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

Hukuk firmaları ve sigorta şirketleri her ay binlerce sözleşme, talep, poliçe belgesi ve mahkeme dilekçesini işler — bunların çoğu yapılandırılmamış PDF'ler, taranmış görüntüler veya tutarsız biçimlendirilmiş Word dosyalarıdır. Manuel inceleme zahmetlidir: stajyer avukatlar ve hasar uzmanları, yorgunluk arttıkça hata oranlarının da yükseldiği anahtar tarihleri, dolar tutarlarını, taraf adlarını ve madde yükümlülüklerini çıkarmak için saatler harcar. Mevcut OCR araçları metni dijitalleştirir ancak okuduklarını anlayamaz, ekiplerin belgeleri hala manuel olarak sınıflandırmasına, doğrulamasına ve yönlendirmesine neden olur. Bu darboğaz, dava zaman çizelgelerini geciktirir, talep değerlendirmesini yavaşlatır ve kritik hükümlerin gözden kaçırılması durumunda uyumluluk riski oluşturur.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, ekiplerinizin karşılaştığı her türlü belge türünden verileri almak, sınıflandırmak, çıkarmak ve doğrulamak için yüksek doğrulukta
OCR ile LLM destekli anlama yeteneğini birleştiren akıllı bir belge işleme hattı sunabilir. Sistem sadece metni okumaz — bağlamı anlar: bir tazminat maddesini bir sorumluluk sınırlamasından ayırır, sigortalı tarafı talep sahibinden ayırt eder ve bir talep formu ile ekli tıbbi rapor arasındaki tutarsızlıkları işaretler. Belge türlerinize ve iş kurallarınıza özel olarak uyarlanmış özel çıkarma şemaları oluşturabiliriz; zamanla doğruluğun artmasını sağlayan, istisnai durumlar için insan müdahalesinin olduğu bir inceleme arayüzüyle. İşlem hattı, dava yönetimi veya talep sistemlerinize doğrudan entegre olur, böylece çıkarılan veriler yeniden girme ihtiyacı olmadan akış aşağı ilerler.
İşlem hattı aşamalı bir işleme mimarisini takip eder: belgeler toplu yüklemeleri, e-posta eklerini ve API gönderimlerini yöneten güvenli bir alım geçidi aracılığıyla girer, ardından sırasıyla OCR ön işleme, sınıflandırma, çıkarma, doğrulama ve zenginleştirme aşamalarından geçer. Her aşama, bir mesaj kuyruğu aracılığıyla iletişim kuran bağımsız, yatay olarak ölçeklenebilir bir mikro hizmettir, sistemin sıralama garantilerini korurken binlerce belgeyi eşzamanlı olarak işlemesine olanak tanır. Bir insan inceleme tezgahı, analist doğrulaması için düşük güvenilirlikteki çıkarmaları gösterir ve geri bildirim döngüleri, çıkarma modellerini sürekli olarak yeniden eğitir.
| Aşama | Süre | Teslim Edilecekler |
|---|---|---|
| Belge Keşfi | 1-2 Hafta | Belge taksonomisi, çıkarma şeması tasarımı, örnek analiz, entegrasyon haritalaması |
| OCR ve Ön İşleme | 2-4 Hafta | Çok motorlu OCR hattı, düzen analizi, tablo çıkarma, görüntü ön işleme |
| Sınıflandırma ve Çıkarma | 4-6 Hafta | LLM destekli sınıflandırıcılar, varlık çıkarıcılar, güvenilirlik puanlaması, şema doğrulama |
| İnceleme Arayüzü ve Entegrasyon | 6-8 Hafta | İnsan inceleme çalışma tezgahı, dava yönetimi bağlayıcıları, geri bildirim döngüsü uygulaması |
| Test ve Optimizasyon | 8-10 Hafta | Doğruluk kıyaslaması, verim testi, model ayarlaması, üretim dağıtımı |
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Backend | Python, FastAPI, Apache Kafka, Celery |
| AI / ML | OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Tesseract OCR, Azure Document Intelligence, spaCy |
| Frontend | React, TypeScript, TailwindCSS (inceleme çalışma 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, dakikalar süren otomatik çıkarmaya düşürüldü |
| Veri Çıkarma Doğruluğu | %94-97 | LLM anlama yeteneği, çeşitli düzenlerde şablon tabanlı OCR'ı önemli ölçüde geride bırakır |
| Analist Verimliliği | +4 kat | Personel, veri girişinden istisna incelemesine ve yüksek değerli analize kaydırıldı |
| Uyumluluk Riski Azaltma | -%60 | Otomatik doğrulama, gözden kaçan maddeleri, süresi dolmuş tarihleri ve veri tutarsızlıklarını yakalar |
| Belge Başına İşleme Maliyeti | -%70 | Otomasyon, manuel işçilik maliyetlerinin çok altında bir maliyetle 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.