Kurumsal yapay zekâ

Faturaları yapay zekâyla okuyup ERP'ye işlemek

· 3 dk okuma · Laikaa Ekibi

e-Fatura zaten yapısal veri. Kâğıt, PDF ve yurt dışı faturaları yapay zekâyla okuyup doğrulayarak ERP'ye işlemenin dört adımı.

Faturaları yapay zekâyla okumak başlıklı kapak: okuma, doğrulama, insan onayı ve ERP kaydı adımları

Muhasebe ekiplerinin önemli bir kısmı hâlâ faturadaki tedarikçi adını, tutarı ve KDV'yi ERP'ye elle yazıyor. Yapay zekâ bu işi büyük ölçüde üstlenebilir, ama her belge için gerekli değil. Bu yazıda hangi belgelerde yapay zekâyla okumaya ihtiyaç olduğunu ve okunan verinin ERP'ye güvenle nasıl işleneceğini adım adım anlatıyoruz.

e-Fatura için okumaya gerek yok

Gelir İdaresi Başkanlığı'na göre e-Fatura, kâğıt fatura ile aynı niteliklere sahip bir belge ve XML tabanlı UBL-TR standardında düzenleniyor[1]. Yani tedarikçi, tarih, tutar ve vergi bilgileri zaten etiketli alanlarda geliyor. Bu veriyi bir modelle "okumak" yerine XML'den doğrudan ERP'ye aktarmak hem daha hızlı hem daha doğru. e-İrsaliye de kâğıt sevk irsaliyesinin elektronik ortamda düzenlenip iletilen karşılığı[2]; bu belgeler için de ilk tercih entegrasyon olmalı.

Yapay zekâ hangi belgelerde işe yarar?

Okuma ihtiyacı, verinin yapısal olarak gelmediği belgelerde ortaya çıkar:

  • Kâğıt ya da taranmış faturalar: e-Fatura kullanmayan tedarikçilerden gelen belgeler, arşivdeki eski faturalar.
  • Yurt dışı faturaları: Yabancı tedarikçiler faturayı genellikle e-postayla PDF olarak gönderir. Dil, düzen ve para birimi her tedarikçide farklıdır.
  • Kâğıt irsaliyeler: Depoya mal ile birlikte gelen, üzerinde el yazısı not ya da imza bulunan sevk belgeleri.
  • Makbuz ve masraf fişleri: Personelin telefonla fotoğrafladığı yol, yemek ve konaklama fişleri.

Dört adımda okuma ve kayıt

Fatura işleme akışı: belge okunur, toplamlar ve tedarikçi doğrulanır, şüpheli alanlar insan onayına düşer, onaylı veri ERP'ye taslak kayıt olarak yazılır
Yapısal olmayan faturaların ERP'ye işlenmesi. Şema: Laikaa.
  1. Okuma ve çıkarım: Hazır fatura modelleri şablon tanımlamadan çalışır. Microsoft'un Azure AI Document Intelligence fatura modeli telefonla çekilmiş görüntüleri, taramaları ve dijital PDF'leri işleyebiliyor ve 27 dilde faturayı destekliyor[3]. Amazon Textract ise farklı belgelerde farklı adlarla geçen alanları, örneğin "bill number" ve "invoice number"ı, tek bir standart alana eşliyor[4].
  2. Doğrulama: Model çıktısı kurallardan geçer. Ara toplam ile KDV toplamı tutuyor mu? Vergi numarası ERP'deki bir tedarikçi kartıyla eşleşiyor mu? Aynı fatura numarası daha önce işlenmiş mi? Mümkünse satın alma siparişi ve irsaliyeyle karşılaştırma da bu adımda yapılır.
  3. İnsan onayı: Bu servisler okudukları değerlerle birlikte bir güven puanı döndürüyor; Textract bunu her veri parçası için veriyor[4]. Puanı belirlediğiniz eşiğin altında kalan ya da bir kurala takılan belgeler muhasebe ekibinin ekranına düşer. Kişi belgeyi ve okunan değerleri yan yana görür, düzeltir ve onaylar.
  4. ERP'ye kayıt: Onaylanan veri ERP'ye API üzerinden taslak ya da ön kayıt olarak yazılır. Kesinleştirme yetkisi muhasebede kalır. Orijinal belgenin görüntüsü kayda bağlanır, böylece denetimde kaynağa tek tıkla ulaşılır.

Kurarken dikkat edilmesi gerekenler

  • Para birimi ve kur: Textract tutarın yanında para birimi kodunu da döndürebiliyor[4]. Hangi kurun kullanılacağı ise muhasebe politikanızla belirlenir; bunu modele değil kurala bırakın.
  • Görüntü kalitesi: Azure, en iyi sonuç için belge başına tek, net bir fotoğraf ya da yüksek kaliteli tarama öneriyor; şifreli PDF'lerin kilidi önceden kaldırılmalı[3]. Fiş çeken personele kısa bir yönerge vermek hata oranını düşürür.
  • Kalem eşleştirme: Tedarikçinin ürün adı sizin stok kartınızdaki adla aynı değildir. Tedarikçi ürün kodu ile stok kodu arasındaki eşleştirme tablosu bir kez kurulur ve onaylarla zamanla zenginleşir.
  • Veri nerede işleniyor: Faturalarda kişisel veri ve ticari bilgi bulunur. Belgelerin hangi bölgedeki bulut servisinde işlendiğini ve ne kadar saklandığını baştan netleştirin, KVKK açısından ayrıca değerlendirin.

Şirketiniz için ne anlama geliyor?

  • Önce belgelerinizi sayın: Ayda kaç fatura e-Fatura olarak, kaçı kâğıt ya da PDF olarak geliyor? e-Fatura payı yüksekse entegrasyon, düşükse okuma daha çok kazandırır.
  • Tek bir belge türüyle başlayın. Yurt dışı PDF faturaları ya da masraf fişleri iyi bir ilk adımdır.
  • Tam otomasyonu hedeflemeyin. Doğru kurulmuş bir akışta kişi her alanı yazmaz, yalnızca şüpheli olanları kontrol eder.
  • Başarıyı ölçün: Geçmişten 50–100 belge seçin, elle girilmiş kayıtlarla karşılaştırıp alan bazında doğruluğu çıkarın.

Faturalarınızı okuyup ERP'nize işleyen bir akış kurmak isterseniz kurumsal yapay zekâ hizmetimize göz atın.

Kaynaklar

  1. Gelir İdaresi Başkanlığı, "e-Fatura Hakkında". ebelge.gib.gov.tr/efaturahakkinda.html
  2. Gelir İdaresi Başkanlığı, "e-İrsaliye Hakkında". ebelge.gib.gov.tr/eirsaliyehakkinda.html
  3. Microsoft Learn, "Invoice data extraction – Document Intelligence", 15 Ağustos 2026. learn.microsoft.com/…/document-intelligence/prebuilt/invoice
  4. Amazon Web Services, "Analyzing Invoices and Receipts", Amazon Textract Developer Guide. docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/invoices-receipts.html
Ara: 0850 510 32 21