Kurumsal AI
Faturayı model okuyor, muhasebe onaylıyor
Satın almada en sıkıcı işlerden biri fatura girişi. Tedarikçi faturası geliyor, biri açıp tarihi, tutarı, KDV'yi, vergi numarasını tek tek sisteme yazıyor. Şirkette yeni devreye aldığımız OCR modellerini bu işte hemen kullanmaya başladık ve farkı ilk günden gördük.
Akış çok basit
Faturayı yüklüyoruz. Model faturayı okuyor; tedarikçi, tarih, fatura numarası, tutar ve KDV gibi bilgileri çıkarıp ilgili alanları dolduruyor. Muhasebe ekibi alanlara bakıyor, gerekirse düzeltiyor ve kaydediyor.
Yükleme, modelin okuması ve alanların kontrolü dahil bir faturada toplam 8,1 saniye sürdü. Elle tek tek girdiğimiz bilgilerin saniyeler içinde hazır gelmesi işimizi bayağı kolaylaştırdı. Kazanç sadece hız da değil; sıkıcı ve hataya açık bir iş ortadan kalkıyor.
Neden klasik OCR yetmiyor?
Klasik OCR faturadaki yazıyı çıkarır ama hangi rakamın genel toplam, hangisinin KDV olduğunu bilmez. Bunun için her tedarikçinin şablonuna göre kural yazmanız gerekir. Yeni tedarikçi geldikçe kurallar büyür, bir yerden sonra bakımı başlı başına iş olur.
Görsel dil modelleri faturayı bir insan gibi bütün olarak okuyor. Toplam ile KDV'yi ayırabiliyor, sonucu da alan alan verebiliyor. Devreye aldığımız iki model bu işin iki ucunu karşılıyor: Qwen3-VL-Instruct ayrıca bir doküman ayrıştırıcı kullanmadan doğrudan modelle OCR yapmak için, PaddleOCR-VL 1.6 da maliyeti düşük tutarak tarama ve tanıma yapmak için.
Veri şirketin dışına çıkmıyor
Bence işin en güzel tarafı bu. Modeller şirket içinde çalışıyor, fatura verisi dışarıdaki bir servise gitmeden işleniyor.
Faturada tedarikçi bilgisi, fiyatlar, vergi numarası, bazen IBAN var. Bunu hızlı olsun diye dışarıdaki bir API'ye göndermek çoğu şirket için kolay verilecek bir karar değil. Model içeride çalışınca bu tartışma baştan kapanıyor, konuşulacak şey hız ve doğruluk oluyor.
Muhasebe neden hala kontrol ediyor?
Çünkü kaydın sorumluluğu modelde değil, muhasebede. Model çok iyi okuyor ama emin görünerek yanlış da okuyabilir: silik bir rakam, virgülle noktanın karışması, iki farklı KDV oranı olan bir fatura gibi.
O yüzden modeli onayın yerine koymuyoruz. Model dolduruyor, insan onaylıyor. Hız da geliyor, kayıt da kontrolden geçiyor. Benim ilk bakacağım sayı da aslında 8,1 saniye değil; muhasebenin kaç alanı düzeltmek zorunda kaldığı.
e-Fatura varken buna gerek var mı?
Türkiye'de faturaların önemli bir kısmı e-Fatura ya da e-Arşiv olarak geliyor ve bunlarda veri zaten XML olarak yapısal duruyor. OCR'ın asıl işe yaradığı yer PDF olarak gelen, taranmış ya da yurt dışındaki bir tedarikçiden gelen faturalar.
Yani modelin her faturayı okuması gerekmiyor. Yapısal veri varsa onu kullanmak, yoksa modele okutmak en mantıklısı. Küçük bir iş gibi duruyor ama her gün defalarca yapılıyor. Yapay zekanın şirket içinde en hızlı işe yaradığı yer bence tam da bu tür işler.