KURUMSAL HİZMET
Predictive AI
Talep, risk ve arıza tahmini için klasik makine öğrenmesi çözümleri.
Problem
Karar süreçleri geçmiş veriden yararlanmıyor; tahminler sezgiye dayanıyor.
Çözüm
Mevcut veriyi özellik mühendisliğiyle işleyip, üretimde izlenebilen tahmin modelleri kuruyoruz.
Kullanım alanları
- Talep tahmini
- Kestirimci bakım
- Kredi ve sigorta riski
- Kayıp müşteri tahmini
- Fiyat ve kampanya duyarlılığı
- Sahtekârlık ve anomali tespiti
Referans mimari
Katmanlar sabit değildir; kurumun veri ve uyum kısıtlarına göre şekillenir.
- Veri hattı
- Özellik deposu
- Model eğitimi
- Dağıtım
- Kayma izleme
- Geriye dönük test (zaman bazlı bölümleme)
- Temel çizgi karşılaştırması ve karar eşiği kalibrasyonu
Güvenlik ve uyum
Özellik sızıntısı denetimi: hedefe geleceği taşıyan alanların ayıklanması
Ayrımcılık riski taşıyan alanlarda vekil değişken analizi
Kredi ve sigorta gibi alanlarda karar gerekçesinin açıklanabilir tutulması
Model kararlarının denetim kaydına yazılması
Yaklaşımımız
- 01
Discovery
Senaryo, veri ve kısıtların çıkarılması.
- 02
Assessment
Olgunluk ve uygulanabilirlik değerlendirmesi.
- 03
Prototype
En kısa yoldan çalışan ilk sürüm.
- 04
PoC
Tanımlı başarı ölçütüyle kanıt çalışması.
- 05
Production
Güvenlik, ölçek ve operasyon devri.
- 06
Monitoring
Kalite, maliyet ve kayma izleme.
Sık sorulan sorular
Modelin işe yaradığını nasıl anlarız?
Doğruluk metriği tek başına yetmez; karşılaştırma temel çizgiye karşı yapılır. Mevcut karar mekanizması (kural tablosu, uzman sezgisi, mevsimsel ortalama) temel çizgi kabul edilir ve model bunun üzerine ne kattığı iş birimindeki ölçüyle raporlanır.
Üretken yapay zekâ varken klasik makine öğrenmesi neden hâlâ gündemde?
Sayısal tahmin problemlerinde tablo verisiyle çalışan modeller genellikle daha isabetli, çok daha ucuz ve açıklanabilir kalıyor. Dil modeli, metin ve serbest biçimli girdi gerektiğinde devreye girer; talep veya arıza tahmini bu sınıfa girmez.
Model zamanla bozulur mu?
Bozulur. Girdi dağılımı ve hedef ilişkisi değiştiğinde isabet düşer; bu yüzden kayma izleme ve yeniden eğitim tetikleyicisi ilk sürümle birlikte kurulur, sonradan eklenmez.
İLETİŞİM
Predictive AI için değerlendirme oturumu
İlk görüşmede kullanım senaryonuzu, veri durumunuzu ve kısıtlarınızı birlikte çıkarıyoruz.