Proje İçeriği

UKOME tarafından yayımlanan tarife değişiklik kararlarının manuel olarak incelenmesi, tablo verilerinin çıkarılması ve sistemlere aktarılması; zaman alan, hata riski yüksek ve gelir kaybına yol açabilecek bir süreçti. Özellikle zam dönemlerinde yaşanan gecikmeler, tarifelerin zamanında devreye alınamamasına ve operasyonel verimlilik kaybına neden olabiliyordu.

Bu proje kapsamında geliştirilen “UKOME Tarife Süreç Otomasyonu” çözümü ile karar dosyaları otomatik olarak analiz edilmekte, metin ve tablo içerikleri ayrıştırılmakta ve tarifelendirme sistemleriyle uyumlu formatta çıktılar saniyeler içinde üretilmektedir. Python tabanlı veri işleme, regex destekli metin analizi ve matematiksel doğrulama algoritmaları sayesinde 700’den fazla satır içeren tarife verisi yüksek doğruluk oranıyla işlenmektedir.

Sistem, manuel müdahaleyi tamamen ortadan kaldırarak süreçte %25–30 oranında adam-gün tasarrufu sağlamış; tarifelerin gecikmeden canlıya alınmasını garanti altına almıştır. Böylece potansiyel gelir kayıpları önlenmiş, finansal sürdürülebilirlik güçlendirilmiş ve veri bütünlüğü güvence altına alınmıştır.

Proje, BELBİM’in kritik ve tekrar eden bir operasyonunu tam otomasyona taşıyarak hem stratejik dönüşüme hem de ölçülebilir maliyet avantajına doğrudan katkı sunmaktadır.

Projenin Amacı

UKOME tarafından yayımlanan tarife değişiklik kararlarının (zam/indirim, yeni hat/aktarma tarifeleri vb.) BELBİM’in tarifelendirme süreçlerine aktarılması, geçmişte büyük ölçüde manuel yürütülen, zaman alan ve hata riski yüksek bir iş akışıydı. Karar dosyaları çoğunlukla Word/Excel formatında ve farklı şablonlarda geldiği için uzman ekipler bu dosyaları tek tek okuyarak ilgili tabloları ayıklamak, satır–sütun kırılımlarını doğru yorumlamak, tarifeleri normalize etmek ve sistemlerin kabul ettiği Excel formatına dönüştürmek zorunda kalıyordu. Bu manuel süreç; 

1. Yüksek operasyonel iş yükü, 
2. Veri bütünlüğü ve doğruluk riskleri, 
3. Zam dönemlerinde gecikmeler nedeniyle tarifelerin zamanında canlıya alınamaması ve buna bağlı potansiyel gelir kayıpları gibi kritik iş sorunlarına yol açabiliyordu.

“Tarife Zam Süreç Otomasyonu” projesi bu problemi uçtan uca çözmek amacıyla geliştirildi. Proje kapsamında UKOME karar dosyalarını otomatik analiz eden, ilgili tarife tablolarını ayrıştıran, veriyi temizleyen/normalize eden ve tarifelendirme süreçlerimizle uyumlu standart Excel çıktısı üreten bir otomasyon sistemi hayata geçirildi. Sistem; Word/Excel okuma ve tablo çıkarımı, regex tabanlı metin/pattern analizi, Türkçe karakter normalizasyonu, Pandas/NumPy ile veri işleme ve finansal hesaplama/yuvarlama algoritmaları (Decimal vb.) bileşenleri üzerine kuruldu. Böylece farklı formatlarda gelen karar dosyaları içinden gerekli alanlar (hat/hat grubu, bilet tipi, ücret, geçerlilik vb.) otomatik olarak tespit edilip tekilleştiriliyor; hatalı/eksik satırlar için tutarlılık kontrolleri uygulanıyor ve sonuç tek tuşla sistemlere aktarılmaya hazır hale getiriliyor.

Çözümün en kritik çıktısı, 700+ satırlık tarife verisini saniyeler içinde işleyerek manuel adımları ortadan kaldırmasıdır. Bu sayede tarifelerin gecikmeden canlıya alınması güvence altına alınırken, insan kaynaklı hata riski minimuma indirilmiş; süreç şeffaflığı, izlenebilirlik ve sürdürülebilirlik artırılmıştır. Proje, BELBİM’in yüksek tekrar eden ve kritik finansal etkisi olan bir operasyonunu tam otomasyona taşıyarak hem operasyonel verimlilik hem de gelir sürdürülebilirliği açısından kurumsal değere dönüştürmüştür.

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 bir süreç otomasyonundan öteye geçerek; metin, tablo ve finansal hesaplama içeren yarı-yapısal UKOME karar dokümanlarını akıllı şekilde anlayan ve kurumsal tarifelendirme sistemine entegre eden “karar-odaklı veri işleme mimarisi” sunmasıdır.

UKOME karar dosyaları standart, makine tarafından kolay okunabilir veri setleri değildir. Farklı dönemlerde farklı formatlarda hazırlanabilmekte; metin içinde gömülü tablolar, birleşik hücreler, satır kırılımları ve özel notlar içerebilmektedir. Geleneksel RPA yaklaşımları, sabit ekran veya şablon bağımlı otomasyonlar olduğu için bu tür değişken yapılar karşısında kırılgan kalmaktadır. Bu projede ise mevcut teknolojiler (Python, regex, veri işleme kütüphaneleri) yeni bir yaklaşım ile bir araya getirilmiş; şablona değil “anlama ve ayrıştırma mantığına” dayalı esnek bir sistem tasarlanmıştır.

Yenilikçi yaklaşımın temel bileşenleri şunlardır:

• Regex ve pattern analizi ile metin içinden anlamlı tarife bloklarının otomatik tespiti
• Türkçe karakter ve format normalizasyonu ile veri bütünlüğünün güvence altına alınması
• Pandas/NumPy ile ölçeklenebilir veri temizleme ve dönüştürme mimarisi
• Finansal hesaplamalar için matematiksel doğrulama ve yuvarlama algoritmaları
• Tutarlılık kontrolleri ve anomali yakalama mekanizmaları

Bu yapı sayesinde sistem, 700’den fazla satır içeren karmaşık tarife tablolarını saniyeler içinde ayrıştırabilmekte; hatalı format, eksik alan veya tutarsız hesaplamaları otomatik olarak işaretleyebilmektedir. Böylece manuel kontrol ihtiyacı ortadan kaldırılmış, doğruluk matematiksel olarak güvence altına alınmıştır.

Proje aynı zamanda iş problemini stratejik bir açıdan çözmektedir. Önceden manuel yürütülen süreçler; zaman kaybı, insan hatası ve özellikle zam dönemlerinde gecikmeye bağlı potansiyel gelir kaybı riski oluşturuyordu. Geciken her gün, finansal etkisi olan bir operasyonel darboğaz anlamına gelmekteydi. Geliştirilen otomasyon sayesinde karar dosyası sisteme yüklendiği anda analiz edilmekte, standart çıktılar üretilmekte ve tarifeler gecikmeden canlıya alınabilmektedir.

Yenilik yalnızca teknolojide değil, yaklaşımda da ortaya çıkmaktadır: Proje, “doküman okuma” problemine değil, “gelir etkisi olan kararın güvenli ve zamanında uygulanması” problemine odaklanmıştır. Bu sayede operasyonel bir iş adımı, ölçülebilir finansal değeri olan stratejik bir dijital dönüşüm bileşenine dönüşmüştür.

Sonuç olarak proje; mevcut teknolojileri yenilikçi bir mimari altında birleştirerek, değişken ve karmaşık kamu karar dokümanlarını ölçeklenebilir, sürdürülebilir ve yüksek doğrulukta işleyebilen bir sistem ortaya koymuş; hem operasyonel verimlilik hem de gelir güvenliği açısından kurumsal bir problemi kalıcı şekilde çözmüştür.

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

Tarife ve Sürüm Şefliği birimleri, Ulaşım Kart Operasyonları

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.)

Proje kapsamında UKOME tarife kararlarının işlenme süreci uçtan uca otomasyona alınmış ve ölçülebilir operasyonel ve finansal kazanımlar elde edilmiştir.

Operasyonel Kazanımlar:

• Manuel karar okuma, tablo çıkarımı ve Excel’e dönüştürme süreci tamamen ortadan kaldırılmıştır.
• 700+ satırlık tarife verisi saniyeler içinde işlenebilir hale gelmiştir.
• Süreçte %25–30 oranında adam-gün tasarrufu sağlanmıştır.
• Zam dönemlerinde yoğunluk kaynaklı gecikmeler sıfıra indirilmiştir.
• Manuel veri girişinden kaynaklanan hata riski minimum seviyeye düşürülmüştür.

Önceki yapıda karar dosyasının analiz edilmesi, tablo ayrıştırılması, kontrol edilmesi ve sisteme uygun formatta hazırlanması ciddi zaman almakta; birden fazla personelin kontrol sürecine dahil olması gerekmekteydi. Otomasyon sayesinde bu iş akışı tek adımda ve yüksek doğruluk oranıyla tamamlanmaktadır.

Finansal Etki ve ROI:

Tarife değişikliklerinin zamanında devreye alınması doğrudan gelir akışını etkilemektedir. Zam kararlarının gecikmeli uygulanması durumunda oluşabilecek potansiyel gelir kayıpları proje ile ortadan kaldırılmıştır. Böylece:

• Gecikmeye bağlı gelir kaybı riski elimine edilmiştir.
• Zamlı tarifelerin zamanında uygulanmasıyla gelir sürdürülebilirliği güvence altına alınmıştır.
• İş gücü maliyetinde yıllık bazda anlamlı tasarruf sağlanmıştır.

Projenin geliştirme maliyeti düşük olup (mevcut teknoloji altyapısı kullanılmıştır), dış sistem bağımlılığı bulunmamaktadır. Bu sayede yatırım geri dönüş süresi (ROI) kısa olmuş; operasyonel tasarruf ve gelir koruma etkisi sayesinde yüksek getiri sağlanmıştır.

Niteliksel ve Kurumsal Katma Değer:

• Süreç şeffaflığı ve izlenebilirliği artırılmıştır.
• Veri bütünlüğü matematiksel algoritmalarla güvence altına alınmıştır.
• Kritik ve tekrar eden bir operasyon sürdürülebilir hale getirilmiştir.
• İnsan kaynağı rutin işlerden stratejik görevlere yönlendirilmiştir.

Sonuç olarak proje, yalnızca bir otomasyon değil; operasyonel verimlilik, finansal güvence ve kurumsal sürdürülebilirlik sağlayan ölçülebilir iş değeri üretmiştir. Hem maliyet tasarrufu hem de gelir kaybının önlenmesi boyutuyla yüksek etki yaratmış ve BELBİM’in dijital dönüşüm stratejisine doğrudan katkı sunmuştur.

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

12

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

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

Python python-docx – Word dosyalarının okunması ve tablo çıkarımı Pandas – Veri işleme, temizleme ve normalizasyon NumPy – Veri işleme ve hesaplama Python Regex – Metin ve pattern analizi Decimal / math – Finansal hesaplama ve yuvarlama algoritmaları