Yapılandırılmamış belge dağlarını, haftalar değil dakikalar içinde yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir verilere dönüştürün.

Hukuk firmaları ve sigorta şirketleri her ay binlerce sözleşmeyi, talebi, poliçe belgesini ve mahkeme dosyasını işlemektedir — bunların çoğu yapılandırılmamış PDF'ler, taranmış görüntüler veya tutarsız biçimlendirilmiş Word dosyalarıdır. Manuel inceleme zahmetlidir: genç hukukçular ve hasar eksperleri, anahtar tarihleri, döviz miktarlarını, taraf adlarını ve madde yükümlülüklerini ayıklamakla saatler harcar ve yorgunluk arttıkça hata oranları yükselir. Mevcut OCR araçları metni dijitalleştirir ancak okuduklarını anlayamaz, bu da ekiplerin belgeleri hala manuel olarak sınıflandırmasına, doğrulamasına ve yönlendirmesine neden olur. Bu darboğaz dava sürelerini geciktirir, taleplerin sonuçlandırılmasını yavaşlatır ve kritik hükümlerin gözden kaçırılması durumunda uyumluluk riski yaratır.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, yüksek doğruluklu
OCR ile LLM destekli anlama yeteneğini birleştiren, ekibinizin karşılaştığı her türlü belge tipinden veriyi alabilen, sınıflandırabilen, ayıklayabilen ve doğrulayabilen akıllı bir belge işleme hattı sunabilir. Sistem sadece metin okumaz — bağlamı anlar: bir tazminat maddesini sorumluluk sınırlamasından ayırır, sigortalı tarafı talepte bulunandan ayırt eder ve bir talep formu ile ekli tıbbi rapor arasındaki tutarsızlıkları işaretler. Belge türlerinize ve iş kurallarınıza göre uyarlanmış özel ayıklama şemaları oluşturabiliriz; uç durumlar için insan müdahalesi döngülü bir inceleme arayüzü ile zamanla doğruluğun artmasını sağlar. Ayıklanan verilerin yeniden girilmeden doğrudan vaka yönetimi veya talep sistemlerinize akması için hat, bu sistemlere doğrudan entegre olur.
Hat, aşamalı bir işleme mimarisi izler: belgeler, toplu yüklemeleri, e-posta eklerini ve API gönderimlerini yöneten güvenli bir alım geçidi aracılığıyla girer, ardından sırasıyla OCR ön işleme, sınıflandırma, ayıklama, doğrulama ve zenginleştirme aşamalarından geçer. Her aşama, bir mesaj kuyruğu aracılığıyla iletişim kuran bağımsız, yatay olarak ölçeklenebilir bir mikroservistir, bu da sistemin binlerce belgeyi eş zamanlı olarak işleyebilmesini sağlarken sıralama garantilerini korur. Bir insan inceleme tezgahı, düşük güvenilirlikli ayıklamaları analist doğrulaması için ortaya çıkarır ve geri bildirim döngüleri, ayıklama modellerini sürekli olarak yeniden eğitir.
| Aşama | Süre | Teslimatlar |
|---|---|---|
| Belge Keşfi | 1-2 Hafta | Belge taksonomisi, ayıklama şeması tasarımı, örnek analiz, entegrasyon haritalaması |
| OCR ve Ön İşleme | 2-4 Hafta | Çoklu motorlu OCR hattı, düzen analizi, tablo ayıklama, görüntü ön işleme |
| Sınıflandırma ve Ayıklama | 4-6 Hafta | LLM destekli sınıflandırıcılar, varlık ayıklayıcıları, güven skoru, şema doğrulaması |
| İnceleme Kullanıcı Arayüzü ve Entegrasyon | 6-8 Hafta | İnsan inceleme tezgahı, vaka yönetimi bağlayıcıları, geri bildirim döngüsü uygulaması |
| Test ve Optimizasyon | 8-10 Hafta | Doğruluk kıyaslaması, verim testi, model ayarlaması, üretim dağıtımı |
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Arka Uç | Python, FastAPI, Apache Kafka, Celery |
| Yapay Zeka / Makine Öğrenimi | OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Tesseract OCR, Azure Document Intelligence, spaCy |
| Ön Uç | React, TypeScript, TailwindCSS (inceleme tezgahı) |
| Veritabanı | PostgreSQL, Elasticsearch, MinIO (belge depolama) |
| Altyapı | AWS ECS, S3, SQS, Lambda, CloudWatch |
| Metrik | İyileşme | Detay |
|---|---|---|
| Belge İşleme Süresi | -85% | Belge başına saatler süren manuel inceleme, dakikalık otomatik ayıklamaya düşer |
| Veri Ayıklama Doğruluğu | 94-97% | LLM'in anlama yeteneği, çeşitli düzenlerde şablon tabanlı OCR'ı önemli ölçüde geride bırakır |
| Analist Verimliliği | +4x | Çalışanlar veri girişinden istisna incelemesine ve yüksek değerli analize yönlendirilir |
| Uyumluluk Riski Azaltma | -60% | Otomatik doğrulama, kaçırılan maddeleri, süresi dolmuş tarihleri ve veri tutarsızlıklarını yakalar |
| Belge Başına İşleme Maliyeti | -70% | Otomasyon, manuel işçilik maliyetinin çok altında bir hacmi yönetir |
Binlerce adayı dakikalar içinde adil, tutarlı ve açıklanabilir aday değerlendirmeleriyle tarayın — doğrudan ATS'nize entegre edilmiş şekilde.
MicrocosmWorks, düşük kaliteli taramalardan bile çıkarma doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için Tesseract gibi gelişmiş OCR motorlarını ve bulut tabanlı görüş API'lerini eğrilik giderme, gürültü azaltma ve kontrast geliştirme dahil ön işleme adımlarıyla birleştirir. El yazısı notları için, okunabilirliğe bağlı olarak %85-95 doğruluk sağlayan, belge türlerinize göre ince ayarlanmış özel el yazısı tanıma modelleri dağıtırız. Sistem, yanlış verileri sessizce geçirmek yerine düşük güvenilirlikli çıkarmaları insan incelemesi için işaretler.
MicrocosmWorks, düzen bilincine sahip AI modellerini (LayoutLM veya Donut gibi) kullanarak, format farklılıklarına bakılmaksızın faturalardan alanları çıkarmak için akıllı belge anlama sistemleri geliştirir ve her satıcı için şablon oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır. Sistem zamanla satıcıya özgü desenleri öğrenir ve daha önce görülmemiş fatura düzenlerinden kalemleri, vergi tutarlarını, ödeme koşullarını ve PO numaralarını doğru bir şekilde çıkarabilir. Çok satıcılı destekle ilk pipeline kurulumu, geliştirme için tipik olarak saatte 15 ila 40 dolar arasında bir maliyete sahiptir.
MicrocosmWorks, tanınmayan belge türlerini, operasyon ekibinize otomatik uyarılarla bir karantina kuyruğuna yönlendiren bir sınıflandırma güven katmanı uygular ve yanlış sınıflandırılmış verilerin aşağı akış sistemlerine girmesini önler. Sistem bu yeni belgeleri eğitim adayları olarak yakalar ve insan etiketlemesi sonrasında bir sonraki model güncelleme döngüsüne dahil eder. Bu kendini geliştiren mimari, işlem hattının belge kapsamının iş operasyonlarınızla organik olarak büyüdüğü anlamına gelir.
MicrocosmWorks, PII için alan düzeyinde şifreleme ile belge işleme hatları kurar; bu, Sosyal Güvenlik numaraları, finansal hesap detayları ve sağlık kayıtları gibi hassas verilerin çıkarılma anında şifrelendiğini ve yalnızca yetkili sonraki sistemler tarafından çözüldüğünü garanti eder. İşleme hattı, veri yerleşimi gereksinimlerini karşılamak için şirket içi dağıtımı veya VPC yalıtımlı bulut işlemesini destekler ve tüm geçici dosyalar işleme sonrası güvenli bir şekilde silinir. Ayrıca, hassas alanlara yapılan her erişimi takip eden ve gerçek değerleri günlüklere maruz bırakmadan denetim günlüğü (audit logging) uygularız.
MicrocosmWorks, belge karmaşıklığına ve çıkarım gereksinimlerine bağlı olarak günde 10.000 ila 100.000'den fazla belge işleyebilen, dağıtılmış işleme kuyrukları ve otomatik ölçeklenen çalışanlar kullanarak belge işleme hatları tasarlar. Özellikle ipotek işlemleri için, tipik bir hat, eksiksiz bir kredi paketini (birden fazla belge türünde 50-80 sayfa) paralel çıkarım ile 90 saniyenin altında işler. Altyapıyı yatay olarak ölçeklenecek şekilde tasarlıyoruz, böylece yoğun sezon hacim artışları manuel müdahale olmaksızın otomatik olarak yönetilir.