Ruhsat, eski poliçe veya kimlik belgesi görüntüsünden bilgileri okuyup forma aktaran araçlar, manuel veri girişini azaltmanın en somut yollarından biri olarak görülür. Optik karakter tanıma ve yapay zeka destekli belge okuma, bir fotoğrafı saniyeler içinde yapılandırılmış alanlara dönüştürebilir. Ancak sigortacılıkta tek bir karakter hatası, yanlış bir araç için teklif alınması ya da poliçede hatalı bilgi yer alması anlamına gelebilir. Bu nedenle asıl iş, okumanın kendisinden çok okunan bilginin doğrulanmasıdır. Bu yazıda alan bazında hangi kontrollerin yapılabileceğini ve doğrulama adımının iş akışına nasıl yerleştirilebileceğini ele alıyoruz.
Okuma hataları nereden kaynaklanır?
Belge okuma hatalarının büyük kısmı görüntüden kaynaklanır: yansıyan ışık, eğik çekim, kırışık kağıt, düşük çözünürlük. Bir kısmı ise karakter benzerliğinden doğar. 0 ile O, 1 ile I, 8 ile B, 5 ile S gibi karakterler özellikle plaka ve şasi numaralarında sık karışır. Model ayrıca alanların yerini yanlış eşleyebilir; örneğin motor numarasını şasi numarası alanına yazabilir. Doğrulama adımları bu üç hata tipini yakalamaya göre tasarlanmalıdır.
Alan bazında doğrulama kuralları
Plaka
- Biçim kontrolü: İl kodu, harf grubu ve rakam grubunun beklenen düzende olup olmadığı.
- Karakter kontrolü: Harf grubunda rakam, rakam grubunda harf bulunmaması.
- Çapraz kontrol: Müşterinin mesajda yazdığı plaka ile belgeden okunan plakanın karşılaştırılması.
Şasi numarası
- Uzunluk kontrolü: Beklenen karakter sayısında olup olmadığı.
- Geçersiz karakter kontrolü: Standartta kullanılmayan harflerin bulunup bulunmadığı. Bu harflerin okunması genellikle bir okuma hatasına işaret eder.
- Görsel teyit: Şasi numarası tek tek karakter düzeyinde kritik olduğu için, okunan değerin görüntünün ilgili bölgesiyle yan yana gösterilip çalışan tarafından onaylanması.
Model yılı ve tescil tarihi
- Mantık kontrolü: Tescil tarihinin model yılından çok önce olmaması, gelecekte bir tarih olmaması.
- Biçim kontrolü: Gün, ay ve yıl alanlarının yer değiştirmemiş olması.
Kimlik ve iletişim alanları
- Kimlik numarasında algoritmik doğrulama kurallarının uygulanması.
- Ad ve soyadın mevcut müşteri kaydıyla karşılaştırılması; farklıysa yeni kayıt açmadan önce mükerrer kontrolü yapılması.
Eski poliçe bilgileri
- Poliçe bitiş tarihinin yenileme dönemine uygun olup olmadığı.
- Branş bilgisinin belgeyle uyumlu olması: Bir trafik poliçesinden okunan bilginin kasko akışına ya da bir DASK poliçesinden okunan adresin konut sigortasına doğrudan taşınmaması. Her branş kendi akışında ayrıca kontrol edilir.
Güven seviyesine göre ayrışma
Belge okuma araçlarının çoğu her alan için bir güven seviyesi üretir. Bu değer doğrulama iş yükünü dağıtmak için kullanılabilir:
- Yüksek güven ve kurallardan geçen alanlar: Forma ön doldurulmuş olarak gelir, çalışan genel bir göz gezdirmeyle onaylar.
- Orta güven veya tek kuraldan kalan alanlar: Sarı ile işaretlenir, çalışan görüntüyle karşılaştırarak onaylar.
- Düşük güven veya birden fazla kuraldan kalan alanlar: Boş bırakılır, çalışan elle girer ya da müşteriden yeni görüntü istenir.
Burada önemli bir ilke vardır: Güven seviyesi yüksek olsa bile şasi numarası, kimlik numarası ve plaka gibi kimlik belirleyici alanlar için görsel teyit atlanmamalıdır. Model kendinden emin olduğu halde yanılabilir.
Doğrulama ekranının tasarımı
İyi bir doğrulama ekranı çalışanın gözünü yormadan hatayı fark etmesini sağlar. Okunan değer ile görüntünün ilgili bölümünün yan yana gösterilmesi, işaretlenen alanların renkle ayrılması ve onaylanan alanların kilitlenmesi bu ekranın temel öğeleridir. Mobil cihazda çalışan bir temsilci için ekranın küçük olduğu unutulmamalı; alanlar tek tek, kaydırarak onaylanabilir olmalıdır.
Doğrulama sonrası: hangi bilgi nereye gider?
Onaylanan alanlar müşteri kaydına ve ilgili teklif akışına aktarılır. Trafik ve kasko için araç bilgileri, DASK için adres ve yapı bilgileri ayrı akışlarda kullanılır. Bir belgeden okunan bilginin otomatik olarak birden fazla branşa yayılması, bir hatanın da birden fazla yere taşınması demektir. Bu nedenle her akış kendi alanlarını kendi adımında onaylamalıdır.
Görüntünün kendisinin ne kadar süre saklanacağı da ayrıca düşünülmelidir. Okuma tamamlandıktan sonra görüntünün müşteri dosyasında tutulması, silinmesi veya arşivlenmesi acentenin kişisel veri politikası çerçevesinde belirlenir.
InsureHub tarafında
InsureHub'da müşteri kayıtları ile trafik, kasko ve DASK teklif akışları birbirinden ayrı çalışır; teklif sonuçları PDF teklif formuna dönüştürülebilir ve web paneli ile mobil uygulama aynı veriyi kullanır. Bu yazıda anlatılan belge okuma ve güven seviyesi yaklaşımı genel sektör pratiğidir; yazılımın bugünkü özellik listesinin parçası olarak anlatılmamaktadır. Verinin aktarılacağı akışları sigorta teklif programı, sahadaki kullanımı ise mobil sigorta uygulaması sayfasında inceleyebilirsiniz.
Doğrulama kurallarını güncel tutmak
Alan bazındaki kurallar bir kez yazılıp bırakıldığında zamanla eskir. Belge formatları değişebilir, yeni tip ruhsatlar dolaşıma girebilir ya da sigorta şirketlerinin istediği alanlar farklılaşabilir. Bu nedenle doğrulama ekranında çalışanların düzelttiği alanların düzenli olarak gözden geçirilmesi önerilir. Hangi alanda en sık düzeltme yapıldığı, hangi kuralın gereğinden katı veya gevşek olduğu bu incelemeyle ortaya çıkar. Örneğin model yılı alanında sık düzeltme görülüyorsa, sorun okuma aracından çok belgedeki alanın konumundan kaynaklanıyor olabilir. Bu bulgular kural listesine işlenir ve ekipteki herkesle paylaşılır. Böylece doğrulama adımı bir formalite olmaktan çıkar, kendini sürekli iyileştiren bir kontrol mekanizmasına dönüşür.
Son söz
Belge okuma, doğru kurulduğunda çalışanın klavye başındaki süresini azaltır; yanlış kurulduğunda ise hatayı hızlandırır. Farkı yaratan, alan bazında yazılı kurallar ve kimlik belirleyici bilgiler için vazgeçilmeyen insan teyididir. Kendi süreçlerinizi bu açıdan değerlendirmek için demo talebinde bulunabilirsiniz.