Proje İçeriği

29+ Yaş Öğrenci Kartı Belge Doğrulama Projesi, e-Devlet üzerinden yüklenen YÖK ve SGK belgelerinin yapay zeka destekli teknolojilerle otomatik okunması, analiz edilmesi ve doğrulanmasını sağlayan uçtan uca dijital bir dönüşüm çözümüdür. Manuel belge kontrol süreçlerini ortadan kaldırarak başvuru değerlendirme süresini dakikalar seviyesinden saniyelere indirmiştir. 

Proje sayesinde %90 zaman tasarrufu, %60’ın üzerinde operasyonel maliyet azalımı ve %80’den fazla risk düşüşü sağlanmıştır. Ölçeklenebilir ve tamamen iç kaynaklarla geliştirilen mimarisi sayesinde artan başvuru hacmine ek personel ihtiyacı olmadan yanıt verilebilmekte; hata oranları ve suistimal riski minimuma indirilmektedir. Çözüm, hem operasyonel verimliliği artırmış hem de vatandaşlara hızlı, güvenilir ve kesintisiz bir dijital deneyim sunarak kurumun stratejik dönüşüm vizyonuna güçlü katkı sağlamıştır.

Projenin Amacı

29+ Yaş Öğrenci Kartı Belge Doğrulama Projesi ile çözmeyi hedeflediğimiz temel iş sorunu; 29 yaş ve üzeri öğrenci İstanbulkart başvurularında zorunlu olan e-Devlet belgelerinin manuel kontrolüne dayalı, zaman alan, hata riski yüksek ve ölçeklenebilirliği sınırlı operasyonel süreçti. Artan başvuru hacmi karşısında manuel inceleme modeli; operasyon ekipleri üzerinde ciddi iş yükü oluşturuyor, başvuru sonuçlanma sürelerini uzatıyor ve hem vatandaş memnuniyetini hem de mali sürdürülebilirliği olumsuz etkiliyordu. Ayrıca belge güncelliği, öğrenci durumu, çalışma kaydı ve işyeri bilgileri gibi çoklu kriterlerin insan eliyle kontrol edilmesi; yanlış onay, eksik değerlendirme ve suistimal riskini artırıyordu.

Mevcut süreçte operasyon personeli, başvuru sahibinin yüklediği PDF belgeleri tek tek açarak TCKN, barkod/karekod, belge türü (YÖK, SGK vb.), belge tarihi ve içerik uygunluğunu manuel olarak kontrol etmekteydi. Her bir başvuru için ortalama 5–10 dakika harcanıyor, yoğun dönemlerde bekleme süreleri uzuyor ve ek personel ihtiyacı doğuyordu. Bu yapı hem maliyet baskısı yaratıyor hem de operasyon ekiplerinin daha katma değerli işlere odaklanmasını engelliyordu.

Geliştirdiğimiz yapay zekâ destekli çözüm ile bu süreci uçtan uca dijitalleştirdik. Python tabanlı servis mimarisi ile yüklenen PDF belgelerden TCKN ve barkod/karekod bilgileri otomatik olarak çıkarılmakta; e-Devlet belge doğrulama servisleri (API ve gerektiğinde web otomasyonu) üzerinden doğrulama gerçekleştirilmektedir. Sistem, belge içeriğini metin analizi yöntemleriyle değerlendirerek belge türünü (YÖK / SGK / genel), öğrenci program seviyesini (yüksek lisans, doktora vb.), çalışma durumunu ve işyeri kaydını tespit etmektedir. Ayrıca, belge tarihlerini inceleyerek belgenin son 30 gün içinde oluşturulup oluşturulmadığını kontrol etmekte ve birden fazla belgeyi kişi bazlı tek bir karar mekanizmasında birleştirerek “genel uygunluk” sonucunu üretmektedir.

Bu dönüşüm ile manuel kontrol süresi dakikalardan saniyelere indirilmiş, yaklaşık %90 zaman tasarrufu sağlanmıştır. Operasyonel maliyetlerde %60’ın üzerinde azalma elde edilmiş; ek personel ihtiyacı ortadan kaldırılmıştır. Yanlış onay, güncel olmayan belge kabulü ve insan hatasına bağlı riskler %80’den fazla azaltılmıştır. Sistem tamamen iç kaynaklarla geliştirilmiş olup dış bağımlılığı minimize eden, tekrar kullanılabilir ve farklı belge doğrulama senaryolarına uyarlanabilir bir mimariye sahiptir.

Proje sayesinde yalnızca operasyonel verimlilik artışı değil, aynı zamanda kurumsal risk yönetimi ve finansal sürdürülebilirlik açısından da önemli bir iyileşme sağlanmıştır. Artan başvuru hacmine rağmen sistem ölçeklenebilir şekilde çalışmakta; ek altyapı veya insan kaynağı gerektirmeden büyüyebilmektedir. Vatandaş tarafında ise başvuru sonuçlanma süreleri kısalmış, daha hızlı ve güvenilir bir dijital deneyim sunulmuştur.

Sonuç olarak proje, manuel ve reaktif bir kontrol modelinden; veri odaklı, otomatik, izlenebilir ve denetlenebilir bir dijital doğrulama modeline geçişi temsil etmektedir. Hem operasyonel verimlilik hem maliyet optimizasyonu hem de risk azaltımı hedeflerini aynı anda gerçekleştiren stratejik bir dijital dönüşüm projesidir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Bu projenin yenilikçi yönü, klasik belge kontrol sürecini yalnızca otomatikleştirmekle kalmayıp, çok kriterli karar üreten akıllı ve bütünleşik bir doğrulama mimarisine dönüştürmesidir. Mevcut durumda e-Devlet üzerinden alınan belgeler insan gözüyle inceleniyor, belge türü, tarih, öğrenci statüsü ve çalışma durumu ayrı ayrı değerlendiriliyordu. Bu yapı hem zaman kaybına hem de hata ve suistimal riskine neden oluyordu.

Proje kapsamında geliştirdiğimiz çözüm, yeni bir teknolojiyi tek başına kullanmaktan ziyade; OCR, metin analizi, belge sınıflandırma, kural motoru ve entegrasyon teknolojilerini tek bir karar mekanizmasında birleştiren yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.

Yenilikçi unsurlar şu başlıklarda toplanmaktadır:

1. Belgelerden Akıllı Veri Çıkarımı:

PDF formatındaki e-Devlet belgelerinden TCKN ve barkod/karekod bilgilerinin otomatik olarak çıkarılması sağlanmıştır. Bu işlem yalnızca metin okuma değil; belge yapısını anlayan, kritik alanları tespit eden ve doğrulama için gerekli minimum veri setini üreten bir akıllı işleme modeline dayanmaktadır.

2. Belge Türü ve İçerik Analizi:

Sistem, metin analizi yöntemleri ile belgenin YÖK, SGK veya diğer türlerden hangisi olduğunu otomatik sınıflandırmaktadır. Bunun yanında öğrenci program seviyesi (yüksek lisans, doktora vb.), çalışma durumu ve işyeri kaydı gibi içeriksel bilgileri bağlamsal olarak yorumlamaktadır. Bu yaklaşım, standart otomasyon çözümlerinden farklı olarak belgeyi sadece okumaz; anlamlandırır.

3. Dinamik Tazelik ve Uygunluk Kontrolü:

Belgelerde yer alan tarih bilgileri okunarak 30 günlük geçerlilik kontrolü otomatik yapılmaktadır. Böylece güncel olmayan belgelerin kabul edilmesi engellenmektedir. Bu kontrol manuel süreçte gözden kaçabilen önemli bir risk alanını ortadan kaldırmıştır.

4. Çoklu Belgeden Tek Karar Üretimi:

Projenin en yenilikçi yönlerinden biri, birden fazla belgeden elde edilen verileri kişi bazlı tek bir uygunluk kararında birleştirmesidir. Öğrenci durumu, çalışma bilgisi, işyeri kaydı ve belge tarihleri birlikte değerlendirilerek “genel uygunluk” sonucu üretilmektedir. Bu yapı basit bir otomasyon değil, kural temelli akıllı karar mekanizmasıdır.

5. e-Devlet Entegrasyonu ve Hibrit Doğrulama:

API entegrasyonu ile otomatik doğrulama yapılmakta; gerektiğinde web otomasyonu devreye girerek kesintisiz hizmet sağlanmaktadır. Böylece operasyon sürekliliği garanti altına alınmıştır.

Bu yenilikçi yaklaşım sayesinde temel iş problemimiz olan manuel, zaman alan ve hata riski yüksek belge kontrol süreci ortadan kaldırılmıştır. Başvuru değerlendirme süresi dakikalardan saniyelere inmiş, yaklaşık %90 zaman tasarrufu sağlanmıştır. Operasyonel maliyetlerde %60’ın üzerinde azalma elde edilmiş, ek personel ihtiyacı ortadan kalkmıştır. Yanlış onay ve suistimal riskleri %80’den fazla azaltılmıştır.

Ayrıca sistem tamamen iç kaynaklarla geliştirilmiş, dış bağımlılığı azaltan ve farklı belge doğrulama süreçlerine uyarlanabilecek modüler bir mimari üzerine kurulmuştur. Bu da projeyi yalnızca bir operasyon iyileştirmesi değil, kurum içinde tekrar kullanılabilir bir dijital dönüşüm platformu haline getirmiştir.

Sonuç olarak proje; mevcut teknolojileri entegre ederek, belgeyi “okuyan” değil “anlayan” ve çoklu kriterleri birlikte değerlendirerek karar üreten bir sistem geliştirmiştir. Bu bütüncül ve akıllı yaklaşım sayesinde hem operasyonel verimlilik hem maliyet optimizasyonu hem de risk yönetimi aynı anda iyileştirilmiş, kurumun dijital dönüşüm seviyesinde önemli bir sıçrama sağlanmıştır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Operasyon birimleri, Risk yönetimi ve kurumsal verimlilik

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

-

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

29+ Yaş Öğrenci Kartı Belge Doğrulama Projesi’nin iş sonuçları; zaman, maliyet, risk ve ölçeklenebilirlik başlıklarında somut ve ölçülebilir çıktılar üretmiştir. Proje öncesinde manuel belge kontrol süreci kişi başı ortalama 5–10 dakika sürmekteydi. Yapay zekâ destekli otomatik doğrulama sistemi ile bu süre 1 dakikanın altına indirilmiştir. Bu dönüşüm yaklaşık %90 zaman tasarrufu anlamına gelmektedir.

Operasyonel iş gücü açısından değerlendirildiğinde, manuel kontrol için ayrılan insan kaynağı ihtiyacı ciddi oranda azalmıştır. Aynı başvuru hacmi için daha az personel ile süreç yönetilebilmekte, yoğun dönemlerde ek personel ihtiyacı oluşmamaktadır. Bu durum operasyonel maliyetlerde %60’ın üzerinde tasarruf sağlamıştır. Personel zamanının rutin belge kontrolünden stratejik ve analitik işlere kaydırılması da dolaylı verimlilik artışı yaratmıştır.

Risk yönetimi açısından proje önemli ölçülebilir fayda üretmiştir. Manuel süreçte belge tarihinin gözden kaçması, yanlış onay verilmesi veya eksik değerlendirme yapılması gibi riskler bulunmaktaydı. Otomatik 30 gün geçerlilik kontrolü, barkod doğrulama ve çoklu kriterli karar mekanizması sayesinde yanlış onay ve hata oranları %80’den fazla azaltılmıştır. Bu durum finansal kayıpların ve suistimal risklerinin minimize edilmesine katkı sağlamıştır.

Ölçeklenebilirlik boyutunda sistem %100 dijital ve otomatik çalıştığı için artan başvuru hacmi ek operasyonel maliyet yaratmamaktadır. Başvuru sayısındaki artış, insan kaynağı ihtiyacını artırmadan karşılanabilmektedir. Bu da birim başına işlem maliyetini düşürerek uzun vadeli mali sürdürülebilirlik sağlamaktadır.

Finansal değer açısından bakıldığında; manuel süreçte harcanan süre, personel maliyeti ve hata kaynaklı riskler dikkate alındığında yatırım geri dönüşü (ROI) kısa sürede gerçekleşmiştir. Sistem tamamen iç kaynaklarla geliştirildiği için lisans ve dış tedarik maliyetleri oluşmamış, dış bağımlılık azaltılmıştır. Bu durum hem yatırım maliyetini düşürmüş hem de uzun vadeli bakım ve geliştirme giderlerini kontrol altında tutmuştur.

Vatandaş deneyimi tarafında da ölçülebilir kazanımlar elde edilmiştir. Başvuru sonuçlanma süresinin kısalması, bekleme sürelerinin azalması ve dijital doğrulama sürecinin hızlanması memnuniyet artışı sağlamıştır. Daha hızlı sonuçlanan başvurular çağrı merkezi yükünü azaltmış, itiraz ve tekrar başvuru oranlarında düşüş sağlamıştır.

Özetle proje;

%90 zaman tasarrufu,

%60+ operasyonel maliyet azalımı,

%80+ hata ve risk düşüşü,

Ek personel ihtiyacı olmadan ölçeklenebilir yapı,

Dış lisans maliyeti olmadan iç kaynakla geliştirme,

gibi net ve ölçülebilir çıktılar üretmiştir. Bu sonuçlar yalnızca operasyonel iyileşme değil, finansal sürdürülebilirlik, risk azaltımı ve kurumsal verimlilik açısından da yüksek iş değeri oluşturduğunu göstermektedir.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

10

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

BELBİM kurum içi sunucu ve uygulama altyapısı

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

-