Manuel veri girişi: Sistem belgeyi sizin yerinize okuduğunda

Veri girişini otomatikleştirmek, sistemin size gelen belgeyi, örneğin bir teslim fişini, bir başvuru formunu ya da bir müşteri e-postasını okuması, alanlarını çıkarması, bunları zaten bildikleriyle karşılaştırması ve emin olmadığı her şeyi incelemesi için bir çalışana göndermesi demektir; çalışan her alanı elle yazmak zorunda kalmaz. Serinin 3. bölümünde net bir onay yolu kurdunuz. 7 bölümün bu dördüncüsü size bir belgenin geçtiği 4 aşamayı, her belge için 3 olası sonucu ve gerçekte ne kadar manuel giriş yaptığınızı ölçeceğiniz bir haftalık bir alıştırmayı veriyor.

Manuel veri girişi nerede saklanıyor

Bu işi kimse adıyla anmaz, çünkü birçok departmana dağılmıştır ve her parçası küçük görünür. Ama dışarıdan gelen ve sonra bir çalışan tarafından bir programa yazılan her belgeye bakın, onu şu gibi yerlerde bulursunuz:

• Tedarikçi belgeleri: PDF ya da fotoğraf olarak gelen teklifler, ürün listeleri, uygunluk sertifikaları ve onaylanmış tedarik siparişleri; rakamları daha sonra sisteme kopyalanır.
• Teslim fişleri: alıcının imzaladığı bir kâğıt şoförle geri döner, sonra biri miktarları ve tarihi elle girer. Bu kâğıdın neden önemli olduğunu Teslim kanıtı: Fatura imzayla başlar yazısında anlattık.
• Başvuru formları: yeni bir müşterinin hesap açılış formu, bir iş başvurusu veya bir hizmet talebi; kâğıda ya da bir dosyaya doldurulur, sonra yeniden girilir.
• Müşteri e-postaları: mesajın gövdesinde ya da ekinde yazılmış bir sipariş; bir çalışan okur ve sistemde siparişe dönüştürür.

Ekibin bugün böyle çalışmasında yanlış bir şey yok; belgelerin nerede farklılaştığını ve gönderenlerin nerede hata yaptığını en iyi bu çalışanlar bilir. Sorun onlar değil. Sorun, her alanın iki kez yazılmasıdır: bir kez gönderende, bir kez sizde.

Sistem bir belgeyi nasıl okur: 4 aşama

Makineyle okuma sihir değildir. Ekibinize birkaç dakikada anlatabileceğiniz net bir adımlar zinciridir:

• Alma: belge, çalışanların telefonlarına dağılmak yerine bilinen tek bir yere gelir: ayrılmış bir e-posta kutusu, bir klasör ya da bir mobil uygulamadan çekilmiş bir fotoğraf.
• Çıkarma: optik karakter tanıma (OCR) görüntüyü metne dönüştürür, ardından bir yapay zekâ modeli ihtiyacınız olan alanları belirler: tedarikçi adı, tarih, kalemler, miktarlar. Fark şudur: OCR karakterleri okur, model ise düzen değişse bile hangi karakterlerin hangi alana ait olduğunu anlar.
• Doğrulama: sistem çıkardığını zaten bildikleriyle karşılaştırır. Tedarikçi kayıtlı mı? Kalem ürün listenizde var mı? Teslim fişindeki miktar tedarik siparişiyle uyuşuyor mu?
• Yönlendirme: belge doğrulamadan geçerse sisteme girer; geçemezse, bir sonraki bölümde anlatıldığı gibi incelemesi için bir kişiye gider.

Belgeleriniz bugün e-posta, klasörler ve kâğıt arasında dağınıksa, herhangi bir yapay zekâdan önce alma aşamasından başlayın. Bunu nasıl düzenleyeceğinizi Belge yönetimi ve dijital arşivleme yazısında bulabilirsiniz.

Güven ve inceleme kuyruğu: insan nerede kalır

Model bir alanı çıkardığında ona bir güven puanı da verir; bu, alanı doğru okuduğundan ne kadar emin olduğunun bir tahminidir. Soluk bir baskı, bir rakamın üstündeki kaşe ya da alışılmadık bir tablo bu puanı düşürür. Hiçbir güven puanı kesinlik anlamına gelmez; bu yüzden kimsenin genel doğruluk rakamına dayanmıyoruz. Karar bunun yerine her belge için 3 olası sonuca dayanır:

• Doğrudan girer: güven, şirketinizin belirlediği eşiğin üzerindeyse ve alanlar tüm doğrulama kurallarından geçiyorsa.
• İnceleme kuyruğuna gider: en az bir alanda güven düşükse ya da bir şey sistemin bildikleriyle uyuşmuyorsa. İnceleme kuyruğu, çalışanın orijinal belgeyi çıkarılan alanların yanında gördüğü ve tüm belgeyi yazmak yerine yalnızca şüpheli alanı düzelttiği bir görev listesidir.
• İade edilir ya da reddedilir: belge eksik, okunaksız ya da bilinmeyen bir göndericiden geliyorsa; göndericiden daha net bir kopya istenir.

İlk haftalarda belgelerin çoğunu incelemeye gönderen yüksek bir eşikle başlayın, sonra düzeltme kaydında sistemin nerede doğru, nerede yanlış yaptığını kendiniz gördükçe eşiği yavaş yavaş düşürün. İnceleyenin yaptığı her düzeltme kayıtta kalır; böylece sorumlu kişi hangi belge türünün daha fazla kurala ihtiyaç duyduğunu bilir.

Sisteme tek başına bırakmadıklarınız

Makineyle okuma tekrarı ortadan kaldırır, ama bazı kararlar her zaman bir insanda kalır: hiç çalışmadığınız bir tedarikçiden gelen belge, onay sınırını aşan bir tutar, tedarik siparişiyle uyuşmayan bir miktar. Bunlar istisnalardır; yani kuralın uygulanmadığı ve bir karar gereken durumlar. İnsanlar kontrolde kalırken yapay zekânın bugün yürütebileceği diğer süreçler için Yapay zekânın şirketinizde bugün yürütebileceği 7 süreç yazısına bakın.

Bu belgelerin çoğu, iş başvuruları ve müşteri hesap açılış formları gibi kişisel veri içerir. SDAIA'nın sitesinde yayımlanan Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (PDPL), 19. maddede veri sorumlusunun kişisel verileri korumak için gerekli örgütsel, idari ve teknik önlem ve araçları alması gerektiğini belirtir. 29. madde kişisel verilerin Krallık dışına aktarılması için koşullar koyar; okuma aracınız yurt dışındaki sunucularda çalışıyorsa bu önemlidir. 31. madde ise veri sorumlusunun kişisel veri işleme faaliyetlerinin kayıtlarını yönetmeliklerin belirlediği bir süre boyunca tutmasını zorunlu kılar. Herhangi bir aracı seçmeden önce belgelerin nerede işlendiğini sorun ve ayrıntıları SDAIA ya da bir avukatla teyit edin; bu bir hukuki danışmanlık değildir.

Origami'nin bakışı

Biz sistemler, uygulamalar, entegrasyonlar ve yapay zekâ çözümleri geliştiren bir Suudi teknoloji şirketiyiz. Belge okuma kurarken sık gelen tek bir belge türüyle başlar ve bugün onu giren çalışanlarla birlikte gerçek örnekler toplarız; çünkü düzenin nerede değiştiğini ve gönderenlerin nerede hata yaptığını ilk onlar bilir.

İnceleme kuyruğunu çıkarmanın kendisinden önce tasarlarız: kim inceler, hangi eşik bir belgeyi oraya gönderir ve her düzeltme nerede saklanır. Değer, sistemin her şeyi okumasında değil, ne zaman emin olmadığını bilmesindedir. Geliştirdiklerimizin ayrıntılarını hizmetlerimiz sayfasında bulabilirsiniz.

Alıştırma: bir hafta, bir belge türü

İşletmenizde sık tekrarlanan bir belge türü seçin, örneğin teslim fişleri ya da yeni müşteri formları, ve bir iş haftası boyunca şunları kaydedin:

• Kaç belge geldi: hafta boyunca bu türden kaç belge geldiğini ve hangi kanaldan geldiğini: e-posta, WhatsApp ya da kâğıt.
• Her birinin girişi kaç dakika sürüyor: telefonunuzun kronometresiyle en az 10 belgeyi ölçerek.
• Kaç alan: çalışanın her belge için yazdığı alan sayısı.
• Kaç belge düzeltme gerektirdi: girişten sonra kaç belgenin düzeltilmesi gerektiği ve nedeni.
• Belge kişisel veri içeriyor mu: ve girişten sonra nerede saklandığı.

Belge sayısını ortalama dakikayla çarpın; yalnızca bu türe haftada kaç saat gittiğini öğrenirsiniz. Kendi ölçtüğünüz bu rakam otomasyon kararının temelidir ve herhangi bir genel tasarruf yüzdesinden daha dürüsttür.

Bir sonraki bölümde

Sistem belgeyi okuduktan sonra bir soru kalır: veriler sonra nereye gider? Serinin 5. bölümü, Sistemlerinizi birbirine bağlamak: kopyala-yapıştırın sonu, her bilginin ona sahip olan tek bir sistemi nasıl olacağını ve kimse yeniden yazmadan programlar arasında nasıl taşınacağını anlatıyor.

Kaynaklar

• Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (PDPL) — Suudi Veri ve Yapay Zekâ Kurumu (SDAIA) — örgütsel, idari ve teknik önlemler hakkında 19. madde, Krallık dışına aktarımlar hakkında 29. madde ve işleme faaliyetleri kayıtları hakkında 31. madde.
• Kişisel Verilerin Korunması Kanunu Uygulama Yönetmeliği — SDAIA