Yapay Zeka Kullanım Alanları ve Uygulamalarına Derinlemesine Bir Bakış

Veri bilimi ve Makine Öğrenmesi konularının eksenindeki birçok endüstri ve iş modelini değiştirmesi, Yapay Zekaya duyulan ilginin artması sonucunu doğurmaktadır. Bu yazıda yapay zekanın 100'den fazla kullanım alanını (use-case) listelemeye çalışacağız. Genişleyen bir listenin yol gösterici olmasını hedefliyoruz.

Görsel Kaynağı

⚡️ Bu yazıyı Fatih Bülbül ile birlikte çeşitli kaynaklardan derleyip güncelleyerek yeniden yorumladık!

Makine-İnsan arasındaki pazarlık süreçlerine ilişkin katkılarından dolayı Furkan Arslan’a, Tekstil ve Moda uygulamaları ile ilgili katkılarından dolayı Çetin KOSİFOĞLU’na, Görsel ve Yazılı Metin Özetleme-Analiz uygulamaları konuları ile destek veren Yavuz Kömeçoğlu’na teşekkürler.

Lütfen kullanım alanlarına ilişkin katkılarınızı yorum olarak eklemekten çekinmeyin! ✏️ Keyifli okumalar ☕️

Google Arama İstatistiği

Veri bilimi, makine öğrenmesi, veri görselleştirme, yapay zeka ve derin öğrenme konularında Google üzerinden yapılan aramaların 2012–2017 aralığında yıllara göre değişimini yukarıdaki tablodan izlemek mümkün. Grafikte göze çarpan artış trendi, günümüzde daha da hızlı şekilde ilerlemektedir. Tüm endüstriyi etkilemesiyle devrim niteliğinde olan yapay zekanın, gelişimi süresince etkisi altına aldığı ve alacağı öngörülen çalışma alanlarını sıralamaya başlayabiliriz. Böylece sizin çalışma alanınız da uygulaması olup olamayacağına dair fikirler geliştirmenize olanak sağlayabileceğimizi umuyoruz!

Yazılı, sesli, video ve fotoğraf verilerinin yanı sıra sensör ve kredi kartı gibi donanımlardan toplanan veriler, siz yürürken cep telefonunuzun adımlarınızı sayması gibi birçok veri toplama yöntemi ile yapay zeka uygulamalarının gelişmesine katkı sağlanmaktadır.

Ses tanıma, makine çevirisi, reklam ve tavsiye sistemleri, endüstriyel ürünlerin bakım kestirimleri, spor performanslarının değerlendirilmesi, haritalama, rota oluşturma, sürücüsüz araçlar, kanserli hücre tespiti, gök cisimlerinin kimyasal yapısının analiz edilmesi, tarlalardaki bitkilerin sağlık durumları, sahtekarlık tespiti ve nesne ve kişi tespit/takip sistemleri gibi çokça uygulama alanından bahsedebiliriz. Böylece yüzlerce konuya çözüm sunulabilmesi harika!

🚩Liste sektör bazlı oluşturulmaya çalışılmıştır.

Tom Hanks Big Robot Template — dilediğiniz gibi kullanabilirsiniz 😎

🔹 BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (12) 💻

1. Güvenlik İçin Tahmini İstihbarat ve Analiz: Analistlerin yaklaşan saldırıları tahmin etmelerine ve engellemelerine yardımcı olmak için bir kuruluşun ya da örgütün ağındaki davranışsal verileri ve geniş çaplı bir siber faaliyetle ilgili veri akışlarını analiz eder. Dış veri kaynaklarının, küresel siber tehditleri izlemek ve zamanında harekete geçmek için bir araya getirilmesi ve Bilgi Teknolojileri (Information Technologies) altyapısının sağlamlaştırılması kayıpların en aza indirilmesi sağlar.

2. Bilgi Yönetimi: Kurumsal bilgi yönetimi, kurumsal verilerin güvenli ve kolay bir şekilde depolanmasını ve okunmasını sağlayarak organizasyon hafızasının oluşmasını sağlar. Doğru bireylerin doğru verilerle çalışmasına olanak tanıyarak ortak çalışmayı arttırmayı hedefler ve bilgi yönetimi platformları aracılığıyla organizasyon bütünlüğünün sorunsuz bir şekilde sürdürülmesine yardımcı olur.

3. Doğal Dil İşleme Kütüphanesi / SDK / API: Kullanım amacına özel Doğal Dil İşleme (NLP) destekli sistemlerin hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde oluşturulması için veya halihazırda bulunan sistemlere NLP özellikleri eklemek için doğal dil işleme kitaplıkları, SDK’lar, API’ler kullanılmaktadır. Bu şekilde şirket için ekibin kullanılan araçlarla ilgili deneyim ve bilgi kazanmalarıyla birlikte geliştirme ve dağıtım yeteneklerinde de artış olması avantajlardan biridir!
(SDK: Software Development Kit, Yazılım Geliştirme Kiti, API: Application Programming Interface, Uygulama Programlama Arayüzü, NLP: Natural Language Processing, Doğal Dil İşleme)

4. Görüntü Tanıma Kütüphanesi / SDK / API: Özel görüntü işleme sistemlerinin hızlı ve düşük maliyetli bir şekilde oluşturulması ve mevcut sistemlere görüntü işleme yeteneklerinin eklenmesi için görüntü tanıma kütüphaneleri, SDK’ları, API’leri kullanılmaktadır.

5. Güvenli Haberleşme: Çok katmanlı gelişmiş şifreleme teknikleri ve kısa sürede yapılan değişiklikler ile e-postaların, telefon görüşmelerinin ve diğer aktif iletişim yollarının korunması hedeflenir. Şirketler, sektörel sırlarını kurumsal hırsızlıktan korumak için bu çalışmalara önem vermektedir. Tüm bu işlemlerin güvenli ve otomatik şekilde yapılması için de yapay öğrenme yöntemlerine başvurulmaktadır.

Siber Güvenlik

6. Aldatmaca Güvenliği: Saldırganlara yem olarak ağa tuzak varlıkların dağıtılması sayesinde, saldırganların yaratabilecekleri gelişmiş kötü amaçlı yazılım saldırıları gibi potansiyel güvenlik tehditlerinin tespit edilmesi, izlenmesi ve bertaraf edilmesi sağlanır. Saldırganları tuzaklarla meşgul ederek veri trafiği güvende tutulur. Siber saldırıların çeşitli biçimlerine karşı siber güvenlik yeteneklerinin sürekli geliştirilmesi gerekmektedir.

7. Otonom Siber Güvenlik Sistemleri: Güvenlik tehditlerine karşı anında ve etkili bir şekilde cevap verebilmek için öğrenme sistemlerinden yararlanılmaktadır ve bu sistemler güvenlik analistlerinin çalışmalarını kuvvetlendirmektedir. Siber Güvenlik Sistemlerinin otonom hale getirilmesi ile insan hatalarının riski minimize edilmektedir. Yapay zeka destekli sistemler, standartlara uygunluğun kontrol edilmesinde kullanılabilmektedir.

8. Akıllı Güvenlik Sistemleri: Yapay zeka destekli otonom güvenlik sistemleri maksimum koruma sağlamak için 7/24 çalışmaktadırlar. Çevrenizdeki en küçük anormalliği bile tespit edebilen yapay görme, anında bildirim vererek acil müdahale prosedürlerini otomatik olarak aktifleştirebilir.

9. Makine Öğrenmesi Kütüphanesi / SDK / API: Makine öğrenme kütüphaneleri, SDK’lar ve API’ler özel öğrenme sistemlerinin hızlıca ve düşük maliyetlerle oluşturulması veya mevcut sistemlere bu öğrenme yeteneklerinin eklenmesi için kullanılmaktadır.

10. Derin Öğrenme Kütüphanesi / SDK / API: Hızlıca ve uygun maliyetli olacak şekilde özel öğrenme sistemleri oluşturmak veya mevcut sistemlere öğrenme yetenekleri eklemek için derin öğrenme kütüphaneleri, SDK’lar, API’ler kullanılmaktadırlar.

11. Geliştirici Asistanı: Geliştiricilerin web üzerindeki kodlama bilgisine akıllıca erişmelerine ve önerilen kod örneklerinden öğrenmelerine yardımcı olmak için yapay zeka kullanılmaktadır. Bu amaçla üretilen akıllı çözümler, özel geliştirme görevleri için en iyi uygulamalara bakılabilmesine ve özel çözümlerin hazırlanabilmesine imkan vermektedir. Geliştirici hatalarından oluşmuş büyük bir geçmiş ve en iyi uygulamalar sayesinde gerçek zamanlı geribildirim sunabilmektedir.

12. Yapay Zeka Danışmanlığı: Makine öğrenmesi ve veri bilimi projeleri dahil olmak üzere kurum içi yapay zeka gelişimini desteklemek için danışmanlık hizmetleri sağlar. Yapay zeka dağıtımından en fazla hangi birimlerin yararlanabileceğini ortaya koyar. Yapay zeka, bir danışman tarafından sağlanan fikirden edinilen en iyi sonuçlar için harcamaları uygun seviyeye getirir.

🔹 OPERASYONLAR ve OTOMASYON (8)

1. Robotik Süreç Otomasyonu: Yıllar harcanarak eski sistemlerin değiştirilmesi yerine haftalar içinde süreçlerin dijitalleştirilmesi gerçekleştirilebilmektedir. Böylece botlar, personelin talimatlarından ve eylemlerinden öğrendikleri bilgiler sayesinde. eski sistemler üzerinde çalışabilmektedir. Hızın, hassasiyetin ve daha birçok özelliğin artması verimlilik ile birlikte karlılık oranını da artırmaktadır.

2. Bakım Tahmini: Operasyonlardaki aksaklıkları en aza indirgemek için robotların ve diğer makinelerin bakımlarının önceden tahmin edilmesini sağlar. Gelecekteki nakit akışını etkileyebilecek faktörleri tahmin etmek için büyük veri analizinden yararlanır. Olası faktörler hakkında bir fikir edinilmesiyle PP&E (Mülkiyet/tesis ve ekipman) harcamalarının optimizasyonu sağlanmaktadır.

Akıllı Otomasyon ve Bakım Tahmini Sistemleri

3. Üretim Analizi: Endüstriyel analiz sistemleri olarak da adlandırılan bu sistemler, üretimden lojistiğe tüm sürecin analizine olanak tanır ve zamandan tasarruf edilmesini, maliyetlerin düşürülmesini, verimliliğin artmasını sağlar. Endüstri etkinliğinizi en uygun düzeyde tutar.

4. Envanter ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Envanter ve tedarik zinciri optimizasyonunu bir üst seviyeye taşımak için makine öğrenmesinden yararlanır. Farklı müşteri taleplerine göre olası senaryoları ortaya koyar. Stokların harcanmasını azaltarak ve envanter ciro (devir) oranlarını en üst düzeye çıkararak değer zincirinde etki faktörünün artmasını sağlar.

5. Robotik: Fabrika katmanları, programlanabilir işbirlikçi botların tekrarlayan görevleri üstlenerek personellerin yanında çalışabilmeleriyle birlikte değişiyor. Gelişmiş robotlar yardımıyla üretim veya lojistik gibi fiziksel süreçler otomatikleştiriliyor ve tüm üretim sürecini merkezileştirilerek bağlı sistemlerin sayısının artırılması, insan hatalarına daha az maruz kalınmasını sağlıyor.

6. İşbirlikçi Robot: Cobots, “insan çalışanların” davranışlarını taklit ederek öğrenen esnek robotlardır. Bu robotlar otomasyon için esnek bir yöntem sunuyor olması ile beraber ve hala insan gözetimi gerektiren çözümler için akıllı mühendislik sistemlerini kullanıyorlar.

7. Robotik Süreç Otomasyonu Uygulaması: RSO çözümlerinin uygulanması çaba gerektirir. Uygun süreçlerin tanımlanması gerekmektedir ve kural tabanlı bir robot kullanılacaksa, bu robotun programlanması gerekir.

Amazon Go Akıllı Alışveriş

8. Kasiyersiz Ödeme: Kendi kendine ödeme (Self-checkout), kasiyersiz veya otomatik ödeme sistemleri gibi birçok farklı şekilde adlandırılan bu sistemler, perakende satış yapan firmaların sistemleri olarak adlandırılırlar. Perakende satış yapan firmaların, fiziksel mağazalarında kasiyere ihtiyaç duymadan müşterilerine hizmet vermelerini sağlar. Kullanıcıların ürünlerini taramasına ve ödemesine olanak tanıyan teknolojiler neredeyse on yıldır kullanılmakta olmasına karşın yapay zeka alanında büyük ilerlemelere gerek duymamışlardır. Ancak, günümüzde satın alınan malları tanımlamak ve müşterilerin ödeyecekleri ücreti otomatik olarak belirlemek için gelişmiş sensörler ve yapay zeka tarafından desteklenen sistemler kullanıldığını görmekteyiz.

🔹 OTOMOTİV ve SÜRÜCÜSÜZ ARAÇLAR (4) 🚀

Otonom Araç

1. Sürücüsüz araçlar: Madencilikten üretime çeşitli alanlarda kullanılan sürücüsüz otomobiller/araçlar işlemlerin verimliliğini ve etkinliğini arttırmaktadır. Bu araçlar, yüksek verimlilik için çeşitli işlere entegre edilmekte ve karmaşık görevlerde yapay zekanın gücünden yararlanmaktadırlar.

2. Araçların Siber Güvenliği: Akıllı siber güvenlik çözümleri otonom araçların ve diğer taşıtların güvenli bağlantılarını sağlamaktadırlar. İzinsiz kullanımlara karşı dayanıklı mekanizmalarla akıllı sistemin güvenliği garanti altına alınmakta ve saldırılara karşı korunmaktadır.

3. Görüş Sistemleri: Görüş sistemleri, görüntü algılama ve işleme özelliklerinin sürücüsüz araçlara entegre edilmesiyle oluşmaktadır. Bu sistemler varış noktasına yapay görme sisteminin yardımıyla ulaşılmasını sağlamaktadır. Tabi ki yine yapay zeka uygulamaları içinde popüler konuların başında gelmektedir.

4. Sürüş Asistanı: Sürücü deneyimini iyileştirmek için akıllı çözümlerin ve gerekli bileşenlerin bir araya gelmesiyle oluşmaktadırlar. Yüksek sürüş deneyimi için yapay zeka destekli araç algılama çözümleri kullanılmaktadır.

🔹 SES-GÖRÜNTÜ ve DİĞER VERİLER (10)

1. Geo-Analiz Platformu: Tahminler için uydu görüntülerinin analizini sağlar. İş hedefleriniz için uzamsal verileri kullanılması herhangi bir görseldeki değişikliklerin yakalanması konusunda da yapay görme modelleri kullanılmaktadır.

Uydu ve Farklı Formatlı Harita Görüntüleme Sistemleri

2. Konuşma Analizi: Yapay zeka verilerin analizi için sohbet arayüzleri, doğal dil işleme araçları, ses analizleri ve daha fazlası ile size yine yardımcı birçok araç sunuyor. Yorum ve önerilerin otomatik analizi önemli değerler yaratmaktadır. Birçok uygulama alanına entgre edilerek kullanım alanı genişletilebilir.

3. Veri Görselleştirme: Verilerinizi daha iyi bir analiz ve karar alma süreci için görselleştirin! Çoğu zaman problemlerin anlaşılması, çözümlerin bulunabilmesi için önemli bir yöntemdir.

Veri Görselleştirme

4. Gerçek Zamanlı Analiz: Zamana duyarlı kararlarınız için Gerçek Zamanlı Analiz yapabilirsiniz. Zamanında harekete geçmek birçok uygulama için kritik önem taşımaktadır. Bunun için biraz güçlü donanımlara ihtiyacınız olsa da alınacak sonuç gerçekten fark yaratır.

5. Görüntü Tanıma ve Görsel Analiz: Gelişmiş görüntü ve video tanıma sistemleri ile görsel verilerin analiz edilmesi ve birçok farklı uygulamada rahatlıkla kullanılması özellikle derin öğrenme modelleri için son derece popüler bir çalışma alanıdır. Anlamlı bilgiler, görüntü ve videoların veri yığınlarından elde edilebilir.

Sensör ve Görsel Verilerle Tarım Uygulamaları
  • Tarım bölgelerinde multi ve hiper-spektral görüntüler kullanılarak bitki sağlığı, sulama durumu, toprak analizi yapmak mümkündür.
  • Uydu görüntülerinden şehir planlama, araç tespiti ve takibi gibi çalışmalar da önemli çalışma alanlarındandır.
  • TV programlarının özetlenmesi ve analiz edilmesi gibi bir çok çalışma alanı vardır.

6. Sesten Otomatik Konuşmacı Tanımlama: TV veya radyo yayınlarından özellikle ünlü kişilerin seslerinden kimlik tespiti yapılarak, kişiselleştirilmiş hizmetler sunulmasına olanak sağlanabilir.

7. Optik Karakter Tanımlama (OCR-Optic Character Recognition) : Taranmış evrakların digitalleştirilerek düzenleme, arama ve metin içeriği hakkında analiz yapılabilmesine olanak sağlanmaktadır. Plaka tanımadan, adres tanımlamaya, gazete ve dergilerin metin olarak aktarılması, fiş/fatura okumanın yanı sıra sözleşme ve dava dosyalarının tasnifi gibi hukuk alanı uygulamalarının da gerçekleştirilmesinde kullanılmaktadır.

8. Otomatik Haber Özetleme: Medya ve gazetecilik alanlarında doğal dil işleme yöntemlerinden yararlanılarak haberin anlamlı özetinin sunulması da yine yapay zeka yöntemlerinin çözüm ürettiği alanlardan biridir. Sadece haberlerin değil spor müsabakaları, film ve dizi gibi özetleme, fragman oluştuma için kullanılmaktadır.

9. Medya Analizi: Kurumların medyada hangi ölçüde ve nasıl bir nitelikte olması gerektiğini ortaya koyar. Ortaya çıkan sonuçlar rakiplerle karşılaştırma yapılırken kullanılır. Bir şirketin kurumsal itibarının oluşturulması veya mevcut itibarın sürekliliğinin sağlanması açısından, medya analizleri vazgeçilmez bir kaynak ve araç olmaktadır.

10. E-Ticaret Analitiği: E-ticaret verilerinin patlamasıyla başa çıkmak için tasarlanmış özel analiz sistemleri için yine yapay öğrenme çözümlerine başvurabilirsiniz. Kazançlarınızı en üst düzeye çıkarmak için müşteri trafiğinizi optimize edebilirsiniz.

🔹 SAĞLIK TEKNOLOJİSİ (12) 💉

1. Hasta Verisi Analizi: Verilerin anlaşılması ve eylem önerileri oluşturulması için hasta ve üçüncü taraf verilerini analiz edilmektedir. Destekli teşhisler ile daha fazla doğruluk elde edilir. Semptomların altında yatan nedenleri tespit etmek için mevcut tüm tanı verilerini kullanılmasıyla ölüm (mortality) oranları düşürülmekte ve bu sayede hasta memnuniyeti artırılmaktadır.

2. Kişiselleştirilmiş İlaçlar ve Tedaviler: Hasta verilerine göre en iyi tedavi planlarını bulunmakta ve hastalar için kişiye özel çözümler uygulanmaktadır. Bu çözümler; hastanın tıbbi geçmişi ve genetik profili kullanılarak özel bir ilaç veya bakım planı oluşturulmasını kapsamaktadırlar.

3. İlaç Keşfi: Önceki verilere ve tıbbi bilgi birikimine dayalı yeni ilaçlar bulunması. Ar-Ge maliyetlerinin düşmesi ve elde edilen sonuçların artmasından dolayı tüm yöntemleri daha yüksek verim sağlamaktadırlar. FDA verilerini entegre ederek pazar uyumsuzlukları ve FDA onay/ret oranları bulunmakta ve ilaç keşifleri dönüştürülmektedir.

4. Gerçek Zamanlı Önceliklendirme ve Triyaj: Gerçek zamanlı durum önceliğinin doğru belirlenmesi ve triyajı (sıralamayı) sağlayan hasta verileri hakkında yapılan geniş analizleri kapsamaktadır. Önemli bilgileri ayıklamak, acil bakım gerektiren hastalara öncelik sağlamak ve hata oranlarınızı düşürmek için çağrı merkezlerine dil işleme araçları entegre edilmektedir. Ayrıca otomasyon ile hasta akışları yönetilmektedir ve hasta bakımını optimize ederek hata eğilimli kararların önüne geçilmektedir.

5. Erken Teşhis: Erken tanı sağlamak için laboratuvar ve diğer tıbbi verileri kullanarak kronik koşulları analiz edilmektedir. Genetik verilerle bazı hastalıkların gelişme olasılığı hakkında detaylı bir rapor sunulması sayesinde doğru tedavi uygulanabilmekte ve risk faktörlerini ortadan kaldırılmakta veya azaltılmakta.

6. Destekli veya Otomatik Teşhis ve Reçete: Hasta şikayetine ve diğer verilere göre en iyi tedaviyi önermektedir. Olası teşhis hatalarını tespit etmek ve önlemek için kontrol mekanizmaları devreye sokulmakta. Doğru istatistiklerin kullanılmasıyla birlikte hangi aktif bileşiğin o hastaya karşı en etkili olduğunu bulunabilmekte ve üst düzey bir tedavi yönetimi uygulanmakta.

7. Hamilelik Yönetimi: Annelerin endişelerini azaltmak ve erken tanı gerçekleştirmek için anne ve bebeğinin (fetüsün) sağlığı izlenmektedir. Potansiyel risklerin ve komplikasyonların hızlı bir şekilde ortaya çıkarılması için makine öğrenmesi kullanılmakta. Böylece düşük yapma ve gebelikle ilişkili hastalık oranları azaltılmaktadır.

Medikal Uygulamalar

8. Tıbbı Görüntüleme Çözümleri: Görüntüleri analiz etmenin ve dönüştürmenin yanı sıra olası durumları modellemek için gelişmiş tıbbi görüntülemeye başvurulur. Olası hastalıkları tespit etmek için yüksek görüntü işleme özelliklerine sahip teşhis platformları kullanılır.

9. Sağlık Alanında Pazar Araştırması: Piyasa fiyatlarını takip ederek hastanelerin rekabet bilgilerini hazırlamaktadır. Hizmetlerin optimize edilmesi için mevcut sigorta planlarına, ilaç fiyatlarına ve daha birçok kamu verisine bakılmaktadır. Büyük boyutta yapılandırılmamış verileri analiz etmek için NLP araçlarından yararlanılır.

10. Sağlık Alanındaki Markaların Yönetimi ve Pazarlamaları: Marka için pazar algısı ve hedef kitle aralığına en uygun pazarlama stratejisi oluşturulur. Yüksek düzeyde ayrıntı sunabilen araçlar, belirlenmiş hedefe ulaşılmasını ve satışların artırmasını sağlar.

11. Gen Analizi ve Düzenlenmesi: Gen ve bileşenlerinin anlamlandırılmasına dayalı bu alan, gen düzenlemelerinin etkilerini tahmin etmeye çalışmaktadır. Gen terapisini kullanmadan önce, olası sonuçların neler olduğunu ortaya çıkarmak ve diğer çözüm yollarını bulmak için örnekler kullanılır.

12. Cihazların ve İlaçların Etkinlikleri Karşılaştırılması: İlaç ve tıbbi cihazların etkinlikleri analiz edilir. Yeni ilacın etkinliğini görmek için sadece simülasyonlar ile test etmek yerine diğer hastaların verileri kullanılarak da testler yapılır. İlacın etkinliğinin arttırılması için sonuçlar diğer ilaçlarla karşılaştırılır.

🔹 TEKSTİL VE MODA (3) 👔 👗

Bilindiği gibi tekstil (kumaş, giyim üretimi) ve perakende (moda markaları) sektörü büyük yatırımlar (ham madde, tesis, makine, tasarım, insan kaynağı, lojistik) gerektiren ağırlıklı olarak insan gücüne dayalı emek yoğun bir sektördür. Pamuğun ipliğe ve kumaşa dönüştürülmesinden, kıyafetin tasarlanmasına ve mağazada satışa sunulmasından tekrar yeni koleksiyonun hazırlanmasına kadarki süreç büyük bir döngüyü ifade ediyor. Bu döngünün en önemli kriteri her aşamasını ölçülebilir hale getirmektir. Çünkü ölçebildiğinizin verimliliğini yönetebilirsiniz. Ölçebildiğinizden veri elde edersiniz ve bu verileri işleyip çeşitli iyileştirmelerde kullanırsınız. Aynı verileri, IoT yani nesnelerin internetinin çağında üretimden mağazaya her aşamaya yerleşmeye başlayan Endüstri 4.0 kavramının temeli olan Yapay Zekayı eğitmek için de kullanırsınız.

1. Vücut Tarayıcıları: Moda perakende sektörünün internet alışverişlerinde karşılaştığı en büyük problemlerden ilki beden uyumsuzluğundan dolayı yapılan iadeler. Dünya genelinde yıllık olarak 100 milyar doların üzerinde etkisi bulunan iadeleri ortadan kaldırmaya yönelik fotoğraftan vücut tarayan, ölçüleri alan ve kıyafetin ölçüleri ile karşılaştırıp doğru ölçüyü müşteriye veren derin öğrenme uygulamaları geliştiriliyor ve çok yakın zamanda tüm markalarda deneyimleyeceğiz.

2. Kalite Kontrol: Kumaşın dokuma veya örme deseni, iplik özellikleri, tel sayısı, baskı deseni, kaplama rengi ve yüzey görüntüsünün iyi ve kötü olarak öğretildiği bir sistem, kumaş kalite kontrolündeki iş gücünü korumanızı; bitmiş üründeki tanımlamalar ise gözden kaçabilecek birçok hatanın iş gücünden daha kısa sürede belirlenmesini ve müdahale edilmesini sağlar.

Tekstil Uygulamaları

3. Hata Tanımlama: Kumaş üretiminde son nokta olan kalite kontrol aşamasında, operatör kalite aynasında oturarak her bir hatayı el ile işaretler ve bilgisayara tanımlamasını girer. Halbuki işaretleme, tanımlama, kayıt altına alma ve raporlama sistemini otomatik olarak da yapabiliriz. Görüntü işleme ile hataları algılayıp, hata türünü tanımlayıp, oldukları yeri bir aparatla işaretleyip raporlanması sağlanabilir.

🔹 EĞİTİM (3) 📚

Eğitimin planlanması, gerçekleştirilmesi ve değerlendirilmesi konularında görüntü, ses ve yazılı verilerden, anketlerden faydalanılabilir. Tüm bu verileri gerçek zamanlı eğitim ortamından toplayabilir ve eğitimi kişiselleştirmek için özel iyileştirmeler gerçekleştirilebilir. Bu amaçlara hizmet eden uygulamaları gerçekleştirmek için yapay zeka yöntemlerine başvurulmaktadır.

1. Kişiselleştirilmiş Öğrenme Uygulamaları: Öğrenmeyi öğrencilerin özel ihtiyaçlarına göre ayarlamak yıllarca eğitimciler için bir öncelik olmuştur. Her sınıfta 30 ve üzeri öğrenciyi yönetmek zorunda kalan öğretmenler için imkansız olan bir farklılaşma seviyesine ancak yapay zeka uygulamaları imkan sağlayabilmektedir. En alt seviyeden liste düzeyine kadar öğrencilere kendi seviyelerine uygun zorluk derecelerine sahip değerlendirme sistemleri, öğrenme, test ve geri bildirim sağlamak için makine öğrenmesi kullanan dijital platformlar kullanılabilinir.

Eğitim İçin Yapay Zeka

2. Kaynağa Evrensel Erişim Özgürlüğü: Yapay zeka araçları, farklı dilleri konuşan ve/veya görme, işitme bozukluğu olanlar da dahil olmak üzere, küresel sınıfların herkes tarafından erişilebilir olmasına yardımcı olabilir. Bu aynı zamanda hastalık nedeniyle okula gidemeyen veya farklı bir düzeyde veya kendi okullarında bulunmayan belirli bir konuda öğrenim görmek isteyen öğrencilere olanak sağlar. Yapay zeka, okullar arasında ve geleneksel sınıf seviyeleri arasında siloların parçalanmasına yardımcı olabilir.

3. Yönetici/Öğretmen Görevlerinin Otomatikleşmesi: Bir eğitimci ödevlerini ve testlerini notlandırmak için çok fazla zaman harcar. Yapay zeka uygulamaları, öğrenme konusundaki boşlukların nasıl kapatılacağına dair önerilerde bulunurken aynı anda görevler arasında hızlıca çalışmaya devam edebilir. Her ne kadar makineler şuan çoktan seçmeli soruları sınıflandırabilselerde, yazılı olarak ifade edilmiş yanıtları da değerlendirmeye çok yakındırlar. Yapay zeka, yönetici görevlerini otomatikleştirmek için adım atarken, öğretmenlerin her öğrenciyle harcaması için daha fazla zaman açılır. Yapay zeka için daha verimli öğretim birimlerine kayıt ve kabul işlemleri oluşturma potansiyeli çok fazla.

🔹 FinTech (10)

  1. Sahtekarlık Tespiti: Sahte ve anormal finansal davranışları tespit etmek için makine öğreniminden yararlanılmaktadır. Genel yasal uyumluluk konularını ve iş akışlarını geliştirmek için yapay zeka kullanılarak hileli belgelere karşı önlemler alınmakta ve operasyonel maliyetler düşürülmekte.

2. Sigortacılık ve Sigorta Teknolojisi: En uygun fiyatları teklif etmek, davaları etkili bir şekilde yönetmek ve maliyetleri düşürürken müşteri memnuniyetini artırmak için yapay öğrenmeden sıklıkla yararlanılmaktadır. Müşterilerin risk profili tespit edilirken aynı zamanda bu bilgiler doğru planlamada da kullanılmaktadır.

3. Finansal Analiz Platformu: Finansal analiz, algoritmik ticaret ve diğer yatırım stratejileri için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve diğer yapay zeka tekniklerinden yararlanılmaktadır.

4. Gider Raporlaması: Gider raporlaması da dahil olmak üzere temel işletme muhasebe süreçlerini geliştirmek için birçok yapay zeka uygulaması aktif olarak kullanılmaktadır. Böylelikle, iş akışlarındaki onaylama süreçleri kısaltılmış ve işlem maliyetleri azaltılmış olur.

5. Kredi Verme ve Puanlaması: Kredi uygulamaları ve borç verme sistemleri yapay zeka kullanılarak güçlendirilmektedirler. Başarısız olma potansiyeli bulunan kredileri açığa çıkarmak ve harekete geçmek için tahminleme modelleri oluşturulur. Potansiyel müşteriler kredi başvurusu yapmadan önce kredi puanlarına bakılmakta ve kişiye özel ödeme planları hazırlanmaktadır.

6. Faturalandırma: Müşterilere ödemelerini hatırlatan erişilebilir faturalandırma hizmetlerini sayesinde kredi kurtarma oranları artmaktadır. İşletmeler için otomatik fatura sistemlerinin kullanımına imkan vermektedir.

7. Robo-Danışmanlık: Kişisel finans durumlarını izlemek için chatbotlar ve mobil asistan uygulamaları kullanılmaktadır. asarruf hedeflerinizi ve harcama oranlarınızı kendi bireysel durumunuza göre düzenledikten sonra gerisini dijital finans yardımcıları halledecek ve size finansal hedeflerinize ulaşabilmeniz için fikirler ve planlama önerileri sunacaktır.

8. Yasal Uygunluk: Uyumluluk sorunları için yasal ve düzenleyici metinler hızlıca taranmakta ve bunun için doğal dil işleme kullanılmaktadır. İnsan çalışmasına gerek kalmadan binlerce evrak hızla incelebilir.

9. Veri Toplama: Diğer pazarla ilgili harici verileri ve düşünceleri verimli bir şekilde toplamak için yapay zeka kullanılmaktadır. Uygulamalarla finansal modeller ve alım satım yaklaşımları için veriler toplanabilmektedir.

10. Borç Tahsilatı: Uygun ve etkin borç tahsilat sürecini belirleme gibi zorlu görevler için de akıllı sistemler kullanılmaktadır. Herhangi bir anlaşmazlık durumunda etkili bir şekilde kullanılan yapay zeka ürünlerinin borç tahsilatında ne kadar başarılı olunduğu daha net anlaşılmaktadır.

🔹 İnsan Kaynakları (7) 💼

1. İşe Alım: İşe alım bir tahmin oyunudur: Belirli bir pozisyonda işe başlayacak hangi aday, şirkete daha fazla katkıda bulunacak? Makinelerin daha iyi veri işleme yeteneği sayesinde nitelikli adaylar bulmak, bu adayların uygunluklarını ölçmek ve değerlendirme sonuçlarını analiz etmek için botların kullanılması işe alımın çeşitli kısımlarında İK çalışanlarının etkinliğini artırmaktadır.

İnsan Kaynakları Yönetimi

2. Performans Yönetimi: Çalışanların performanlarının, motivasyonlarına zarar vermeden etkili ve adil bir şekilde arttırılması için yapılan çalışmaları kapsar. Çalışanların KPI’ları (Key Performance Indicator, Anahtar Performans Göstergesi) başka bir deyişle ulaşılmak istenilen hedefleri bir panel aracılığıyla takip edilir ve gerçek zamanlı geri bildirimler elde edilir. Bu sayede çalışan memnuniyeti artar ve işçi memnuniyetsizliği azalır. Çalışanların maksimum potansiyellerine ulaşmalarını sağlamak için bu profesyonel yöntemler kullanılmaktadır.

3. Çalışan Koruma Yöntemi: Hangi çalışanların işlerini sürdürebilecekleri tahmin edilmektedir ve iş memnuniyetlerinin artırılması için çalışılmaktadır. Yeni fırsatlar aramalarının sebeplerini tespit edilmesi sayesinde bu çalışanları kurum içinde tutarak, insan sermayesi kaybı azaltılır.

4. İK Analizi: İK analiz hizmetleri, çalışan analizinin sesi gibidir. İnsanların analizlerini kullanarak onlar hakkında daha doğru tercihler yapılmaktadır. Daha yüksek çalışan memnuniyeti için uygulanabilir bilgiler ve etkili öneriler elde edilmektedir.

5. Dijital Asistan: Dijital asistanlar, e-posta iletişiminde gerçek asistanların yerini alacak kadar yetkin hale gelmişlerdir. Toplantıları planlamak için e-posta sistemlerine entegre edilebilirler. Günlük faaliyetlerde yapay zekanın gücünün kullanılması sayesinde bu asistanlar vasıtasıyla yüz binlerce toplantı planlanmıştır. 7/24 talepleriniz doğrultusunda size yardımcı olacak yapay zeka destekli asistanları kullanabilirsiniz.

6. Çalışan İzleme: Verimlilik ölçümünün daha iyi yapılması için çalışanlar izlenmektedirler. Objektif ölçütler ile çalışanların ne kadar iyi çalıştıkları gözlemlenmekte ve verilerin etkin olarak kullanılması sayesinde çalışanların genel performansları tahmin edilmektedir.

7. Yapı Yönetimi: Sensörler ve gelişmiş analizler ile bina yönetimi daha etkin hale gelmektedir. Düşük enerji tüketimi ve daha fazlası için yapılara IoT sistemleri entegre edilmekte. Böylece etkin bina yönetimi için kullanılan doğru veri toplama araçları ile mevcut veriler artırılmaktadır.

🔹 HUKUK (3) ⚖

Çokça dosya, sözleşme benzeri yazılı belgenin incelenmesini gerektiren bir alan olan hukukta, yapay zeka uygulamalarının ilk olarak kullanımı tasnif etme işlemleri için mümkün olmuş olsa da, artık dava/vaka inceleme ve karar verme aşamasında da makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerine başvurulduğu görülmektedir.

1. Sözleşme Taslakları Oluşturma ve Yönetimi: Sözleşmelerin birçoğu belli alanlar için değişmez özelliklere sahiptir. Bu sözleşme taslaklarının hazırlanması görevi otomatize edilebilen ve doğal dil işleme konularından faydalanılan bir çalışma alanını doğurur. Ayrıca bu sözleşmelerin yönetilmesi ve tasnif edilmesi de yine aynı şekilde kullanılan uygulamaları bulunan yalnızca hukuk için değil bir çok sözleşme üzerine çalışan kurum içinde kullanılmaktadır.

2. Dosya/Belge İnceleme: Dava/vaka dosyalarının incelenmesi ve olayların analiz edilmesinde yapay zeka yaklaşımlarına başvurulduğunda avukatların hayatlarından 10 yıl tasarruf ettiklerine yönelik araştırmalar bile mevcut. Üstelik sayıca çok daha fazla belgeyi daha hızlı ve yorgunluk faktörü olmaksızın analiz edilmesi harika!

3. Karar Tavsiye Sistemleri: Belli birvakaya yönelik karar verilmesi için tasarlanan karar destek sistemidir. Daha önceki uygulama örneklerinde de olduğu gibi bu sistemlerde de doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak ve benzer vakalar için verilen kararlar ele alınarak tavsiyeler sunulur ve bu süreç hukukçulara büyük zaman kazandırır. İçtihat hukukunda bu sistemlerin efektif sonuç üretebilmesi için eğitimde kullanılacak girdi verilerinin ayrılıkçı olmayan, tarafsız ve şeffaf olması sistemin verimliliği için en önemli kriterdir.

🔹 PAZARLAMA ve FİNANS (25)

Pazarlama, doğru teklifi, doğru mesajı, doğru zamanda, doğru kanaldan ve sürekli olarak veriden öğrenirken, müşteriye efektif bir şekilde hizmet ulaştırma olarak özetlenebilir. Her adım için yapay zeka, akıllı pazarlamacılara bir avantaj sağlar.

Finans Alanında Yapay Zeka Uygulamaları

Ürün Optimizasyonu, Fiyatlandırma, Yerleştirme

Ürün optimizasyonu, fiyatlandırma ve yerleştirme, pazarlamacıların müşterilere cazip bir değer önerisi oluşturmasına olanak tanır.

1. Hareket Kontrolü: Kullanıcılara dijital ürünlerinizle başka bir etkileşim modu sağlayarak daha yüksek düzeyde etkinlik ve etkileşim sağlar. Anlamlı kavramaları sağlamak için hareket seviyelerini ve diğer etkileşimleri ölçmek ve değerlendirmek için yapay öğrenme kullanılmaktadır. Müşterilerin daha önce gerçekleştirdiği faaliyet ve gelecek hakkındaki beklentileri işaret vermektedir.

2. Fiyatlandırma Optimizasyonu: Dinamik fiyatlandırma, talep fiyatlaması gibi isimlerle de ifade edilebilen fiyatlandırma optimizasyonu, şirketlerin indirimleri optimize etmesine olanak tanır. Optimal indirimler gelirleri maksimuma çıkarır. Bir işletmenin ulaşabileceği en kolay dönüşümlerden biri olan dinamik fiyatlandırmaya doğrudan doğruya pozitif etki sağlar. Bunun için de dizi yaklaşımlı makine öğrenmesi ya da derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır.

Fiziksel Yerleşim

3. Mağazacılık Optimizasyonu: Çevrimiçi veya çevrimdışı bir mağazayı optimize etmek için makine öğrenmesi ve büyük veriden yararlanır. Müşteriler için hangi ürünlerin önemli olduğu belirlenir. Bu belirleme elbetteki müşterilerin geçmişteki alışkanlıklarının değerlendirilmesiyle elde edilir. Bunun için daha çok bilgisayarlı görü/yapay görme yöntemlerinden faydalanılmaktadır.

4. Raf Denetimi / Analizi: Raf alanı kullanımınızı denetlemek ve analiz etmek için perakende alanında görüntü, video veya robotların kullanılması ile ürünlerin doğru yerlere yerleştirilmesi de yine yapay zeka ile optimize edilen bir uygulama alanıdır. Hangi rafların şirket için daha iyi bir kazanç performansı göstereceğine dair hesaplamaları içeren bir yapı izlenir. Aynı zamanda bu yolla stok analizi yapmak da mümkündür.

Dijital Yerleşim

5. Ürün Bilgi Yönetimi: Ürün keşfedilebilirliğini ve cazibesini geliştirmek için tüm ürün bilgilerinizin merkezi olarak yönetimini ve gelişimini sağlamaya yardımcı olur. Ürün açıklamasını, kutu açıklamasını ve diğer tüm ilgili bilgileri otomatik olarak değiştirilmesi ve güncellenmesinin sağlandığı bir uygulama alanıdır.

6. Web Sitesi Kişiselleştirme: Web sitelerinin müşteri verilerine göre kişiselleştirilmesidir. Sayfanın ana odak noktalarında doğru ürünlerin görüntülenmesinin sağlanması, kendi renk tercihleri, coğrafi konum bilgilerinin sağlanması, verilerin web sitenizin genel çekiciliğine sorunsuz entegrasyonu da yine yapay öğrenmenin uygulama alanlarındandır.

7. Görsel Arama Yeteneği: Kullanıcı ya da müşterilerin ürünleri aramak istedikleri nesnelerin fotoğraf veya video görsel ile arayarak istedikleri sonuca hemen ulaşmaları için de yapay görme konularından yararlanılmaktadır.

8. Ürün Bulmayı Geliştirmek İçin Görüntü Etiketleme: Kullanıcıların ürün tercihlerini ve ilgili bağlamları göz önüne alarak görüntülerin etiketlenmesi işleminde de yapay görmeden faydalanılmaktadır.

9. Pazarlık Yapabilen Yapay Zeka 💰

Pazarlık günlük hayatımızın olmazsa olmaz parçalarından biridir. Bizim Türklerin meşhur olan kurban pazarlığı gibi finansal konulardan, ödev süresinin ertelenmesi için yaptığımız bireysel pazarlığa kadar.

Topluluğun beraber karar almasını gerektiren ailecek yapacağımız tatil plandan, ülkeler arasındaki politik meselelere kadar bir çok alanda pazarlık süreçleri karşımıza çıkmaktadır.

Bu süreçlerin hepsinde ortak olan ise bu pazarlık sürecinin karmaşık planlama ve karar alma süreçleri gerektirdiği. Yapay zekanın gelişmesi ile beraber yapay zeka botları pazarlık süreçlerini öğrenmeye başladılar. Yakın bir gelecekte bu botların sıkı bir pazarlıkçı olacağı ve bizlerin yerine pazarlık yapacağı ön görülüyor.

Önerilerin Kişiselleştirilmesi

Piyasada cazip bir değer teklifine sahip bir şirket, yanlış ürün sunması halinde ilerlemesi yavaşlayabilir ya da ilgi kaybedebilir. Bunun önüne geçmek için teklifleri kişiselleştirme, pazarlamacıların tekliflerini doğru müşterilerle eşleştirmeleri önemlidir. Elbette ki bu konuda da yapay öğrenme devreye giriyor. Hatta en çok kullanılan ve başarı sağlanan alanların başında geliyor!

Akıllı Tavsiye Sistemleri

10. Kişisel Öneri Sistemleri: Tavsiye motoru olarak da anlandırılmaktadır.

  • Müşterilerin ilgili marka ile dijital ve analog etkileşimleri (sayfa görüntüleme, satın alma, açılan e-posta…)
  • Müşterilerin farklı web sitelerinde etkileşimleri
  • Benzer müşterilerin etkileşimleri

Bu veriler müşterileri e-posta, site araması veya diğer kanallar aracılığıyla kişiselleştirilmiş önerilerle markaya ilgisini tutmak ya da artırmak için kullanılır.

Pazarlama İletişimi Optimizasyonu

Kullanıcıların/Müşterilerin davranışlarının analiz edilmesine dayanmaktadır. Kullanılan cihazlar arası davranışlar veri olarak değerlendirilir. Örneğin, okunması tercih edilen türden mesajların gönderilerek pazarlamanın optimize edilmesi sağlanmaya çalışılır.

11. Nöropazarlama/ Neuromarketing: Kullanıcı kitlesinin içeriklere göre duygularını ve hafızasını nasıl etkilediğini anlamak için nörobilimden faydalanılmakta ve biyometrik sensörler kullanılmaktadır. İstenilen etkiyi elde edene kadar içerikler ve kullanıcılar arasında testler yapılabilir.

12.Bağlam Bilinçli/İçerik Duyarlı Pazarlama: Bağlam, pazarlama için çok önemlidir. Reklamcılık deneyimlerini göz önünde bulundurulmasından geçmektedir. Bir uçak kazası videosu izlerken hava yolu şirketinin reklamı ile videonun kesintiye uğradığını düşünün. Böyle bir reklam korkunç bir etki bırakmaz mıydı?! Bir başka örnek bir telefon modelinin fazla şarj olduğunda patladığına dair bir haber okuyorsunuz ve aynı sayfada bu telefonun reklamını görüyorsunuz! Kesin almak istersiniz değil mi 😃

İçerik duyarlı pazarlama yapan reklam şirketleri, reklamların sunulacağı bağlamı anlamak için Yapay Görme (Computer Vision) ve Doğal Dil İşleme’yi (Natural Language Processing) kullanır. Verilmesi istenen mesaj uygun içeriğe entegre edilerek markayı koruyup pazarlama verimliliğini artırmaktadır.

13. Üçüncül Verilerin Devreye Alınması: Mevcut müşterilerin ya da kullanıcıların daha iyi anlaşılması ve potansiyel müşterileri/kullanıcıları hedeflemek için üçüncü taraf verilerinin kullanılması, özellikle pazarlama uygulamaları için iyileştiricidir. Dış kaynaklardan gelen numaraları kullanarak kestirimler hassaslaştırılabilir. Olası potansiyel müşterileri tanımlayarak şirketler için hedef kitlesi genişletilebilir. Sizin ilgilenebileceğiniz ama daha önce hiç çalışmadığınız firmaların size ulaşmaları ve ürünlerini pazarlamaları ve bu konuda başarıya ulaşmaları tam da bu yöntemle gerçekleşmiş oluyor!

14. Yeniden Hedefleme: Ürünlerinize veya hizmetlerinize ilgi duyduğunu önceden bildiren müşterilerin yeniden hedeflenmesi ve doğru müşterinin önceden belirlenmesi de makine öğrenmesi yöntemleri ile şirketlerin maliyet tasarrufu ettiği ve hatta kâr sağladığı bir alan.

15. Mobil Pazarlama: Her müşterinin gerçek zamanlı ve geçmişe dayalı davranışlarını temel alan kişiselleştirilmiş, bireysel mesajlaşma yapısıdır. Çoğu kullanıcı mobil platformlarda aktiftir, mobil trafikte daha fazla pay kazanmak için üretilecek stratejiler yine makine öğrenmesinin konusudur.

16. E-posta Pazarlama: Bireysel davranışa göre uyarlanmış e-postalar!!! Ürününüz ve müşterinizle hangi e-posta türünün daha iyi performans gösterdiğini tespit edebilirsiniz. Gerekli e-posta yapısını özelleştirip, ilgi çekici görseller eklemek yine pazarlama performansı artırmaktadır. Tabi bu işlemler de doğal dil işleme ile yapay görmenin birlikte kullanıldığı alanlardandır.

17. Video Reklamcılık: Siz veya kullanıcılar tarafından oluşturulan videolardaki ürünleri otomatik olarak tanımlayabilirsiniz. Alışverişe yönlendirici bağlantılarla pazarlama stratejisini tamamlayabilirsiniz.

18. Savunuculuk ve Sadakat Pazarlaması: Kişisel bağlantılar yoluyla bir müşteri tabanını tanıtmak ve oluşturmak için bir savunuculuk sistemi ve tavsiyeleri kullanmak demektir. Doğru sevk kampanyasını sağlayarak bağlantıların gücünden yararlanabilirsiniz. Müşterilerinizin etki profilini kullanarak pazarlama stratejinizdeki olası satış rakamlarını tahmin etmekte böylece mümkün olur.

19. İçerik Oluşturma: İçerik pazarlamanızın konusunu seçin, özel veri geri bildirimlerini güçlendirin ve yapay zekanın benzersiz içerik oluşturmasına izin verin. İçerik için saatler harcamak yerine, otomatik içerik oluşturma size doğru araçları sağlayacaktır.

KULLANICI GERİ BİLDİRİMLERİNİN DENETLENMESİ

20. Sosyal Medya Optimizasyonu: Sosyal medya yayınlarınızın kanalını, hedef kitlesini, mesajını ve zamanlamasını optimize etmek için makine öğrenmesinden yararlanmak en sık kullanılan uygulamalar arasındadır.

21. Sosyal Meyda Analizi ve Otomasyon: Gerçek veya potansiyel müşterilerinizin sosyal medya, anketler ve incelemelerden oluşturduğu tüm içeriği analiz etmek ve bunlara göre hareket etmek için Doğal Dil İşleme ve Yapay Görme kapsamındaki derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması ile farkı farkedin!

ANALİZ/ÇÖZÜMLEME

22. Pazarlama Analizi: Tüm pazarlama verilerinizi ve Anahtar Performans Göstergelerinizi (KPI) otomatik olarak bağlayın. Ekiplerinizi gelişmiş analizlerini kolaylıkla tamamlamalarını ve paylaşmalarını sağlayın. Bu ne demek?! Kampanyaları yönetmek, uyarıları tetiklemek ve pazarlama verimliliğinizi artırmak için verileriniz üzerinde hareket etmek! Pazarlama yatırımı karşılığında daha yüksek sonuçlar elde etmiş olacaksınız.

23. PR Analizi: PR çalışmalarınızı öğrenin, analiz edin ve ölçün! Bu çözümler, yapılan analizler sonucunda medya faaliyetlerini gelecekte nasıl sürdürmeniz gerektiği konusunda tavsiyeler verebilmektedir.

24. Sosyal Medya İzleme: Gerçek zamanlı iş kararları almak için makine öğrenmesi ile sosyal medyayı takip edebilirsiniz. Bunun için Doğal Dil İşleme yöntemlerine başvurabilirsiniz. Ürün geliştirme veya pazarlama kampanyası için müşterilerinizdeki ivmeyi ve yeni ortaya çıkan eğilimleri analiz edebilirsiniz. Ayrıca genel toplumsal analizler yapmak da mümkündür.

Sosyal Medya Analizi

25. Duygu Tanıma: Mikro beden hareketleri ve mimikleri analiz ederek müşterinizin duygusal durumunu yakalayın. Derin öğrenme konusu olan bilgisayarlı görü/yapay görme detayları yakalamanıza ve müşterinizin gerçek duygularını size sunmasına yardımcı olacaktır. Bu doğrultuda ürününüzle ilgili kişiye yönelik güncellemeler yapabilir, verimliliğinizi artırabilirsiniz. Ayrıca yazılı ya da sesli uygulamalarda da duygu analizi Doğal Dil İşleme yöntemine başvurularak gerçekletirilmektedir.

🔹 SATIŞ (11)

1. Satış Tahmini: Yapay zeka, tüm müşteri temaslarına ve önceki satış sonuçlarına bağlı olarak otomatik ve doğru satış tahmini sağlar. Tüm müşteri temaslarına ve önceki satış sonuçlarına dayalı olarak satışları otomatik olarak ve doğru şekilde tahmin etmenizi sağlar. Böylece satış ekibinizin tahmini satış süresini optimize etmesi de sağlanır.

2. Lider Oluşturma: Satış temsilcilerinizin hangi şirketlerle bağlantı kurması gerektiğine karar vermek için ziyaretçilerinizin kapsamlı bir veri profilinin kullanılması, veri tabanları ve sosyal ağlardan yararlanılması da yine hedefe ulaşmayı hızlandıran yapay öğrenme uygulama alanlarındandır.

3. Satış Veri Girişi Otomasyonu: Çeşitli kaynaklardan gelen veriler, CRM’inize (Müşteri İlişkileri Yönetim Platformunuzu-Customer Relationship Management) zahmetsizce ve akıllıca kopyalanacaktır. Satış ekibinizin takvim, adres defteri, e-posta, telefon aramaları ve mesajları CRM sisteminize otomatik olarak senkronize edilebilir.. Siz satışlarınızın görselleştirilmesi ve analizinin yapılmasının keyfini çıkarırken, satış personelinizin sadece satış yapması için daha fazla zaman tanımış olursunuz!

4. Satış Tahmini/Yönetici Planlaması: Tahmine dayalı satışları sağlamak için hiç kuşkusuz ki yine yapay zekaya başvurmalısınız. Puanlar, olası satış skorları ve iletişim faktörleri satış temsilcisinin eylemlerini yönlendirir ve önceliklendirir. Satış tahminleri, sistemlerin yönetim planına ve satış performansına yönelik çok sayıda veriyi inceleyerek yüksek doğrulukta ve otomatik olarak planlama yapmaya olanak tanır. Potansiyel müşterileri kazanmak için anonimleştirilmiş veriler değerlendirilerek daha önce kullanım alanları içinde gösterdiğimiz sosyal medya, e-posta ve aramalar planlanabilir.

5. Satış Temsilcisi Sohbet / E-posta Bot: Chatbotlar ilk müşteri sorularını yanıtlamak için idealdir. Chatbot, müşteriye etkili bir şekilde hizmet edemeyeceğine karar verirse, bu müşterileri gerçek çalışanlara yönlendirebilir. 7/24 işleyen, akıllı, kendi kendini geliştiren robotlar ilk bağlantıların efektif bir şekilde kurulmasına olanak tanır.

chatbot gif ile ilgili görsel sonucu
Sohbet Robotları İle Kullanıcı Odaklı Yaklaşımlar

6. Satış Temsilcisi Yanıt Önerileri: Yapay zeka, canlı sohbetler veya potansiyel müşterilere yazılı mesajlar sırasında yanıtlar önerebilmektedir. Botlar, satış etkinliğini artırmak için en iyi uygulama yanıtlarını öneren temsilcilerin çağrılarını değerlendirme konusunda hızlı çözümler üretebilmektedir.

7. Satış Temsilcisi Soncul Eylem Önerileri: Dijital satış temsilcileriniz eylemlerinizin ve olası satışlarınızın bir sonraki süreçteki olması gereken en iyi eylemi önerecek şekilde analiz edilmesini sağlar. Bu durum akıllıca bir çözüm önerisidir ve temsilcilerinizin konuyla başa çıkmak için doğru yolu bulmasına yardımcı olacaktır. Böylece müşteri memnuniyetinin daha üst seviyeye taşınmasına olumlu etki eder.

8. Satış İçeriği Kişiselleştirme ve Analiz: Yüksek öncelikli müşteri adaylarının tercihleri ve içeriklere göz atma davranışları, olası en önemli sorulara cevap verebilmek için doğru içerikle eşleşmeyi sağlayabilmek için analizlerin yapılmasında kullanılır.

9. Perakende Satış Botu: Müşterinin sorularını yanıtlamak ve ürünleri tanıtmak için perakende satış alanında botlar kullanın.
Böylelikle profili hızlı bir şekilde analiz ederek doğru müşteri ile iletişime geçebilirsiniz. Yapay görme yöntemleri ile müşterinin davranış ve alışveriş alışkanlıkları analiz edilebilir ve buna göre müşteri memnuniyeti sağlamanıza yardımcı olacaktır.

10. Kurallı (Prescriptive) Satışlar: Satış temsilcilerinin aklında birçok satış süreci vardır. Satış temsilcileri, farklı alışkanlıklara ve gözlemlere dayanarak müşterilerle etkileşime girerler. Kural tabanlı sistemler benzer müşterilerdeki verilere dayanarak içerik, etkileşim kanalı, sıklık ve fiyat belirlerler.

11. Satış Tazminatı: Satış personelleri için doğru tazminat miktarlarının/seviyelerinin belirlenmesi için de veri biliminden faydalanılır. Satış temsilcileri için doğru teşvik mekanizmasına karar verilmesi, satış verilerini kullanarak somut ve objektif önlemlerin alınması ile personellerin performansının artırılması da sağlanmaktadır.

Merve Ayyüce Kızrak isimli yazarın Yapay Zeka Kullanım Alanları ve Uygulamalarına Derinlemesine Bir Bakış başlıklı eseri bu Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Şşş!… Sağduyumda karıncalanmalar var 🙃

Ph.D. Candidate at Yıldız Technical University | AI Researcher at Bahçeşehir University | www.ayyucekizrak.com/

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store