Teknik Problem
Karar vericilerin, büyük veri yığınları arasında stratejik kararlar alırken zaman kaybetmesi ve analizlerin geçmiş veriye takılı kalması.
HizmetlerIII — Süreç Otomasyonu, Otonom Etmenler ve İş Akışları
DepartmanOdaklıKarar
Destek ve Tahminleme Modülleri
Mimari Çözüm
Klasik makine öğrenmesi (zaman serileri, ağaç tabanlı modeller) ile büyük dil modellerini hibrit bir yapıda birleştiriyoruz. Satınalma için tedarikçi risk skorlaması, pazarlama için müşteri terk (churn) tahmini ve operasyon için stok optimizasyonu modelleri kuruyoruz. Yapay zeka, bu karmaşık istatistiksel analizleri yöneticilerin doğal dille sorgulayabileceği analitik raporlara dönüştürür.
Operasyonel Çıktı
Veriye dayalı otonom karar mekanizmaları; geleceğe yönelik risk ve fırsatların önceden tespit edilerek operasyonel verimliliğin artırılması.
Başlangıç Koşulları
Karar geçmiş veriye bakarak veriliyor ve 'önümüzdeki çeyrekte ne olacak' sorusu tahminle cevaplanıyorsa bu hizmet gerekir. Sizde olması gereken: yeterli geçmiş — mevsimsel bir örüntüyü görebilmek için en az birkaç dönemlik kayıt, ve o kaydın tutarlı olması. Altı ay önce alan adı değişmiş bir tablo, model için altı aylık veri demektir.
Çalışma Biçimi
Önce hangi kararın destekleneceği yazılıyor; 'tahmin modeli' değil, 'hangi karar, ne zaman, kim tarafından'. Sonra basit bir taban çizgisi kuruluyor — geçen dönemin tekrarı gibi. Karmaşık model ancak bu tabanı geçerse anlamlıdır ve çoğu zaman geçmez; bunu erken görmek aylar kazandırır. Model çıktısı tek sayı olarak değil, aralık ve güvenle birlikte veriliyor.
Kapsam Dışı
Model karar vermez, karar için girdi üretir; sorumluluk karar vericide kalır ve arayüz bunu gizlemeyecek biçimde tasarlanır. Veri toplamayı da üstlenmiyoruz: eksik geçmiş varsa modelin uyduracağı bir şey yoktur, önce kayıt düzeni kurulur. Ve tek seferlik bir tahmin teslim etmiyoruz — model zamanla bozulur, izlenmediği sürece güvenilmemelidir.