sonra yeni faturaları algılayıp otomatik olarak işlemeye başlayabilir.

Adım 2: Dosya türünü kontrol edin

Herhangi bir şey çıkarmadan önce PDF'in gerçek metin içerip içermediğini veya taranmış görüntülerden oluşup oluşmadığını belirleyin.

Bu önemlidir, çünkü dijital PDF'ler çoğu zaman OCR olmadan doğrudan işlenebilir.

Gereksiz OCR'ı atlamak iş akışını hızlandırabilir ve gerekmeyen yerlerde tanıma hataları oluşmasını önleyebilir.

Adım 3: Metni çıkarın

Dijital faturalardan metin çıkarmak için bir PDF kütüphanesi kullanın. Belge taranmışsa veya görüntü tabanlıysa bunun yerine OCR kullanın.

Çıkarılan orijinal metnin bir kopyasını saklayın.

Yapay zekanın yanıtlarını doğrulamak ve doğru görünmeyen alanları incelemek için buna daha sonra ihtiyaç duyacaksınız.

Adım 4: Gerekli alanları çıkarın

Şimdi işletmenizin ihtiyaç duyduğu bilgileri belirleyin.

Bazı alanlar için basit kurallar yeterli olabilirken, diğerleri belgeyi yorumlamak için bir yapay zeka modeli gerektirebilir.

Modelden, önceden tanımlanmış alan adları ve veri türleriyle JSON gibi tutarlı bir yapı döndürmesini isteyin. Bu, çıktının işlenmesini kolaylaştırır ve tutarsız yanıtlardan kaynaklanan sorunları azaltır.

Eksik veya belirsiz değerlerin nasıl ele alınacağını da tanımlamalısınız. Örneğin model, bir alanı güvenilir şekilde belirleyemediğinde tahmin etmek yerine null döndürmelidir.

Adım 5: Sonuçları doğrulayın

Bu, tüm iş akışının en önemli bölümlerinden biridir.

Çıkarma doğru görünse bile, sonuçları muhasebe sisteminize kaydetmeden önce kontrol edin.

Faydalı doğrulama kontrolleri şunlardır:

• Fatura tarihinin geçerli olduğunu doğrulamak.
• Fatura toplamının beklenen hesaplamayla eşleştiğini kontrol etmek.
• Verginin ve ara toplamın faturayla tutarlı olduğunu doğrulamak.
• Tedarikçiyi onaylı tedarikçi listenizle eşleştirmek.
• Fatura numarasının daha önce var olup olmadığını kontrol etmek.
• Zorunlu alanların mevcut olduğunu doğrulamak.
• Çıkarılan değerleri orijinal belgeyle karşılaştırmak.

Her kontrol her fatura için geçerli değildir; bu nedenle doğrulama kurallarınız, işletmenizin finansal belgeleri nasıl ele aldığını yansıtmalıdır.

Adım 6: Şüpheli faturaları incelemeye gönderin

Her fatura otomatik olarak işlenecek kadar net olmayacaktır.

Bir tarama okunamaz olabilir, bir tedarikçi kayıtlarınızda bulunmayabilir veya bir tutar doğrulama kontrolünden geçemeyebilir.

İş akışının ne olursa olsun devam etmesine izin vermek yerine bu faturaları manuel inceleme için işaretleyin.

İncelemeyi yapan kişinin neye dikkat etmesi gerektiğini bilmesi için işaretleme nedenini de ekleyin.

Zamanla bu istisnaları tekrarlayan sorunları belirlemek ve çıkarma sürecini iyileştirmek için kullanabilirsiniz.

Adım 7: Doğrulanan verileri dışa aktarın

Bir fatura doğrulamadan geçtikten sonra, çıkarılan bilgileri uygun hedefe gönderin.

Kurulumunuza bağlı olarak bu bir elektronik tablo, veritabanı, muhasebe platformu veya başka bir iş uygulaması olabilir.

Çıkarılan verilerin yanında orijinal faturaya bir referans tutun. Bu, tutarsızlıkları araştırmayı ve denetim izini korumayı kolaylaştırır.

Bu noktada iş akışı rutin faturaları otomatik olarak işleyebilir, istisnaları ise ekibinizin incelemesi için bırakır.

Yaygın Sorunlar ve Çözümleri

İyi tasarlanmış bir fatura çıkarma sistemi bile sorunlarla karşılaşabilir. Önemli olan olası nedenleri belirlemek ve iş akışına güvenceler yerleştirmektir.

Bu sorunlara baktığınızda bir şey netleşiyor: bilgiyi çıkarmak işin yalnızca bir kısmıdır.

Doğrulama kuralları, mükerrer kontrolleri ve istisna yönetimi, temel bir çıkarma iş akışını finans ekibinin güvenebileceği bir yapıya dönüştüren unsurlardır.

Gerçek Bir Örnek: Yapay Zeka Fatura Çıkarıcımız

Bir müşterimiz için, finans ekibinin PDF faturalardaki düzenleyen şirketi belirlemesi ve bu şirketi Excel'de tutulan mevcut iş kayıtlarına göre kontrol etmesi gereken bir fatura işleme projesi üzerinde çalıştık.

Sorun fatura hacmiydi. Belgelerin birçok farklı tedarikçiden gelmesi nedeniyle her şirket adını elle kontrol etmek hatırı sayılır bir zaman alıyordu.

Farklı fatura düzenleri işi daha da zorlaştırıyordu. Bazı şirket adları normal metin olarak yer alırken, bazıları logonun bir parçasıydı. Bazı durumlarda aynı sayfada birden fazla şirket adı görünüyordu.

Python ile, OCR'ı OpenAI Vision API ile birleştiren hibrit bir fatura çıkarma sistemi geliştirdik.

İş akışının üç ana aşaması vardır.

1. Fatura alımı

Yeni PDF faturalar otomatik olarak toplanır ve bir işlem kuyruğuna eklenir.

Bu, birinin her dosyayı açıp süreci elle başlatması ihtiyacını ortadan kaldırır.

2. Hibrit çıkarma

OCR ve OpenAI Vision, her faturayı düzenleyen şirketi belirlemek için birlikte çalışır.

OCR çıkarılan metni sağlar; görüntü modeli ise belgenin düzenini yorumlamaya ve aksi halde gözden kaçabilecek şirket adlarını belirlemeye yardımcı olur.

3. Doğrulama ve kayıt güncellemeleri

Çıkarılan şirket adı, müşterinin Excel tabanlı iş kurallarına göre kontrol edilir.

Sonuç gerekli kontrollerden geçtiğinde iş akışı ilgili kayıtları günceller. Daha fazla dikkat gerektiren sonuçlar inceleme için işaretlenebilir.

Sonuçlar

Proje aşağıdaki sonuçları verdi:

Bu rakamlar, bu projeye özgü bildirilen sonuçları yansıtır. Doğruluk ve uyumluluk; belge kalitesine, çıkarılan alanlara ve sistemin nasıl değerlendirildiğine bağlı olarak değişebilir.

Neler öğrendik

En büyük ders, bu kullanım senaryosunda ne OCR'ın ne de yapay zekanın tek başına yeterli olmadığıydı.

OCR bazen yalnızca logolarda yer alan şirket adlarını kaçırıyordu. Görüntü modeli bu logoları yorumlayabiliyordu, ancak sayfada birkaç ad göründüğünde ara sıra yanlış şirketi seçiyordu.

İki yöntemi birleştirmek ve sonuçları müşterinin kendi kayıtlarıyla karşılaştırmak, her iki sorunu da çözmeye yardımcı oldu.

Benzer ilkeleri diğer doküman otomasyonu projelerinde de kullanıyoruz.

Örneğin Otomatik Doküman İşleme sistemimiz, taranmış postayı İK, Bordro ve Finans gibi kategorilere ayırır, ardından her belgeyi uygun hedefe yönlendirir.

Her projenin ayrıntıları farklıdır, ancak temel fikir aynıdır: tekrarlayan işi otomatikleştirirken hataları yakalamak için kontrolleri yerinde tutmak.

Hangi Yöntemi Seçmelisiniz?

Doğru yaklaşım, ulaşmaya çalıştığınız hedefe bağlıdır.

Şu durumlarda OCR'ı seçin:

• Nispeten az sayıda tedarikçiden fatura alıyorsanız.
• Fatura düzenleri nadiren değişiyorsa.
• Yüksek hacimde belge işliyor ve maliyetleri düşük tutmak istiyorsanız.
• İhtiyacınız olan alanları belirlemek için kurallar veya şablonlar kullanabiliyorsanız.

Şu durumlarda GPT Vision'ı seçin:

• Çok sayıda farklı tedarikçiden fatura alıyorsanız.
• Düzenler önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa.
• Her tedarikçi için şablon oluşturmaktan ve bakımını yapmaktan kaçınmak istiyorsanız.
• Fatura hacminiz ve bütçeniz yapay zeka tabanlı işlemeyi uygulanabilir kılıyorsa.

Şu durumlarda hibrit yaklaşımı seçin:

• Yüzlerce ya da binlerce fatura işliyorsanız.
• Doğruluk finans ekibiniz için önemliyse.
• Farklı düzenleri, logoları ve tutarsız biçimlendirmeyi ele almanız gerekiyorsa.
• Yapay zekanın esnekliğini kendi kayıtlarınıza karşı doğrulamayla birleştirmek istiyorsanız.

Hangi yöntemin en iyi çalışacağından emin değilseniz, küçük bir testle başlayın.

İşletmenizin aldığı farklı biçimleri temsil eden yaklaşık 50 gerçek fatura alın. Bunları düşündüğünüz yaklaşımlardan geçirin, ardından çıkarılan sonuçları doğru verilerle karşılaştırın.

Yalnızca genel doğruluğa bakmayın. Hangi alanların yanlış olma olasılığının en yüksek olduğunu, hâlâ ne kadar manuel incelemenin gerektiğini, işlemenin ne kadar sürdüğünü ve her faturanın işlenmesinin ne kadara mal olduğunu kontrol edin.

Bu, işletmeniz için hangi çözümün mantıklı olduğuna dair çok daha net bir tablo sunar.

Sonuç

Fatura verilerini elle girmek başta yönetilebilir görünebilir, ancak fatura sayısı arttıkça giderek zorlaşır.

Süreci otomatikleştirmek zaman kazandırabilir, tekrarlayan işi azaltabilir ve finans ekibinizin daha önemli görevlere odaklanmasına yardımcı olabilir.

OCR, basit belgelerden metin çıkarmak için pratik bir seçenektir. GPT Vision, faturaların düzenleri farklı olduğunda veya bağlamın daha iyi anlaşılması gerektiğinde daha fazla esneklik sunar. Hibrit yaklaşım ikisini birleştirir ve bir kontrol katmanı daha ekler.

Birçok işletme için bu kombinasyon, özellikle fatura hacimleri yüksek olduğunda ve hatalar ileride sorunlara yol açabileceğinde değerlendirmeye değerdir.

Ancak hatırlanması gereken bir şey var: veriyi çıkarmak işin yalnızca yarısıdır.

Ayrıca tedarikçinin doğru olduğunu, rakamların mantıklı olduğunu ve faturanın daha önce işlenmediğini de kontrol etmeniz gerekir.

Doğru çıkarma yöntemi ve doğrulama kurallarıyla, sonuçlar üzerindeki kontrolünüzü kaybetmeden tekrarlayan işin büyük bölümünü otomatikleştirebilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

Taranmış PDF faturalardan veri çıkarabilir miyim?

Evet. Taranmış PDF'ler genellikle seçilebilir metin yerine görüntüler içerir; bu nedenle bunları okumak için OCR'a veya görüntü işleyebilen bir yapay zeka modeline ihtiyacınız olacaktır.

Taramanın kalitesi fark yaratır. Eğri sayfaları düzeltmek, kontrastı iyileştirmek ve görüntü gürültüsünü azaltmak çıkarma sonuçlarını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

GPT Vision fatura işleme için yeterince doğru mu?

GPT Vision birçok fatura biçimini işleyebilir ve bilgileri bağlama dayanarak belirleyebilir, ancak kusursuz değildir.

Bir sayıyı yanlış okuyabilir, tedarikçiyi müşteriyle karıştırabilir veya yanlış bir değer döndürebilir. Bu nedenle çıkarılan bilgileri kaydetmeden önce orijinal faturaya ve iş kayıtlarınıza göre doğrulamak en iyisidir.

Faturaları bir yapay zeka hizmetine göndermek güvenli mi?

Bu, kuruluşunuzun veri koruma gereksinimlerine ve kullandığınız hizmete bağlıdır.

Faturaları harici bir sağlayıcıya göndermeden önce veri işleme politikalarını inceleyin ve kurulumun gizlilik ve uyumluluk gereksinimlerinizi karşıladığından emin olun.

Faturalarınızın kendi ortamınızda kalması gerekiyorsa, kendi sunucunuzda barındırılan OCR'ı veya harici bir yapay zeka hizmetine gönderilen bilgiyi sınırlayan bir iş akışını değerlendirebilirsiniz.

Her tedarikçi için ayrı bir şablona ihtiyacım var mı?

Zorunlu değil.

Geleneksel OCR tabanlı sistemler, alanları belirlemek için çoğu zaman tedarikçiye özel şablonlara veya kurallara dayanır. Fatura düzenleri değiştiğinde bunların bakımı gerekebilir.

GPT Vision, her tedarikçi için ayrı bir şablon olmadan daha geniş bir düzen yelpazesini işleyebilir. Hibrit bir sistem de şablon ihtiyacını azaltabilir; ancak doğrulama kuralları yine de önemlidir.

Bir fatura çıkarma sistemini geliştirmek ne kadar sürer?

İş akışının karmaşıklığına bağlıdır.

Standart PDF'lerden birkaç alanı çıkaran basit bir sistemin geliştirilmesi yalnızca birkaç gün sürebilir.

OCR, yapay zeka ile çıkarma, doğrulama, mükerrer tespiti, manuel inceleme süreci ve muhasebe sistemi entegrasyonu içeren daha kapsamlı bir çözüm birkaç hafta sürebilir. Karmaşık iş kuralları veya eski sistem entegrasyonları içeren bir proje daha uzun sürebilir.