# Operasyon ve ERP.

> Kullandığınız sistemlerin içinde yapay zeka: faturalar ve e-Fatura, finans kapanışı, ERP entegrasyonu, satın alma, lojistik belgeleri, talep planlaması ve ana veri.

Operasyondaki yapay zeka ERP’nin yerine geçmez; onun etrafındaki okuma, eşleştirme ve açıklama işini üstlenir. Bu notlar sayıları sistemlerde, onayı insanlarda tutan iş akışlarını anlatır.

- [Türkiye’de fatura otomasyonu: e-Fatura’nın bittiği yerde yapay zeka başlar](https://veridive.com/tr/saha-notlari/e-fatura-otomasyonu-ve-yapay-zeka/): Yapılandırılmış e-faturalar zaten veri olarak gelir. Türkiye’de fatura otomasyonunun zor kısmı geri kalan her şeydir: yabancı tedarikçi PDF’leri, taranmış belgeler, irsaliyeler, iade faturaları ve siparişle eşleştirme. Yapay zeka tam burada işe yarar; her kaydı bir muhasebeci onaylar.
- [Finans ekipleri için yapay zeka: faturalardan ay sonu kapanışa, nereden başlamalı?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/finans-ekipleri-icin-yapay-zeka/): Finans işi okuma, eşleştirme ve açıklamayla doludur; bunlar yapay zekaya uygundur. Kesin olması gereken sayılarla da doludur; bunlar uygun değildir. Hesaplamayı ve mutabakatı sistemlere, okumayı ve taslağı yapay zekaya bırakın; onaylar imza atan kişilerde kalsın.
- [Yapay zekayı ERP’nize bağlamanın dört yolu: her birinin artıları ve eksileri](https://veridive.com/tr/saha-notlari/erp-yapay-zeka-entegrasyon-yontemleri/): Dört pratik yol var: ERP’nin kendi API’leri, salt okunur veritabanı görünümleri, zamanlanmış dışa aktarımlar ve son çare olarak ara katman ya da ekran otomasyonu. Her iş akışı için güncelliğe, güvenliğe ve bakım yüküne göre seçin; salt okunur başlayın.
- [Yapay zekayla yönetim raporları: sayılar sistemlerden, yorum modelden](https://veridive.com/tr/saha-notlari/yonetim-raporlamasi-yapay-zeka/): Bir dil modeline yönetim raporundaki sayıları asla hesaplatmayın. Rakamları ERP’de ya da iş zekası katmanında hesaplayın; model bu rakamlardan ve insanların zaten yazdığı notlardan yorum taslağı hazırlasın, her ifade dayandığı rakamı göstersin.
- [Dil modelleri talep planlamasına ne katar, ne katmaz?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/talep-planlamasinda-dil-modelleri/): Tahmin, satış geçmişi üzerinde çalışan istatistiksel ve makine öğrenmesi modellerinin işidir. Dil modelleri onların çevresinde yardımcı olur: tedarikçi ve müşteri mesajlarındaki sinyalleri okur, tahmin değişikliklerini sade bir dille açıklar ve planlamacıların sorularını kaynaklarıyla yanıtlar.
- [Satın alma için yapay zeka: harcama, tedarikçi belgeleri ve teklif karşılaştırma](https://veridive.com/tr/saha-notlari/satin-almada-yapay-zeka/): Satın alma, belgenin ve muhakemenin yoğun olduğu bir iştir. Yapay zeka harcamayı sınıflandırabilir, tedarikçi belgelerini ve teklifleri okuyabilir, teklifleri kaynaklarıyla birlikte satır satır karşılaştırabilir; tedarikçi seçimi ve her taahhüt satın alma uzmanlarında kalır.
- [Lojistik belgeleri ve yapay zeka: önce neyi otomatikleştirmeli?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/lojistik-belge-otomasyonu/): Lojistik, birçok taraftan gelen, farklı biçim ve dillerdeki belgelerle yürür. Bir belgenin karar tetiklediği yerden başlayın (örneğin faturayı serbest bırakan bir teslim belgesi), bilgileri kanıtıyla çıkarın ve istisnaları doğru masaya yönlendirin.
- [Tedarikçi ve malzeme ana verilerini yapay zekayla güvenle temizlemek](https://veridive.com/tr/saha-notlari/ana-veri-temizligi-yapay-zeka/): Mükerrer tedarikçiler ve tutarsız malzeme tanımları eşleştirmeyi, raporlamayı ve üzerine kurulan her yapay zeka iş akışını sessizce bozar. Yapay zeka kanıtıyla birleştirme ve standart tanım önerebilir; her değişikliği veri sahipleri onaylar, hiçbir şey otomatik birleştirilmez.