OpenAI’da sözleşmeleri aranabilir verilere dönüştür

Bu makale, OpenAI’ın nasıl kendi teknolojisini kullanarak kendi çözümlerini geliştirdiği hakkındaki yazı dizimizin bir parçasıdır.

Her şirketin teklifi imzalı bir sözleşmeyle birlikte gelir. Sözleşmelerde başlama tarihleri, faturalama koşulları, yenileme maddeleri bulunur.

İlk başlarda süreci yönetmek mümkündü: Sözleşmeyi satır satır oku, elektronik tabloya yeniden gir ve devam et. Ancak hacim arttıkça bu manuel yaklaşım artık işlemez hâle geldi.

“Ekip her ay yüzlerce sözleşmeyi gözden geçirirken bu sayı, altı aydan kısa bir süre içinde bini aştı. Üstelik sadece bir kişi daha işe almıştık. Bu sürecin uygulanamayacağı barizdi,” diyor yapay zeka mühendisi Wei An Lee.

Sorunu çözmek için daha fazla insanı görevlendirmek yerine, finans ve mühendislik ekiplerimiz bir sözleşme veri ajanı geliştirdi. Tasarım ilkesi basitti: sözleşme incelemelerinden tekrarları çıkart, işi uzmanların kontrolüne bırak.

Ajan üç adımda çalışıyor:

• Verileri almak: PDF’ler, taranmış kopyalar, hatta elle yazılmış düzeltmelerle telefondaki fotoğraflar. Önceden tutarsız olan düzinelerce dosya artık tek bir veri hattına akıyor.
• İstemlerle çıkarım yapmak: Sistem, harici veri kaynaklarından bilgi çekme yöntemiyle (RAP) sözleşmeleri ayrıştırarak yapılandırılmış verilere dönüştürüyor. Bağlama binlerce sayfa yüklemek yerine sadece alakalı bilgileri çekiyor, üzerinde mantık yürütüyor ve yaptığı işi gösteriyor.
• İnceleme: Finans uzmanları; standart dışı koşullara ilişkin açıklayıcı notlar ve referanslarla birlikte sunulan yapılandırılmış çıktıyı gözden geçiriyor. Ajan olağan dışı noktaları vurguluyor; ardından insanlar inceleme sürecine dâhil ediliyor.

Çıktı, finans iş akışlarında hemen kullanılabilir nitelikte bir veri seti olarak sunuluyor. Eskiden saatler süren bu iş bir gecede tamamlanıyor; çıktı açıklayıcı notlar içeriyor ve onaya hazır hâlde geliyor. Uzmanlar sürece dâhil oluyor ama rolleri, manuel giriş yapmaktan karar vermeye dönüşüyor.

Bu tasarım güven veriyor: Profesyoneller yapılandırılmış, akla uygun ve kapsamlı veriler elde ederken kendi uzmanlıklarıyla sonuca etki ediyorlar.

Sonuçlar:

• Daha hızlı geri dönüş. İnceleme süreleri yarıya iniyor, inceleme bir gecede hazır oluyor.
• Daha yüksek kapasite. Çalışan sayısını doğru orantılı olarak arttırmadan binlerce sözleşme işlenebiliyor.
• Daha akıllı bağlam. Standart dışı koşullar, gerekçeleri ve referanslarıyla birlikte işaretleniyor.
• Sorgulanabilir sonuçlar. Çıktının veri deposunda tablo hâlinde olması, veri analizini kolaylaştırıyor.

İnsan geri bildiriminin her döngüsü, Ajan’ı daha da geliştiriyor ve her incelemeyi daha hızlı ve daha doğru bir hâle getiriyor.

Wei An şunları söyledi: “OpenAI’ın yaptığı gibi ölçeklendirebilmemizin tek yolu bu. Bu olmazsa ekibinizi sözleşme hacmiyle orantılı ve doğrusal olarak genişletmek zorunda kalırsınız. Bunu sayesinde, hiper büyümeyle meşgul olurken ekibi sınırlı sayıda tutabiliyoruz.

Bu mimari artık satın alma, uyum ve hatta ay sonu kapanışını da destekliyor. Uygulanan ilke aynı: Tekrarlayan işleri otomatikleştir, karar vermeyi insanlara bırak. 

Mühendisler bunu, kararlar değiştirildi olarak değil, “manuel işler bitti bile” olarak tanımlıyor. Finans ekipleri sayılarla uğraşmaya devam ederken Ajan, bütün bir günü zahmetli işlere ayırmamalarını sağlıyor.

Sözleşmeleri düzeltme amaçlı başlayan iş, finansçılar için yeni bir çalışma yolu hâline geldi. Veri ayrıştırma işi, geceleri yapılıyor. Profesyoneller analize ve stratejiye odaklanıyor. Liderler, büyümeyi ölçeklendirirken ekiplerini aynı oranda büyütmek zorunda kalmıyor.

Sözleşme veri Ajanı, yapay zekanın yasalara tabi, riskli işleri nasıl sorumlu bir şekilde dönüştürebildiğine dair bir örnek oluşturuyor. Uzmanlar zeki sistemlerle iş birliği yaptığında nelerin mümkün olabileceğini gösteriyor: daha fazla avantaj, daha fazla güven ve en önemli şeylere daha fazla zaman ayırabilmek.