Bankacılıkta belgelerin görüntü işleme ile doğruluk denetimi
Verification of documents in banking using image processing
- Tez No: 1023464
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE ESRA DİNÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bankacılık işlemlerinde kullanılan belgeler, müşteri bilgilerinin doğruluğundan yasal süreçlerin yürütülmesine kadar pek çok kritik fonksiyonu yerine getirmektedir. Bu belgeler çoğunlukla çalışanlar tarafından sisteme manuel olarak aktarılmakta ya da basit otomasyon araçlarıyla kaydedilmektedir. Ancak verilerin sisteme eklenmesi sırasında herhangi bir sistemsel doğrulama mekanizmasının bulunmaması; hatalı, eksik ya da tamamen geçersiz belgelerin işleme alınmasına neden olabilmektedir. Bu durum, hem operasyonel süreçlerde aksamalara hem de hukuki sorumlulukların artmasına yol açmaktadır. Bu çalışma, söz konusu riskleri azaltmak amacıyla, belge içeriklerinin görüntü işleme ve yapay zekâ temelli yöntemlerle otomatik olarak analiz edilmesini sağlayan bir doğruluk denetimi yaklaşımı önermektedir. JPG (Joint Photographic Experts Group) ve PDF (Portable Document Format) formatındaki belgeler önce metinleştirilmiş, ardından bu metin içerikleri farklı benzerlik ölçütleriyle karşılaştırılarak dokümanın referans yapıya ne kadar uygun olduğu değerlendirilmiştir. Metin benzerliği alanında yaygın kullanılan yöntemler incelenmiş ve bu tekniklerden yararlanarak çoklu algoritmaların birlikte çalıştığı bir hibrit model tasarlanmıştır. Bu model; hem leksik düzeydeki hem de anlamsal düzeydeki benzerlikleri dikkate alarak belgelerin doğruluğunu daha güvenilir biçimde değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın sonucunda, bankacılık sistemlerine yüklenen belgelerin içeriğinin otomatik olarak kontrol edilmesini mümkün kılan, sahtecilik ve eksik veri risklerini azaltan bütünleşik bir doğrulama mekanizması ortaya konmuştur. Geliştirilen yaklaşım, insan hatasını azaltarak süreç güvenilirliğini artırmayı hedefleyen kurumlar için uygulanabilir bir çözüm sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Documents used in banking transactions fulfill many critical functions, ranging from verifying customer information to supporting legal and operational procedures. These documents are often entered into institutional systems manually by employees or through basic automation tools. However, the lack of a systematic verification mechanism during the data entry process may lead to inaccurate, incomplete, or entirely invalid documents being processed. This situation creates operational disruptions and increases legal liabilities. To minimize these risks, this study proposes a verification approach that automatically analyzes document content using image-processing techniques and artificial intelligence–based text analysis. Documents in JPG and PDF formats are first converted into text, after which the extracted content is compared across various similarity metrics to evaluate how closely each document conforms to a defined reference structure. Widely used methods in text similarity research were examined, and a hybrid model integrating multiple algorithms was developed. This model incorporates both lexical and semantic similarity measurements, enabling a more reliable assessment of document accuracy. As a result, the study presents an integrated verification mechanism capable of automatically evaluating the content of documents uploaded to banking systems, thereby reducing risks associated with fraud, incomplete information, and human error. The proposed approach offers a practical and scalable solution for institutions aiming to enhance operational reliability while increasing the accuracy of document based workflows
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile el ve yüz analizi tahminlemesi
Hand and face analysis prediction with machine learning methods
HÜSNEİREM KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR
- Görüntü steganografi metotları ve performanslarının karşılaştırılması
Image steganography methods and performance comparison
BARIŞ DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL TÜTÜNCÜ
- Artık blok destekli U-Net mimarisi kullanarak görüntü steganografisi ve gizli veri boyutunun analizi
Image steganography using U-Net architecture supported by residual blocks and analysis of hidden data size
DİLARA ŞENER
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
- Strategic management in banking with application
Bankacılıkta uygulamalı stratejik yönetim
LOLAV AHMED KHALIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
BankacılıkYüzüncü Yıl Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT KARAKAŞ
- Yüz tanıma: Öz yüzler yapay sinir ağları, Gabor dalgacık dönüşümü yöntemleri
Face recognition: Eigenfaces, neural networks, Gabor wavelet approaches
HALİT ERGEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KRASSİMİR IANKOV