Günlük operasyonlarda, çeşitli endüstriler geleneksel işleme yöntemlerinin yeteneklerini aşan büyük miktarlarda dokümantasyon sözleşmeleri, faturalar, raporlar ve benzerlerini işlemek zorundadır. 

Bu hiperotomasyon artık belgeleri işlemenin daha akıllı, daha hızlı ve daha akıllı bir yolunu sunuyor. Hiperotomasyon, otomatikleştirilebilecek görevlerin miktarını artırmak olarak tanımlanabilir, ancak aslında bundan daha fazlasıdır. 

Makine Öğrenimi (ML), Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ve Akıllı Belge İşleme (IDP) bir araya getirilerek, düşük değerli görevler otomatikleştirilebilir ve önemli iş operasyonları için alan bırakılabilir. 

Ve bu teknolojiler yapay zeka ile birleştiğinde, yalnızca görevleri otomatikleştirmekle kalmayıp aynı zamanda zaman içinde öğrenip uyum sağlayarak daha fazla verimlilik, doğruluk ve uyumluluk sağlayan sorunsuz iş akışları oluşturur. Bu da işletmeleri akıcı, çevik ve yeni pazarlara ve durumlara uyum sağlamaya ve gelişmeye hazır hale getiriyor. 

Bu makale hiperotomasyon ve yapay zekanın birlikte nasıl çalıştığını, belge işleme üzerindeki etkilerini, gerçek dünya uygulamalarını ve bu teknoloji için sırada ne olduğunu araştırıyor.

Hiperotomasyon Nedir?

Belirtildiği gibi hiperotomasyon, yapay zeka, makine öğrenimi ve RPA kullanarak düşük değerli veya karmaşık iş süreçlerini otomatikleştirmek için birçok teknolojiyi kullanır. Örneğin RPA, veri girişi gibi tekrarlayan görevler için bir çözümdür. Yapay zeka, büyük verilere dayalı sonuçları analiz ederek ve sağlayarak karar vermeyi geliştirir. Verimliliğin tanımı bazen tekrarlayan bir dizi diziyle özdeşleştirilir. Makine öğrenimi teknolojisi her işe koşulduğunda farklı sistemlerin uyum sağlamasını, öğrenmesini ve gelişmesini sağlar. 

Bunların birleştirilmesi yalnızca daha iyi verimlilik ve doğruluk sağlamakla kalmaz, aynı zamanda insan hatalarını da azaltır. 

Hiperotomasyon, tüm bu uzun egzersiz üzerinde herhangi bir insan kontrolü olmadan, ilgili verileri çıkaracak, başvuru sahiplerinden gelen bilgileri doğrulayacak ve belgeleri her gün yaklaşık binlerce kredi başvurusunu işleyen finans şirketinin talimatlarına göre sınıflandıracak şekildedir. Böylece, endüstri düzenlemelerine bağlı kalınarak, işlemden ödemeye kadar geçen süre günlerden saatlere inecek.

Yapay Zekanın Belge İşlemedeki Rolü

İş belgelerinden elde edilen veriler iki formatta gelir: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış. Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış herhangi bir formatı takip etmediği için kaotik ve çözülmesi karmaşıktır, ancak herhangi bir işletme için çok değerlidir. Bunlar önemlidir çünkü stratejik karar alma veya marka izleme için pazar eğilimleri, müşteri tercihi ve duyarlılığı hakkında bilgi sunarlar. 

Yapay zekanın yapılandırılmamış verileri anlama ve işleme yetenekleri işletmelere fayda sağlar, çünkü bu verileri etkili bir şekilde ele alarak daha iyi içgörüler ve operasyonel verimlilik sağlar. Optik Karakter Tanıma (OCR), Akıllı Belge İşleme (IDP) ve Doğal Dil İşleme (NLP) gibi tekniklerle, yapay zeka önemli bilgileri çıkarabilir, verileri doğrulayabilir ve belgeleri minimum insan girdisi ile sınıflandırabilir. 

Ayrıca, yapay zeka tabanlı sınıflandırma modelleri farklı belge türleri arasında ayrım yapabilir ve çıkarılan bilgileri önceden tanımlanmış iş kurallarına göre çapraz kontrol ederek hileli değişikliklerin tespit edilmesine yardımcı olabilir. 

Örneğin, yapay zeka destekli bir belge işleme sistemi, toplam tutar satır kalemi dökümüyle eşleşmediğinde faturaları işaretleyerek ödeme işleminden önce maliyetli hataları önleyebilir.

Hiperotomasyon ve Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Hiperotomasyon ve yapay zeka, belge işlemenin bal peteği olarak adlandırılabilir. Hiperotomasyon tekniği, iş akışlarını kolaylaştırmaya fayda sağlayacak bir tekniktir; yapay zeka ise akıllı karar verme ve ayarlama için kendini uygular. 

Hiperotomasyon ve yapay zeka birlikte, belgelerin girişi ve sınıflandırılmasından çıkarılması, doğrulanması ve iş sistemlerine veri entegrasyonuna kadar tüm otomatik süreçleri otomatikleştirme potansiyeline sahiptir.

Peki hiperotomasyon bunu başarmak için yapay zeka ile nasıl çalışır?

Fatura İşleme

Fatura işleme birçok işletme için önemli bir görevdir, ancak genellikle zaman alıcı ve hataya açıktır. İşte yapay zeka ve hiperotomasyonun bu süreci nasıl kolaylaştırdığı:

- Yapay zeka destekli OCR, gelen faturaları tarayarak satıcı adları, fatura numaraları, tarihler ve tutarlar gibi önemli ayrıntıları çıkarır.

- RPA daha sonra çıkarılan verileri şirketin Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemine girerek doğru şekilde kaydedilmesini sağlar.

- Son olarak yapay zeka, girilen verileri mevcut satın alma siparişleriyle çapraz referanslandırarak doğrulamak için bir kez daha devreye girer. Fiyatlandırma veya satıcı bilgilerinde uyumsuzluk gibi tutarsızlıklar ortaya çıkarsa, sistem bunları incelenmek üzere işaretler.

Çalışan İşe Alımı

Çalışan işe alım süreci çok sayıda evrak işi ve manuel veri girişi içerdiğinden otomasyon için ideal bir adaydır. Yapay zeka ve hiperotomasyonun bu süreci nasıl geliştirdiği aşağıda açıklanmıştır:

- Yapay zeka özgeçmişleri tarar, önemli bilgileri (nitelikler, iş deneyimi ve iletişim bilgileri gibi) tanımlar ve pasaport veya kimlik kartı gibi kimlik belgelerinden ilgili verileri çıkarır.

- Yapay zeka daha sonra önemli maddeleri ve şartları çıkarmak için iş sözleşmelerini işler, belgelerin eksiksiz ve şirket politikalarıyla uyumlu olmasını sağlar.

- RPA, İnsan Kaynakları (İK) sistemini çıkarılan verilerle güncelleyerek kayıtların insan müdahalesi olmadan verimli bir şekilde oluşturulmasını veya güncellenmesini sağlar.

Yasal Sözleşme Analizi

Hukuk ekipleri, yasal standartları karşıladıklarından, şirket politikalarına uygun olduklarından ve minimum risk taşıdıklarından emin olmak için sözleşmeleri incelemek ve analiz etmek için önemli zaman harcıyor. Yapay zeka ve hiperotomasyon ile bu süreç çok daha verimli hale geliyor:

- Doğal Dil İşleme (NLP) yasal sözleşmeleri okur ve analiz eder. NLP, belgedeki kilit terimleri, maddeleri, uyumluluk sorunlarını ve potansiyel riskleri belirleyebilir ve vurgulayabilir.

- Yapay zeka, belirli yasal dil kalıplarını tarayarak standart sözleşme dilinden sapan her şeyi işaretler ve hukuk ekiplerinin daha fazla inceleme gerektiren alanları hızla belirlemelerine yardımcı olur.

- RPA, bu sözleşmelerin incelenmek veya onaylanmak üzere uygun hukuk ekibi üyelerine dağıtımını otomatikleştirmek için kullanılabilir.

Bu entegrasyonlar manuel çabayı azaltır, hataları en aza indirir ve operasyonları önemli ölçüde hızlandırarak işletmelere rekabet avantajı sağlar. Ancak bunlar, bu işbirliğinin getirebileceği faydalardan sadece birkaçı. 

Hiperotomatik Belge İşlemenin Faydaları

Belge işlemeyi otomatikleştirmenin faydaları listesi uzundur, ancak bahsetmeye değer ve sektörden bağımsız olarak her işletme için geçerli olan bazı faydalar şunlardır:

- Daha hızlı işlem süreleri: Yapay zeka odaklı otomasyon binlerce belgeyi dakikalar içinde işleyerek geri dönüş sürelerini kısaltır.

- Geliştirilmiş doğruluk: Manuel veri girişinin aksine, otomasyon verileri mükemmele yakın bir hassasiyetle çıkarır ve doğrular.

- Ölçeklenebilirlik: İşletmeler artan belge hacimlerini daha fazla personel eklemeden işleyebilir.

- Mevzuata uygunluk: Yapay zeka, belgelerin yasal ve sektöre özgü standartları karşılamasını sağlayarak uyumluluk risklerini azaltır.

- Maliyet tasarrufu: Otomasyon, operasyonel verimliliği artırırken işgücü maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.

Bu faydaların ötesinde, çalışanlar tekrarlayan idari görevlerden daha yüksek değerli, stratejik işlere geçerek genel üretkenliği ve iş memnuniyetini artırabilir.

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Avantajlarına rağmen hiperotomasyonun zorlukları da yok değil:

- Entegrasyon karmaşıklığı: Kuruluşlar API uyumluluğunu sağlamalı veya eski ve yeni sistemler arasındaki boşluğu doldurmak için ara yazılım çözümlerine yatırım yapmalıdır.

- Veri güvenliği ve gizliliği: Şifrelemeler, erişim kontrolleri ve GDPR, HIPAA veya ISO 27001 standartlarına uygunluk, otomatik belge iş akışlarının güvenliğini sağlamak için gereklidir.

- Kurumlar içinde kültürel değişim: Çalışanların otomasyondan korkmak yerine onu benimsemeleri, manuel veri girişi rollerinden otomatik iş akışlarını yönetmeye ve optimize etmeye geçmeleri gerekiyor. 

Çalışanlarını yeni teknolojiler konusunda eğiten ve yapay zeka odaklı süreçlere insan katılımının önemini vurgulayan şirketler hiperotomasyondan en iyi şekilde yararlanacaktır.

Belge İşleme için Hiperotomasyon ve Yapay Zeka Alanında Gelecek Trendleri

Bu nedenle, hiperotomasyon artı yapay zeka, belge işlemenin geleceğine yönelik trendlerin hizalanmasıyla sürekli olarak gelişmektedir. Bu trendler arasında en büyük ve en heyecan verici olanlardan biri, gerçek zamanlı verilere dayanarak bağımsız kararlar verebilen ve dolayısıyla insan müdahalesi ihtiyacını hesaplayan otonom yapay zeka ajanlarını tanıtıyor.

Bir diğer trend ise yapay zeka destekli Robotik Süreç Otomasyonu (RPA). Bu akıllı botlar, süreçleri dinamik olarak optimize etmek için önceki modellerden öğrenme yeteneğine sahiptir, böylece onları yalnızca önceden tanımlanmış kuralları uygulayan geleneksel botlardan ayırır.

Blok zinciri teknolojisinin entegrasyonu, belge güvenliği için giderek daha fazla ilgi görüyor. Blockchain, kurcalamaya karşı dayanıklı kayıtlar sağlayabilir, güvenli denetim izleri oluşturabilir ve hassas belgelerin bütünlüğünü koruyabilir. 

Bu yenilikler, gelecekte akıllı, verimli ve esnek belge işleme sunmak için otomasyonun sınırlarını zorluyor.

Sonuç

Belge işlemeden hiperotomasyona ve yapay zekaya kadar her şey dönüşüyor. Otomasyonla birlikte yapay zeka odaklı zeka, işletmelerin verimsizlikleri ortadan kaldırmasına, doğruluğu artırmasına ve zahmetsizce ölçeklendirmesine yardımcı oluyor. 

Rekabet gücü için yarışan kuruluşlar için hiperotomasyon ve yapay zekayı benimsemek artık geleceğe yönelik bir vizyon değil, bir zorunluluktur. Bugün bu tür teknolojilere kapsamlı bir şekilde yatırım yapan şirketler, belgelerin yönetilme, işlenme ve genel iş başarısı için kullanılma şeklini değiştirecek otonom, akıllı ve hiper otomatik iş akışlarını ilk oluşturanlar olacaktır.