18 Şubat 2025
Bir bilgisayar görüşü modeli olan Ultralytics YOLO11'in, bankacılık ve finans sektöründe akıllı ve güvenli belge analizi için nasıl kullanılabileceğine daha yakından bakın.
Bankalar ve finans kuruluşları, kredi başvuruları, mali tablolar ve uyumluluk raporları dahil olmak üzere her gün binlerce belgeyle ilgilenir. Geleneksel belge işleme yavaş ve sıkıcı olabilir, bu da işleri doğru tutmayı zorlaştırır. Özellikle, belgeleri manuel olarak incelemek, önemli kararlar alırken gecikmelere neden olabilir ve dolandırıcılık tespiti ve denetimlerde kritik ayrıntıları kaçırma riskini artırabilir.
Daha hızlı ve daha güvenilir belge işleme talebi arttıkça, işletmeler yapay zeka odaklı çözümleri benimsiyor. Küresel akıllı belge işleme pazarı 2024'te 2,30 milyar dolar olarak değerlendi ve 2025'ten 2030'a kadar %33,1'lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla büyümesi bekleniyor. Büyük miktarlardaki evrak işini hızlı ve doğru bir şekilde halletmek için yapay zeka otomasyonlarına giderek daha fazla ihtiyaç duyulmaktadır.
Örneğin, makinelerin görsel verileri yorumlamasını sağlayan bir yapay zeka (YZ) dalı olan bilgisayarlı görü, kalıpları tespit etmek ve belgeleri hassas bir şekilde doğrulamak için kullanılabilir.
Özellikle, nesne algılama gibi görevleri destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, belgelerdeki temel öğeleri doğru bir şekilde tanımlamaya yardımcı olabilir. Bu, manuel çalışmayı azaltarak, doğrulamayı hızlandırarak ve hataları veya sahtekarlığı tespit etmede doğruluğu artırarak belge işlemeyi otomatikleştirir.
Bu makalede, YOLO11'in doğruluk, güvenlik ve verimliliği artırarak bankacılık ve finans sektörlerinde belge analizini nasıl geliştirebileceğini, ayrıca uygulamalarını, faydalarını ve gelecekteki etkisini inceleyeceğiz.
Bilgisayarla görü, bankaların ve finans kuruluşlarının belge yoğun süreçleri ele alma biçimini iyileştirerek onları daha güvenli ve daha hızlı hale getirebilir. Bilgisayarla görü teknikleri, imzalar, resmi mühürler, tablolar ve anormallikler gibi kritik unsurları tanımlayarak tüm belge yapılarını analiz etmek için kullanılabilir.
YOLO11, gelişmiş nesne algılama yetenekleriyle bu analizi iyileştirerek belge işlemesini daha doğru ve verimli hale getirebilir. Manuel hataları azaltırken ve uyumluluğu sağlarken doğrulama, kredi onayı ve dolandırıcılık tespitini kolaylaştırabilir.
İşte YOLO11 tarafından desteklenen ve belgeleri analiz etmek için kullanılabilecek bilgisayarlı görü görevlerine bir bakış:
Belgeler bilgisayarla görü kullanılarak işlendikten ve analiz edildikten sonra, metin çıkarma modelleri adlar, hesap numaraları ve işlem tutarları gibi hayati bilgileri daha doğru bir şekilde tanımlayabilir ve çıkarabilir. Bilgisayarla görüden elde edilen içgörülerle, büyük bir görev daha küçük parçalara ayrılır ve daha hassas ve verimli veri alımına olanak tanır.
YOLO11'in belge analizinde nasıl bir rol oynayabileceğini tartıştığımıza göre, bankacılık ve finans alanındaki uygulamalarını keşfedelim.
Müşteri kimliklerini doğrulamak, bankacılık ve finansın önemli bir parçasıdır. Bu süreç genellikle pasaportların, sürücü ehliyetlerinin ve diğer kimlik belgelerinin doğrulanmasını gerektirir. Müşterini Tanı (KYC) süreci, bankaların dolandırıcılığı ve mali suçları önlemek için müşteri kimliklerini doğrulamasını sağlar. Ayrıca, özellikle yüksek hacimli belgelerle uğraşırken hata riskini azaltır.
YOLO11 gibi bilgisayar görüşü modelleriyle, bankalar ve finans kuruluşları, kimlik belgelerindeki temel görsel özellikleri gerçek zamanlı olarak algılayarak kimlik belgesi işlemeyi otomatikleştirebilir. Belgeleri tanınabilir bölümlere ayırarak AI sistemlerinin kimliklerdeki adlar ve fotoğraflar gibi temel ayrıntıları bulmasına yardımcı olur.
Örneğin, bir müşteri doğrulama için bir pasaport gönderdiğinde, YOLO11, makine tarafından okunabilir bölge (MRZ), imzalar ve güvenlik özellikleri gibi pasaport bölümlerini çevrelerine sınırlayıcı kutular yerleştirerek algılayabilir.
Bu tespit edilen alanlar daha sonra OCR (Optik Karakter Tanıma) ve bilgileri çapraz kontrol etmek için diğer doğrulama araçları kullanılarak çıkarılabilir ve işlenebilir. Daha fazla analiz sırasında eksik hologramlar veya değiştirilmiş bölümler gibi tutarsızlıklar tespit edilirse, belge inceleme için işaretlenebilir ve kimlik sahtekarlığı riski azaltılır.
Kimlik hırsızlığı ve yetkisiz işlemler genellikle sahte belgeler, değiştirilmiş kayıtlar veya sahte imzalar içerir. Bu tür sahtekarlığı manuel olarak tespit etmek zaman alıcıdır, bu da verimli sahtekarlık tespiti için otomasyonu kritik hale getirir.
YOLO11, damgaların ve filigranların varlığını ve konumunu tespit etmek için kullanılabilir, bu da onların eksik veya değiştirilmiş olup olmadığını kontrol etmeyi kolaylaştırır. Tespit edildikten sonra, bu bölümler daha fazla doğrulama için çıkarılabilir. YOLO11 bu süreci otomatikleştirerek bankaların şüpheli belgeleri hızlı bir şekilde işaretlemesine ve dolandırıcılık riskini azaltmasına yardımcı olur.
Örneğin, diyelim ki finansal belgelerdeki imzaları tespit etmek için YOLO11'i özel olarak eğittiniz. El yazısı ve doğal varyasyonlar dahil olmak üzere imza kalıplarını tanıyabilir ve bunları basılı veya makine tarafından oluşturulan metinlerden ayırt edebilir. Bu, bankaların imza tespitini otomatikleştirmesini, daha fazla inceleme için eksik veya şüpheli imzaları hızla belirlemesini mümkün kılar.
Bir faturadaki eksik bir rakam gibi küçük bir hata, maliyetli hatalara yol açabilir. Bunu önlemek için YOLO11 ve OCR teknolojisi, fatura işlemeyi kolaylaştırmak için birlikte çalışabilir.
İlk olarak, YOLO11'in nesne algılama desteği, fatura numaraları, işlem tarihleri, şirket adları ve detaylandırılmış maliyetler gibi önemli ayrıntıların etrafında sınırlayıcı kutular algılamak ve çizmek için kullanılabilir.
Bu kırpılmış bölümler daha sonra OCR kullanılarak çıkarılmak üzere gönderilir. OCR teknolojisi, fatura adresleri, vergi tutarları ve toplam ödenecek tutarlar gibi önemli bilgileri çıkarmak için hem basılı hem de el yazısıyla yazılmış metinleri okuyabilir. Bu kusursuz entegrasyon, doğru veri çıkarmayı kolaylaştırır, hataları azaltır ve finansal dokümantasyon verimliliğini artırır.
ATM'ler, skimming cihazları, kart yuvası kurcalamaları ve zorla girme girişimleri gibi güvenlik risklerine karşı savunmasız olabilir. Geleneksel güvenlik kameraları olayları kaydederken, gerçek zamanlı tehdit tespiti konusunda yetersiz kalırlar.
YOLO11, ATM görüntülerindeki yüzleri tespit ederek ve izole ederek güvenliği artırmak için devreye girebilir. Yüzleri tespit etmek, yüz tanıma için net ve iyi konumlandırılmış görüntüler yakalamanın ilk adımıdır. Çıkarılan yüz görüntüleri daha sonra depolanmış kayıtlara karşı kimlikleri doğrulamak için tanıma sistemleri tarafından işlenir.
Ayrıca, bir ATM yakınında birden fazla yüzün veya olağandışı konumlandırmanın tespit edilmesi, şüpheli faaliyetleri işaretleyerek bankaların potansiyel dolandırıcılık veya güvenlik tehditlerine proaktif olarak yanıt vermesini sağlayabilir.
Şimdi de finansal belge analizi için YOLO11'i kullanmaya nasıl başlayabileceğinizi inceleyelim.
Faturalar, banka ekstreleri, kredi sözleşmeleri ve çekler gibi finansal belgelerdeki öğeleri tespit etmek için bir bilgisayar görüşü modeli arıyorsanız, YOLO11 harika bir seçenektir. Ancak, metin alanlarını, imzaları ve güvenlik özelliklerini doğru bir şekilde tespit etmek için, etiketli veri kümeleri üzerinde özel olarak eğitilmesi gerekir.
YOLO11, varsayılan olarak, finansal belge öğelerinden ziyade genel nesneleri tespit etmeye odaklanan COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiştir. Finansal uygulamalar için optimize etmek amacıyla, özel veri kümeleri üzerinde özel eğitim gereklidir. Bu, finansal belgelerin damgalar, el yazısı imzalar ve yapılandırılmış metin alanları gibi özelliklerle etiketlenmesini içerir. Özel eğitimle YOLO11, doğru tespit için çeşitli belge düzenlerine uyum sağlayabilir.
İşte özel eğitim sürecinde yer alan adımlar:
Görüntü Yapay Zekasının finansal belge analizindeki rolünü incelediğimize göre, bu alanda YOLO11 gibi modellerin faydalarına bakalım:
Faydalarına rağmen, finans sektöründe belge analizi için bilgisayarlı görü kullanırken dikkate alınması gereken bazı zorluklar vardır:
İleriye baktığımızda, YOLO11'i blockchain gibi teknolojilerle entegre etmek, finansal belge işlemede güvenliği ve sahtekarlığı önlemeyi önemli ölçüde artırabilir. YOLO11 temel ayrıntıları tespit etmeye odaklanırken, blockchain bu verilerin güvenli ve değiştirilemez kalmasını sağlar.
Blockchain, bilgileri değiştirilemeyecek şekilde kaydeden dijital bir defter görevi görerek finansal belgeleri doğrulamak için güvenilir bir araç haline getirir. Bu teknolojileri birleştirerek, bankalar sahtekarlığı azaltabilir, yetkisiz değişiklikleri önleyebilir ve finansal kayıtların doğruluğunu artırabilir.
Çevrimiçi işlemler arttıkça, daha akıllı ve daha güvenli finansal sistemlere olan ihtiyaç da artmaktadır. Bankalar ve finans kuruluşları, belge doğrulama süreçlerini kolaylaştırmak ve potansiyel risklerin önüne geçmek için giderek daha fazla yapay zeka destekli çözümlere yönelmektedir.
Yapay zekadaki sürekli gelişmeler sayesinde, bankalar ve finans kuruluşları, dijital işlemleri her zamankinden daha güvenli ve sorunsuz hale getiren, dolandırıcılığa dayanıklı sistemler inşa ediyor.
Özellikle, bilgisayarlı görü dijital güvenliği dönüştürüyor. Belgeleri hızla işleyerek, anormallikleri tespit ederek ve blok zinciri ile entegre olarak, Vision AI hem uyumluluğu hem de sahtekarlığı önlemeyi geliştirebilir.
AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin ve topluluğumuza katılın. Üretimde AI ve tarımda bilgisayarlı görü gibi yeniliklerin endüstrileri nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. Vision AI projelerinize bugün başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.
