Ave Bilişim

Çözümlerimiz

Veri Sözlüğü / Veri Sahipliği Çözümleri

(rapor, servis, VT gibi) sunabilir, oluşturulan bilgilerinizi dilediğiniz şekilde paylaşabilirsiniz.

Veriye Dayalı Dijital Dönüşüm Tasarımı

(rapor, servis, VT gibi) sunabilir, oluşturulan bilgilerinizi dilediğiniz şekilde paylaşabilirsiniz.

Veri Yönetişimi Çözümleri

(rapor, servis, VT gibi) sunabilir, oluşturulan bilgilerinizi dilediğiniz şekilde paylaşabilirsiniz.

Veriye Dayalı Dijital Dönüşüm Tasarımı

(rapor, servis, VT gibi) sunabilir, oluşturulan bilgilerinizi dilediğiniz şekilde paylaşabilirsiniz.

DOC UNPACK FATURA ÇÖZÜMLEME

Yapay zeka, optik karakter tanıma ve NLP destekli çözümümüzle fatura yönetiminde devrim yaratıyoruz. Sistemimiz, fatura verilerinin yakalanmasını, çıkarılmasını, tanınmasını, doğrulanmasını ve işlenmesini otomatikleştirir. Verileri doğru bir şekilde çıkararak ve faturaları verimli bir şekilde yönlendirerek, işletmelerin finansal operasyonlarını kolaylaştırmalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olur.

Faydaları Nelerdir ?

Hangi Problemleri Çözüyoruz?

01 Zaman Alan Manuel Veri Girişi

02 Karmaşık Faturaların İşlenmesindeki Zorluklar

03 Manuel Veri Girişindeki Yüksek Hata Oranları

04 Büyüyen İşlerler İlgili Ölçeklenebilirlik Sorunları

Ne Sunuyoruz?

ÇOKLU DOSYA FORMATI DESTEĞİ

VERİ GÜVENLİĞİ

YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ

ESNEK ENTEGRASYON

Sektör / Problem Spesifik Ürünler

AVE Bilişim olarak “Dünyanızı Dönüştürüyoruz”

Veri/Veri Tabanı Analiz ve Tasarım Çözümleri

Yapay zeka, optik karakter tanıma ve NLP destekli çözümümüzle fatura yönetiminde devrim yaratıyoruz. Sistemimiz, fatura verilerinin yakalanmasını, çıkarılmasını, tanınmasını, doğrulanmasını ve işlenmesini otomatikleştirir. Verileri doğru bir şekilde çıkararak ve faturaları verimli bir şekilde yönlendirerek, işletmelerin finansal operasyonlarını kolaylaştırmalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olur.

01 Veri Tabanı İhtiyaçlarının Belirlenmesi ve Analizi

02 Veri Tabanı Mimarisi ve Modelleme

03 Veri Tabanı Performans Analizi ve Optimizasyon

04 Bilgileri Tablolara Bölme

05 Bilgi Öğelerini Sütunlara Dönüştürme

06 Güvenlik ve Uyumluluk Değerlendirmeleri

07 Veri Tabanı Performans Analizi ve Optimizasyon

08 Bilgileri Tablolara Bölme

09 Bilgi Öğelerini Sütunlara Dönüştürme

10 Güvenlik ve Uyumluluk Değerlendirmeleri

11 Birincil Anahtarları Belirtme

12 Tablo İlişkilerini Ayarlama

13 Ölçeklenebilir ve Esnek Veri Tabanı Çözümleri Tasarlama

14 Tasarımınızı İyileştirme

15 Normalleştirme Kurallarını Uygulama