We fed forty real WhatsApp payment texts to two readers — one simple, one smart
A clinic coordinator pastes a WhatsApp line: “Ahmet paid 500 euros for the implant, send receipt to Ayşe.” Verimaya has to pull out who paid, how much, and which currency — without someone retyping it.
We ran forty messages like that from real use (not toy examples). A simple pattern matcher got the currency right on about six out of ten. It guessed the people involved on roughly one out of ten.
A smarter reader did better: about eight out of ten on currency, six out of ten on people. But on nine messages it refused to draft anything at all. The simple matcher always produced something — sometimes wrong.
So both stay: smart first, simple as backup when smart gives up. We also learned why “match the name in the message to someone in the list” fails when the list is random codes and the message only shows “Ah***”. Next step: numbered person tags both sides can read.
Kırk gerçek WhatsApp ödeme mesajını iki okuyucuya verdik — biri basit, biri akıllı
Koordinatör WhatsApp’tan bir satır yapıştırıyor: “Ahmet implant için 500 euro ödedi, dekontu Ayşe’ye at.” Verimaya’nın kim ödedi, ne kadar, hangi para birimi — bunları birinin yeniden yazmadan çıkarması lazım.
Böyle kırk mesajı gerçek kullanımdan aldık (uydurma örnek değil). Basit kalıp okuyucu para birimini yaklaşık onun altısında doğru buldu. Mesajdaki kişileri ise neredeyse onda birinde.
Akıllı okuyucu daha iyi: para biriminde yaklaşık sekiz on, kişilerde altı on. Ama dokuz mesajda hiç taslak üretmedi — “okuyamadım” dedi. Basit okuyucu her seferinde bir şey üretti; bazen yanlış.
İkisi de kalıyor: önce akıllı, akıllı pes ederse basit yedek. Bir de öğrendik: mesajda “Ah***” yazıyor, listede rastgele kodlar var — eşleştirmek mümkün değil. Sıradaki adım: her iki tarafta da okunabilir numaralı kişi etiketleri.