Müşteri Çeklerinin Claude Fable ile ERP'ye Kaydı: Tekstil Sektöründen Bir Başarı Hikâyesi

Çek bilgilerinin ERP'ye girilmesi, tek başına bakıldığında küçük bir iş gibi görünebilir. Belgeyi açarsınız, bilgileri okursunuz, ilgili alanları doldurur ve kaydı tamamlarsınız. Fakat aynı iş ayda bin kez tekrarlandığında, birkaç dakikalık işlem bir çalışanın takviminde ciddi bir yer kaplamaya başlar.

Tekstil sektöründeki bu projede ele aldığımız sorun buydu: müşterilerden gelen çeklerin ERP sistemine kaydedilmesi. Müşteri adı gizli tutuluyor; burada şirketin kimliğinden çok, yapılan işin ve ölçülen sonucun üzerinde duruyoruz.

Claude Fable kullanılan iş akışında çek başına giriş süresi 5 dakikadan 20 saniyeye indi. Ekim 2026 için paylaşılan değerlendirmede 1.087 çekin 1.081'i ilk kayıtta tamamen doğru işlendi; 6 çek düzeltme gerektirdi. Bu, yuvarlandığında %99,45 düzeltmesiz tam ERP kayıt doğruluğu demek.

İş problemi

Bir çekin üzerindeki yazıyı okumak ile o bilgiyi ERP'de doğru bir kayda dönüştürmek aynı iş değildir. Metnin okunması ilk adımdır. Bilginin ilgili alanlara doğru taşınması ve kayıt sonucunun değerlendirilmesi gerekir.

Bu projeyi yalnızca bir görsel okuma denemesi olarak değil, sonu ERP kaydıyla biten bir iş akışı olarak ele aldık. Başarıyı da “model ne kadar güzel yanıt verdi?” sorusuyla ölçmedik. Esas soru, çekin ERP'ye tamamen doğru kaydedilip kaydedilmediğiydi.

Finansal bir belgede bu ayrım önemlidir. Birkaç alan doğruyken bir başka alanın yanlış olması, kaydı doğru hale getirmez. Bu nedenle paylaşılan ölçüm tek tek karakterlerin veya alanların başarı oranı değil, bütün çek kaydının doğruluğunu ifade ediyor.

Uygulama ve doğrulama

Sonuçları küçük bir tabloda görmek daha açık:

Doğruluk hesabı, doğru ilk kayıt sayısının toplam çek sayısına bölünmesiyle yapılıyor: 1081 / 1087 × 100 = %99,45.

Altı düzeltmeyi görünmez hale getirmek doğru olmaz. Bunlar, sürecin istisnalarını ve düzeltme ihtiyacını anlamak açısından önemlidir. Bu yüzden başarı hikâyesinde hem doğru kayıtları hem de düzeltme gerektiren kayıtları birlikte veriyoruz.

Bu sonuç, söz konusu proje değerlendirmesine aittir. Claude Fable'ın bütün çek görsellerinde veya her ERP kurulumunda aynı oranı vereceği anlamına gelmez. Belge kalitesi, iş akışı ve ERP'nin kayıt yapısı değiştiğinde sonuçların yeniden ölçülmesi gerekir.

Ölçülen sonuçlar

Önceki standart giriş süresi bir çek için 5 dakika, yani 300 saniyeydi. Yeni süreçte bu süre 20 saniye olarak paylaşıldı. Aradaki fark 280 saniye, başka bir ifadeyle 4 dakika 40 saniye.

Bir çek için bakıldığında bu birkaç dakikalık farktır. Ayda 1.000-1.200 çek işleyen bir ekipte ise aynı fark onlarca saate dönüşür. Kayıt süresinin 300 saniyeden 20 saniyeye inmesi, standart işlem süresinin yaklaşık %93,3 azalması ve aynı kayıt adımının 15 kat hızlanması anlamına gelir.

Burada 20 saniyeyi tüm ayın net iş yükü hesabıyla karıştırmamak gerekir. Düzeltme, bekleme ve ek kontrol süreleri ayrıca ölçülmeden, çalışan üzerindeki toplam net etkinin aynı oran olduğunu söyleyemeyiz. Paylaşılan veriler standart çek girişindeki süre farkını hesaplamaya izin veriyor.

Aylık kazanım: 77,8-93,3 saatlik rutin işlem kapasitesi

Müşterinin paylaştığı aylık çek hacmi 1.000 ile 1.200 arasında. Çek başına 280 saniyelik farkı bu hacimle çarptığımızda aşağıdaki görünüm oluşuyor:

Tablodaki saatler gösterim için yuvarlandı; zaman farkları yuvarlanmamış işlem sürelerinden hesaplandı.

Bu hesapla ayda 77,8-93,3 saatlik rutin veri girişi zamanı kazanılabilecek bir kapasite oluşuyor. Sekiz saatlik iş günü varsayımıyla 9,7-11,7 iş günü eder.

Bu verileri “bir personelin bütün aylık mesaisi ortadan kalktı” diye sunmuyoruz. Daha somut bir sonucu gösteriyorlar: bir çalışanın tekrarlayan çek girişine ayırdığı önemli bir zaman dilimi başka işler için kullanılabilir hale geliyor. Bunun hangi görevlere aktarıldığı ve net kazanımın ne olduğu, işletmenin çalışma düzeni içinde ayrıca takip edilmeli.

Hesapta kullanılan süreler standart kayıt süreleridir. Altı düzeltmenin ne kadar zaman aldığı veya bekleme ve ek kontrol yükü paylaşılmadığı için bunlar aylık kazanıma dahil edilmedi. Ücret, istihdam azaltımı ya da parasal ROI hesabı da yapılmadı.

Teknoloji ve veri akışı

Projede kullanılan model Claude Fable. Anthropic'in resmî Fable sayfası, model ailesinin belge ve görsel içeren işlerdeki kullanımını açıklıyor. Fakat bu projedeki doğruluk sonucu bir üretici benchmark'ı değil; New Academy proje ekibinin paylaştığı çek kayıt değerlendirmesidir.

Bir modelden belge bilgisi elde etmek ile ERP'de kayıt oluşturmak farklı aşamalardır. Uygulama tarafında verinin ERP'nin beklediği yapıya aktarılması gerekir. Aynı belgenin farklı ERP sistemlerinde farklı kayıt alanları ve farklı kabul kuralları olabilir.

Anthropic'in yapılandırılmış çıktı dokümantasyonu, model yanıtlarının belirlenmiş bir veri yapısına uygun üretilmesine ilişkin teknik çerçeveyi anlatır. Böyle bir yaklaşım entegrasyonlarda yardımcı olabilir; çıktı biçiminin doğru olması, belge içeriğinin de doğru okunduğunu tek başına kanıtlamaz. İçerik doğruluğu ve ERP kayıt sonucu ayrıca kontrol edilmelidir.

Bu hikâyede belirli bir ERP markası, sürümü veya özel entegrasyon ayrıntısı paylaşmıyoruz. Başka bir kurumda aynı yaklaşımı uygulamak için önce o kurumun belge akışını ve sistem erişimini değerlendirmek gerekir.

İşletmeye etkisi

Yapay zekâ yatırımı bazen çok büyük bir dönüşüm başlığıyla başlıyor. Oysa ilk somut fayda, ekibin her gün yaptığı küçük bir işte ortaya çıkabilir. Bu örnekte hedef genel bir yapay zekâ asistanı kurmak değil, müşteri çekini ERP'ye doğru ve daha hızlı kaydetmekti.

Bu kadar açık bir hedef, ölçümü de kolaylaştırıyor. Belge türü belli. Son adım belli. Doğru kayıt ile düzeltme gerektiren kayıt ayrılabiliyor. Süre farkı tek işlem ve aylık hacim üzerinden hesaplanabiliyor.

New Academy Yapay Zekâ Danışmanlığı, kurumun tekrar eden işlerini bu bakışla değerlendirir. Önce sorun, kullanılan veri ve beklenen çıktı anlaşılır. Ardından uygulanabilir kapsam ve başarı ölçütleri belirlenir. Araç seçimi, işin hangi sonucunu iyileştireceği sorusuna bağlıdır.

ERP ve belge akışlarında özel bir çözüm gerekiyorsa Yapay Zekâ Tabanlı Süreç İyileştirme ve Otomasyon kapsamında entegrasyon, kontrol ve uygulama ihtiyaçları ayrıca ele alınabilir.

Kurumunuza nasıl uyarlanır?

Çek, fatura, sipariş formu veya başka bir belge türü için ilk soru aynıdır: bugün hangi bilgi, hangi kişi tarafından, hangi sisteme aktarılıyor? Bir sonraki soru da bunun ne kadar sürdüğü ve hangi hataların düzeltme gerektirdiğidir.

Sonraki adım, örnek belgeler ve mevcut doğru kayıtlarla kontrollü bir değerlendirme yapmaktır. Böylece yalnızca iyi görünen birkaç yanıt değil, tanımlı bir iş akışındaki sonuçlar incelenir. Belge verisinin paylaşımı, erişim yetkileri ve ERP'ye kayıt koşulları kurumun gereksinimlerine göre belirlenmelidir.

Tekstil sektöründeki bu hikâye, tekrarlayan bir finans operasyonunun ölçülebilir biçimde iyileştirilebildiğini gösteriyor. 1.087 çeklik değerlendirmedeki %99,45 düzeltmesiz tam doğruluk ve 5 dakikadan 20 saniyeye düşen standart giriş süresi, kazanımı açıkça anlatan iki sonuç.

Kurumunuzda benzer bir belge veya ERP işi varsa New Academy ile danışmanlık ihtiyacınızı paylaşabilirsiniz. İlk görüşmede müşteri belgesi göndermeniz gerekmez; belge türünü, aylık hacmi, mevcut sistemi ve bugün yaşadığınız sorunu anlatmanız yeterlidir.