Gerçek Hayat Örnekleriyle 100'den Fazla AI Kullanım Durumu

AI kullanım durumlarını öğrenmenin ölçülebilir faydaları vardır. Kurumlarda gelişmiş analitik ve AI çözümleri uygulama konusundaki yaklaşık 2 on yıllık deneyimim boyunca, kullanım durumu seçiminin önemini gördüm. 100'den fazla AI kullanım durumunu ve bunların gerçek hayat örneklerini analiz ettim; bunları iş fonksiyonlarına ve endüstrilere göre kategorize ettim. Odak alanınıza göre aşağıdaki bağlantıları takip edin:

• İş Fonksiyonları için AI Kullanım Durumları: Analitik, müşteri hizmetleri, siber güvenlik, veri, finans, İK, pazarlama, operasyonlar satış, strateji ve hukuk ve teknoloji.
• Endüstriler için AI Kullanım Durumları: Otomotiv ve otonom şeyler, eğitim, moda, fintech, sağlık teknolojisi, imalat, kar amacı gütmeyen kuruluşlar, perakende ve telekom.
• Diğer AI Kullanım Durumları

Tüm işletme AI uygulamaları ve bunların gerçek hayat örnekleri/vaka çalışmaları için filtreleme yapabilirsiniz:

AI kullanım durumları gerçek yaşam örnekleriyle

Sektör

İş Fonksiyonu

Sigorta

Müşteri Başarısı

+2

Doğal dil işleme

Makinelerin iletişim, analiz ve otomasyon için insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamak.

Detayları Gör

Finansal hizmetler

Müşteri Başarısı

+14

Sahtekarlık tespiti

Şüpheli işlemleri ve davranışları tespit ederek mali kayıpları ve siber suçları önlemek.

Detayları Gör

Üretme

Teknoloji

+2

Öngörücü bakım

Ekipman arızalarını önceden tahmin ederek bakım planlaması yapmak ve arıza sürelerini azaltmak.

Detayları Gör

Ulaşım / Nakliye

Veri

+9

Satış tahmini

Gelecekteki satış trendlerini tahmin ederek iş planlamasına ve kaynak tahsisine rehberlik etmek.

Detayları Gör

İlaç / Kozmetik

Ar-Ge / Araştırma ve Geliştirme

+4

Potansiyel Müşteri Oluşturma

Veriye dayalı hedefleme yoluyla potansiyel müşterileri belirlemek ve onlarla etkileşim kurmak.

Detayları Gör

Sosyal ve sivil örgütler

Pazarlama

+3

Kişiselleştirilmiş Pazarlama

Kullanıcı davranışına göre reklam ve içerik önerilerini özelleştirme.

Detayları Gör

Spor

Müşteri Başarısı

+24

Veri girişi otomasyonu

Manuel veri girişini akıllı otomasyonla değiştirerek insan hatalarını azaltır ve sistemler genelinde veri işleme hızını artırır.

Detayları Gör

Kamu Hizmetleri

Finans

+4

Fatura işleme

Faturaların çıkarılması, doğrulanması ve işlenmesinin otomatikleştirilmesi, finansal işlemleri kolaylaştırmak ve hataları azaltmak için kullanılmaktadır.

Detayları Gör

Teknoloji

Mühendislik

+3

Tedarik zinciri yönetimi

Lojistik, tedarik ve dağıtım süreçlerinin verimlilik ve maliyet düşürme amacıyla yönetilmesi ve optimize edilmesi.

Detayları Gör

Perakende

Teknoloji

+6

Tedarik zinciri optimizasyonu

Tahmine dayalı analiz ve otomasyon yoluyla tedarik zinciri görünürlüğünü ve verimliliğini artırmak.

Detayları Gör

Ulaşım / Nakliye

Veri

+18

Envanter optimizasyonu

Otomatik talep tahmini ve stok yenileme stratejileri kullanarak stok seviyelerini yönetmek.

Detayları Gör

Sosyal ve sivil örgütler

Pazarlama

+14

Uyumluluk

Otomatik izleme, raporlama ve risk değerlendirmesi yoluyla mevzuata uyumluluğun sağlanması.

Detayları Gör

Spor

Müşteri Başarısı

+1

Konuşma Yapay Zekası ve Sohbet Botları

Yanıtları otomatikleştirerek, sorguları yönlendirerek ve gerçek zamanlı veri erişimi için arka uç sistemlerle entegre olarak müşteri hizmetlerini iyileştirir.

Detayları Gör

Kamu Hizmetleri

Finans

+3

KPI izleme

Temel performans göstergelerinin toplanmasını, görselleştirilmesini ve uyarı verilmesini otomatikleştirerek karar verme için gerçek zamanlı bilgiler sağlar.

Detayları Gör

Spor

Müşteri Başarısı

+19

Müşteri analitiği

Müşteri davranışlarını ve eğilimlerini analiz ederek iş stratejilerini ve müşteri etkileşimini optimize etmek.

Detayları Gör

Kamu Hizmetleri

Müşteri Başarısı

İşgücü yönetimi

İş gücü tahsisini ve planlamasını optimize ederek verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek.

Detayları Gör

Ulaşım / Nakliye

Perakende

+3

Ağ optimizasyonu

Ağ performansını hız, güvenilirlik ve kaynak kullanımı açısından optimize etmek.

Detayları Gör

Teknoloji

Analitik

+2

Gerçek zamanlı analizler

Zamanında karar alma için verilerin anında işlenmesi ve analiz edilmesi.

Detayları Gör

Sigorta

Müşteri Başarısı

Çağrı sınıflandırması

Çağrıları konulara, duygu durumuna veya aciliyetine göre kategorize etme.

Detayları Gör

Enerji

Çağrı niyeti tespiti

Müşteri aramalarının ardındaki amacı belirleyerek yanıtları optimize etmek.

Detayları Gör

Finansal hizmetler

Veri

Otomatik makine öğrenimi (AutoML)

Kapsamlı uzmanlığa gerek kalmadan makine öğrenimi modeli oluşturmayı basitleştirme.

Detayları Gör

Perakende

Teknoloji

+1

Coğrafi analiz

Mekânsal kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için konum tabanlı verilerin analizi.

Detayları Gör

Teknoloji

Yiyecek / İçecekler

+9

Veri entegrasyonu

Birleşik erişim ve analiz için birden fazla kaynaktan gelen verilerin birleştirilmesi.

Detayları Gör

Sağlık hizmeti

Analitik

Veri etiketleme

Makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmak için verilere etiket ekleme.

Detayları Gör

Eğitim

Ar-Ge / Araştırma ve Geliştirme

+5

Veri görselleştirme

Karmaşık verileri sezgisel grafikler ve diyagramlar aracılığıyla temsil etme.

Detayları Gör

Eğitim

Ar-Ge / Araştırma ve Geliştirme

+11

Veri dönüşümü

Verilerin analiz ve işleme için uygun formatlara dönüştürülmesi.

Detayları Gör

Ulaşım / Nakliye

Finansal hizmetler

+3

Veri hazırlığı

Analiz ve modelleme için verilerin temizlenmesi ve yapılandırılması.

Detayları Gör

Eğitim

Ar-Ge / Araştırma ve Geliştirme

+3

Veri yönetimi / izleme

Veri tutarlılığını, erişilebilirliğini ve güvenliğini sağlamak.

Detayları Gör

Finansal hizmetler

Kredi değerlendirmesi

Borç tahsilat otomasyonu

Otomatikleştirilmiş iş akışları ve iletişim yoluyla alacak tahsilatını iyileştirme.

Detayları Gör

Finansal hizmetler

Kredi değerlendirmesi

Kredi verme ve puanlama

Veri analizine dayalı olarak kredi değerliliğini ve riski değerlendirmek.

Detayları Gör

Finansal hizmetler

Kredi değerlendirmesi

Kredi geri ödemesi

Ödenmemiş kredilerin takibi ve tahsilatı için stratejilerin otomasyonu.

Detayları Gör

Teknoloji

İK

Çalışan izleme

Verimliliği ve uyumluluğu optimize etmek için çalışan faaliyetlerini izlemek.

Detayları Gör

Teknoloji

İK

+1

Performans yönetimi

İş gücü verimliliğini ve sonuçlarını izlemek ve iyileştirmek.

Detayları Gör

Finansal hizmetler

Perakende satış botları

Müşterilere ürün önerileri ve işlemler konusunda yardımcı olmak.

Detayları Gör

Yiyecek / İçecekler

Ar-Ge / Araştırma ve Geliştirme

+2

Bilgi yönetimi

Bilgiye erişimi verimlilik açısından organize etmek ve optimize etmek.

Detayları Gör

Eğitim

Müşteri Başarısı

Özel ders

Yapay zekâ destekli eğitim yardımı ve kişiselleştirilmiş öğrenme imkanı sunuyoruz.

Detayları Gör

Sağlık hizmeti

Analitik

+1

Hasta veri analizi

Tıbbi verilerden bilgi çıkararak bakım kalitesini iyileştirme.

Detayları Gör

Sağlık hizmeti

Analitik

+1

Kişiselleştirilmiş tıp

Bireysel sağlık verilerine göre tedavi yöntemlerinin uyarlanması.

Detayları Gör

İlaç / Kozmetik

Analitik

+2

İlaç keşfi

Yapay zekâ destekli analiz yoluyla ilaç araştırmalarını hızlandırmak.

Detayları Gör

İlaç / Kozmetik

Analitik

+2

Destekli/Otomatik teşhis

Yapay zekâ destekli teşhis yöntemleriyle sağlık profesyonellerine destek sağlıyoruz.

Detayları Gör

Üretken AI Kullanım Durumları

Üretken AI, tek bir doğru cevabın olmadığı görevler (örneğin, yaratıcı yazarlık) için çıktı üreten AI model'lerini içerir. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana popülaritesi patlama yaptı. Kullanım durumları arasında pazarlama için içerik oluşturma, yazılım kodu üretimi, kullanıcı arayüzü tasarımı ve daha pek çoğu yer almaktadır.

Daha fazlası için: Üretken AI kullanım durumları.

İş Fonksiyonları için AI Kullanım Durumları

İşte pazarlama, satış, müşteri hizmetleri, güvenlik, veri, teknoloji ve diğer süreçleri kapsayan en yaygın yapay zeka uygulamaları.

> Analitik

Genel çözümler

• Analitik Platformu: Çalışanlarınızı gelişmiş analizler yapmak, sorunları hızla belirlemek ve veri içgörüleri sağlamak için birleştirilmiş veri ve araçlarla güçlendirin.
• Analitik Hizmetleri: Özel analitik ihtiyaçlarınızı bu uçtan uca çözüm sağlayıcılarla karşılayın. Satıcılar, anahtar teslim çözümler sunarak iş hedeflerinize yardımcı olur.
• Otomatik Makine Öğrenimi (autoML): AI destekli makineler, veri bilimcilerine makine öğrenimi model'lerini optimize etmede yardımcı olabilir. Veri ve analitik yeteneklerinin artmasıyla, otomasyon veri biliminde giderek daha temel hale gelmektedir. AutoML, veri girişi gibi zaman alan makine öğrenimi görevlerini otomatikleştirerek şirketlerin model'leri daha hızlı yayına almasını ve süreçleri otomatikleştirmesini sağlar.

Özel çözümler

• Konuşmalı Analitik: İş verilerinizi analiz etmek için konuşmalı arayüzlerden yararlanın. Doğal Dil İşleme, ses verileri ve daha fazlasıyla çalışmanıza yardımcı olarak incelemelerin ve önerilerin otomatik analizini sağlar.
• E-Ticaret Analitiği: E-ticaret verilerindeki artışı yönetmek için tasarlanmış özel analitik sistemler. Karlılığı maksimize etmek için satış huninizi ve müşteri trafiğinizi optimize edin.
• Geo-Analitik Platformu: Öngörücü içgörüler için detaylı uydu görüntülerini analiz edin. İş hedeflerinize ulaşmak ve herhangi bir araziyle ilgili gerçek zamanlı değişiklikleri yakalamak için mekansal verileri kullanın.
• Görüntü Tanıma ve Görsel Analitik: Gelişmiş görüntü ve video tanıma sistemlerini kullanarak görsel verileri analiz edin. Büyük hacimli görüntü ve videolardan anlamlı içgörüler çıkarın.
• Gerçek Zamanlı Analitik: Zamana duyarlı kararlar için gerçek zamanlı içgörüler kazanın. KPI'larınızı korumak için derhal harekete geçin. Kesintiler olmadan yapılandırılmamış verileri keşfetmek için makine öğrenimini kullanın.

> Müşteri Hizmetleri

• Çağrı Analitiği: Müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği artıran içgörüleri ortaya çıkarmak için çağrı verileri üzerinde gelişmiş analitik kullanın. Ses verileri aracılığıyla müşteri yorumlarını analiz ederek kalıpları belirleyin ve iyileştirme alanlarını saptayarak sonuçlarınızı optimize edin.
  • Gerçek hayat örneği: Sestek, ING Bank'ın AI'yı iletişim sistemlerine entegre ettikten sonra satış kalite puanında %15 artış ve genel sessizlik oranlarında %3 düşüş gözlemlediğini belirtmektedir.
• Çağrı Sınıflandırma: Müşteri niyetlerini anlamak için doğal dil işleme (NLP)'den yararlanın; böylece temsilcilerin daha yüksek katma değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlayın. Çağrıları yönlendirmeden önce müşteri ihtiyaçlarının doğasını belirleyerek sorunun uygun departman tarafından ele alınmasını sağlayın. Bu yaklaşım verimliliği artırır ve memnuniyet oranlarını yükseltir.
• Çağrı Niyeti Keşfi: Memnuniyeti ve iş metriklerini artırmak için müşteri niyetini (örneğin, müşteri kaybı/churn) tahmin etmek ve yönetmek için NLP ve makine öğreniminden yararlanın. Ses seviyesi ve tonu aracılığıyla müşteri duyarlılığını analiz etmek, karar verme sürecini yönlendiren mikro duyguları ortaya çıkarabilir. chatbot intent tanıma ile müşteri niyetinin nasıl tespit edileceğini keşfedin.
• Müşteri Hizmetleri için Chatbot (Kendi Kendine Hizmet Çözümü): AI algoritmaları geliştikçe, chatbot'lar daha karmaşık sorguları anlayabilir. Çoğu sorguyu yanıtlayan ve gerektiğinde müşterileri canlı temsilcilere aktaran 7/24 akıllı, kendi kendini geliştiren chatbot'lar oluşturun. Bu, müşteri hizmetleri maliyetlerini düşürür ve memnuniyeti artırarak insan temsilcilerin daha spesifik müşteri ihtiyaçlarına odaklanmasını sağlar. müşteri hizmetlerinde chatbot'lar hakkında daha fazla bilgi okuyun veya chatbot platformlarını keşfedin.
• Chatbot Analitiği: Genel performansını değerlendirmek için müşterilerin chatbot'unuzla olan etkileşimlerini analiz edin. Eksiklikleri ve iyileştirme alanlarını belirleyin ve müşterilerin chatbot ile olan memnuniyetini ölçün.
• Chatbot testi: Yayına almadan önce chatbot performansını değerlendirmek için yarı otomatik ve otomatik test framework'leri kullanın. Konuşma akışındaki zayıflıkları belirleyerek felaketle sonuçlanabilecek hataları önleyin.
• Müşteri İletişim Analitiği: Memnuniyeti ve verimliliği artıran içgörüler elde etmek için tüm müşteri iletişim verilerine gelişmiş analitik uygulayın. Daha yüksek memnuniyet oranlarına ulaşmak için NLP kullanın.
• Müşteri Hizmetleri Yanıt Önerileri: Bot'lar temsilcilerin çağrılarını dinler, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri deneyimini standartlaştırmak için en iyi uygulama yanıtlarını önerir. Bu yaklaşım, doğru önerileri sunarak ek satışları (upsell) ve çapraz satışları (cross-sell) da artırabilir.
• Sosyal Dinleme ve Ticket Yönetimi: İletişime ihtiyaç duyan müşterileri belirlemek ve otomatik yanıt vermek veya onları ilgili temsilcilere atayarak memnuniyeti artırmak için NLP ve makine görmesi kullanın. Kime satış yapılacağını ve hangi ürünlerin sunulacağını belirlemek için sosyal medya verilerini analiz edin.
• Akıllı Çağrı Yönlendirme: Çağrıları mevcut en kalifiye temsilcilere yönlendirin. Akıllı yönlendirme sistemleri, memnuniyeti optimize etmek için tüm müşteri etkileşimlerinden gelen verileri kullanır. Müşteri profillerini ve temsilci performansını göz önünde bulundurarak, üstün net tavsiye skorları (NPS) elde etmek için doğru hizmeti doğru temsilciyle eşleştirebilirsiniz. duygusal AI örnekleri makalemizde müşteriyi doğru temsilciyle eşleştirme ile ilgili vaka çalışmalarını okumaktan free (çekinmeyin).
• Anket ve İnceleme Analitiği: Anketlerdeki ve incelemelerdeki metin alanlarını analiz etmek ve memnuniyeti artıran içgörüleri ortaya çıkarmak için NLP kullanın. İlgili anahtar kelimeleri uygun puanlarla eşleştirerek süreci otomatikleştirin ve rapor oluşturma için gereken süreyi azaltın.
  • Gerçek hayat örneği: Protobrand eskiden incelemeleri manuel olarak kodlama yoluyla analiz ediyordu ancak şimdi işin çoğunu Gavagai ile otomatikleştirerek, analizleri verimli bir şekilde tamamlarken daha büyük veri hacimlerini yönetebiliyor. Anket analitiği hakkında daha fazlasını ilgili makalemizde öğrenin.
• Sesli Kimlik Doğrulama: Biyometrik ses tanıma kullanarak müşterileri şifresiz olarak doğrulayın, memnuniyeti artırın ve unutulan şifrelerle ilgili sorunları en aza indirin. Müşteriler, benzersiz ses kimlikleri ile gizli bilgilere erişebilir; bu da SSN rakamları gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerine güvenli bir alternatif sunar.

> Siber Güvenlik

DLP

Veri kaybı önleme (DLP) yazılımları şunları başarmak için AI teknolojilerinden yararlanır:

• Kural tabanlı yaklaşımlarla belirlenenlerin ötesinde hassas verilerin gerçek zamanlı tespiti
• Yanlış pozitifleri azaltmak için izin verilen veri erişim kalıplarından öğrenen akıllı erişim kontrolü

Daha fazlası için DLP'de AI kullanımı için en iyi uygulamalara bakın.

Ağ İzleme

Tipik kullanım durumları şunları içerir:

• Siber saldırıları belirlemek için ağ trafiğinde Anomaly tespiti
• Kullanıcı deneyimine zarar vermeden, zirve yükleri optimal maliyetle yönetmek için otomatik ağ optimizasyonu.

Gerçek hayat örnekleri için: Ağ izlemede AI

> Veri

• Veri Temizleme ve Doğrulama Platformu: Uygun veri temizleme süreçleri ve araçlarıyla verilerinizin kalitesini sağlayarak "çöp girerse çöp çıkar" (garbage in, garbage out) durumundan kaçının. Harici veri kaynaklarını kullanarak doğrulama sürecini otomatikleştirin. Düzenli bakım temizliği planlanabilir ve verilerin kalitesi artırılabilir.
• Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verilerinizi anlamlı ve değerli bilgilere dönüştürün. Veri trafiği birden fazla platforma bağlıdır. Bu nedenle, bu devasa trafiği yönetmek ve verileri anlamlı bir formata yapılandırmak önemli olacaktır. data lake'inizi daha sonraki analizler için hazır tutun.
• Veri Yönetimi ve İzleme: Gelişmiş analitik için verilerinizin yüksek kalitede kalmasını sağlayın. Gelen verileri filtreleyerek kaliteyi ayarlayın. Manuel ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek zaman kazanın.
• Veri Hazırlama Platformu: Verilerinizi, veri kalitesi sorunları olan ham formatlardan temiz, analize hazır bir formata getirin. Verilerinizi bir veri ambarına yerleştirmeden önce ince ayar yapmak için çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) platformları kullanın.
• Veri Dönüştürme: Verilerinizi gelişmiş analitik için hazırlamak amacıyla dönüştürün. Eğer yapılandırılmamışsa, gerekli formata göre ayarlayın.
• Veri Görselleştirme: Daha iyi analitik ve karar verme için verilerinizi görselleştirin. Panellerin (dashboard) konuşmasına izin verin. Mesajınızı daha kolay ve daha estetik bir şekilde iletin.
• Veri Etiketleme: Denetimsiz öğrenme sistemleri kullanmadığınız sürece, yüksek kaliteli etiketlenmiş verilere ihtiyacınız vardır. Denetimli öğrenme sistemlerinizi eğitmek için verilerinizi etiketleyin. İnsan-döngüde (human-in-the-loop) sistemler verilerinizi auto etiketler ve güvenle auto-etiketlenemeyen veri noktalarını kitle kaynaklı (crowdsource) olarak etiketler.
• Sentetik Veri: Bilgisayarlar, belirli işlemleri gerçekleştirmek için yapay olarak sentetik veri oluşturabilir. Sentetik veri genellikle yeni ürünleri ve araçları test etmek, model'leri doğrulamak ve AI ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılır. Şirketler, sentetik veriler yardımıyla henüz karşılaşılmamış koşulları simüle edebilir ve buna göre önlemler alabilir. Ayrıca gerçek verileri ifşa etmediği için gizlilik sınırlamalarını da aşarlar. Bu nedenle sentetik veri, şirketlerin gelecekteki olayları simüle etmeleri ve gelecekteki olasılıkları değerlendirmeleri için akıllı bir AI çözümüdür. Sentetik veriler hakkında daha fazla bilgiyi ilgili makalemizden edinebilirsiniz.

> Enerji

• Akıllı şebeke optimizasyonu: AI, enerji tüketim kalıplarını tahmin ederek, yenilenebilir enerji kaynaklarını daha verimli entegre ederek ve şebeke anomalilerini tespit ederek arz ve talebi gerçek zamanlı olarak dengelemeye yardımcı olabilir. Bu sayede akıllı şebeke çözümlerinin dayanıklılığını artırabilir ve kesintileri azaltabilir.
• Enerji tüketim tahmini: Makine öğrenimi algoritmaları; bina, bölge veya ulusal düzeylerde kısa ve uzun vadeli enerji kullanımını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu tahminler, üretimin taleple uyumlu hale getirilmesini, fiyatlandırma stratejilerinin optimize edilmesini ve hem konut hem de endüstriyel ortamlarda enerji verimliliğinin sağlanmasını sağlar.
• Enerji altyapısında öngörücü bakım: AI, arıza belirtilerini erkenden tespit etmek için türbinleri, transformatörleri ve boru hatlarını izlemek amacıyla uygulanabilir. Veriye dayalı tahminler ve otomatik uyarı sistemleri aracılığıyla duruş sürelerini azaltmaya, varlık ömrünü uzatmaya ve bakım maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.
• Yenilenebilir enerji tahmini: AI özellikleri; hava durumu, geçmiş veriler ve sensör girişlerine dayalı olarak güneş ve rüzgar üretimi tahminlerinin doğruluğunu artırabilir. Bu sayede kullanıcılar, yedek fosil yakıt kaynaklarına olan bağımlılığı azaltırken yenilenebilir enerjilerin enerji karmasına entegrasyonunu geliştirebilirler.
• Enerji ticareti optimizasyonu: Pekiştirmeli öğrenme ve gelişmiş analitik, değişken enerji piyasalarında gerçek zamanlı, riski ayarlanmış ticaret kararları üretebilir. Optimal teklif stratejilerini belirleyerek kârı maksimize eder ve dengesizlikleri en aza indirir.
• Enerji talep yanıt yönetimi: AI model'leri, zirve talep dönemlerinde enerji tüketimini kontrol edebilir ve otomatikleştirebilir. Bu sayede şirketler, şebeke stresini ve maliyetleri azaltmak için dinamik fiyatlandırma, çevresel koşullar ve kullanıcı davranışına göre kullanımı akıllıca kaydırabilirler.
• Füzyon reaktörü tasarım optimizasyonu: ML, stellarator tasarımlarını optimize ederek temiz ve güvenli füzyon enerjisinin geliştirilmesini hızlandırabilir. ML model'leri, karmaşık fizik simülasyonları için proxy (surrogate) olarak görev yaparak daha hızlı ve daha verimli tasarım yinelemelerine olanak tanır. Bilimsel modellemeyi AI destekli inovasyonla birleştirerek mühendislik gereksinimlerini basitleştirin, maliyetleri düşürün ve füzyon enerjisini gerçekliğe yaklaştırın.

> Finans

CEO tarafından yönetilen finans iş fonksiyonu, kantitatif beceriler gerektiren çok sayıda tekrarlayan görevi tamamlar, bu da onları AI dönüşümü için uygun hale getirir:

• Faturalandırma / fatura hatırlatıcıları: Müşterilerinize üretken AI destekli mesajlarla ödeme yapmalarını hatırlatan erişilebilir faturalandırma hizmetlerinden yararlanın.
• Fatura otomasyonu ve AP otomasyonu: Fatura işleme, birçok şirketin manuel olarak gerçekleştirdiği oldukça tekrarlayan bir süreçtir. Bu durum, özellikle yüksek hacimli belgelerin işlenmesi gerektiğinde insan hatalarına ve yüksek maliyetlere neden olur. Fatura otomasyon çözümleri, farklı formatlardaki (örneğin PDF, e-fatura) faturalardan ilgili verileri çıkarabilir, otomatik fatura doğrulaması gerçekleştirebilir ve insan müdahalesini uç vakalarla sınırlayarak fatura için doğru gider kodlarını seçebilir. Fatura otomasyonu, çoğu ERP sisteminde eklentiler aracılığıyla mevcuttur. ERP'ye özel örnekler için şunlara göz atın:
  • Blackbaud AP otomasyonu
  • Dynamics AP otomasyonu
  • NetSuite AP otomasyonu
  • SAGE AP otomasyonu

Daha fazlası için AP otomasyonunda AI kullanım durumlarına bakın.

> İK

• Çalışan İzleme: Daha iyi üretkenlik ölçümü için çalışanlarınızı izleyin. Nasıl çalıştıklarını görmek için objektif metrikler sağlayın. Devasa miktarda verinin mevcudiyeti ile genel performanslarını tahmin edin.
• İşe Alım: İşe alım bir tahmin oyunudur: Belirli bir pozisyonda başlayan hangi aday şirkete daha fazla katkıda bulunacaktır? Makine ve işe alım chatbot'larının daha iyi veri işleme yetenekleri; kalifiye adayların bulunması, uygunluklarını anlamak için bot'larla mülakat yapılması veya bir teklif alıp almamaları gerektiğine karar vermek için değerlendirme sonuçlarının analiz edilmesi gibi işe alımın çeşitli aşamalarında İK çalışanlarını destekler.
• İK Analitiği: İK analitiği hizmetleri, çalışan analizinin sesi gibidir. İş gücü analitiğinize bakın ve daha iyi İK kararları verin. Daha yüksek çalışan memnuniyeti için uygulanabilir içgörüler ve etkili öneriler kazanın.
• İK Elde Tutma Yönetimi: Hangi çalışanların ayrılma (churn) olasılığının yüksek olduğunu tahmin edin ve onları elde tutmak için iş memnuniyetlerini artırın. Yeni fırsatlar arama motivasyonlarının altında yatan nedenleri tespit edin. Onları organizasyonunuzda tutarak beşeri sermaye kaybınızı azaltın.
• Performans Yönetimi: Çalışanlarınızın performansını motivasyonlarını bozmadan etkili ve adil bir şekilde yönetin. Panonuzda KPI'larını takip edin ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlayın. Bu, çalışan memnuniyetini artırır ve organizasyonunuzun çalışan devir hızını düşürür. Doğru araçlarla çalışanlarınızın maksimum profesyonel potansiyelini gerçekleştirin.

Ayrıca İK teknoloji trendleri hakkındaki makalemizi okuyabilirsiniz.

> Pazarlama

Küresel pazarlamacılar arasında yapılan 2021 tarihli bir anket, katılımcıların %41'inin pazarlama kampanyalarında AI kullanımı sayesinde gelir artışı ve performans iyileşmesi gördüğünü ortaya koydu.

Pazarlama; sürekli öğrenirken müşteriye doğru teklifle, doğru mesajla, doğru zamanda ve doğru kanal aracılığıyla ulaşmak olarak özetlenebilir. Başarıya ulaşmak için şirketler, müşterilerini daha iyi tanımak, daha etkileyici içerikler oluşturmak ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları yürütmek için AI destekli araçlardan yararlanabilir. AI, müşteri verileriyle doğrudan karlılığa yansıyacak doğru içgörüler sağlayabilir ve akıllı pazarlama çözümleri önerebilir. Pazarlamadaki en iyi üç AI kullanım durumunu aşağıda bulabilirsiniz:

• Pazarlama analitiği: AI sistemleri pazarlama çabalarından öğrenir, bunları analiz eder ve ölçer. Bu çözümler medya faaliyetlerini takip eder ve etkileşimi, trafiği ve geliri neyin yönlendirdiğini vurgulamak için PR çabaları hakkında içgörüler sağlar. Sonuç olarak şirketler, müşterilerine daha iyi ve daha doğru pazarlama hizmetleri sunabilir. PR çabalarının yanı sıra, AI destekli pazarlama analitiği şirketlerin müşteri gruplarını daha doğru belirlemesini sağlayabilir. Sadık müşterilerini keşfederek şirketler doğru pazarlama stratejileri geliştirebilir ve daha önce ürün veya hizmetlere ilgi göstermiş müşterileri yeniden hedefleyebilir. AI ile pazarlama analitiği hakkında daha fazlasını bu makaleden okumaktan free (çekinmeyin).
• Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Şirketler müşterilerini ne kadar iyi anlarsa, onlara o kadar iyi hizmet verirler. AI, şirketlere bu görevde yardımcı olabilir ve müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmalarını destekleyebilir. Örnek olarak, bir çevrimiçi mağazayı ziyaret ettiğinizi ve bir ürüne baktığınızı ancak satın almadığınızı varsayalım. Daha sonra, aynı ürünü dijital reklamlarda görürsünüz. Dahası, şirketler kişiselleştirilmiş e-postalar veya özel teklifler gönderebilir ve müşterilerin zevklerine uygun yeni ürünler önerebilir.
• Bağlam Duyarlı Pazarlama: Reklamlarınızın sunulacağı bağlamı anlamak için makine görmesi ve doğal dil işleme (NLP)'den yararlanabilirsiniz. Bağlam duyarlı reklamcılıkla, mesajınızın bağlamına uygun olduğundan emin olarak markanızı koruyabilir ve pazarlama verimliliğini artırabilirsiniz; böylece web'deki statik görüntüler mesajlarınızla canlanır.

Daha fazlası için pazarlamada AI kullanım durumlarına veya e-posta pazarlaması için AI'ya göz atın. AI destekli e-posta pazarlama yazılımları, pazarlamacıların çalışması gereken ilk AI araçları arasındadır.

> Operasyonlar

• Bilişsel / Akıllı Otomasyon: Yapılandırılmamış bilgilerle karmaşık süreçleri otomatikleştirme için robotik süreç otomasyonunu (RPA) AI ile birleştirin. Yıllar sürebilecek eski sistemleri (legacy systems) değiştirmeden süreçlerinizi haftalar içinde dijitalleştirin. Bot'lar, personelinizin talimatlarından ve eylemlerinden öğrenerek eski sistemler üzerinde çalışabilir. Verimlilik ve karlılık oranlarınızı artırın. Hız ve hassasiyeti artırın ve daha fazlasını yapın. Daha fazlası için akıllı otomasyon kullanım durumlarını kontrol etmekten free (çekinmeyin).
• Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Uygulaması: RPA çözümlerini uygulamak çaba gerektirir. Uygun süreçlerin belirlenmesi gerekir. Kural tabanlı bir robot kullanılacaksa, robotun programlanması gerekir. Çalışanların sorularının yanıtlanması gerekir. Bu nedenle çoğu şirket belirli bir düzeyde dış yardım alır. Genellikle dış kaynak şirketleri, danışmanlar ve BT entegratörleri, bu çabayı üstlenmek için geçici iş gücü sağlamaktan mutluluk duyarlar.
• Süreç Madenciliği (Process Mining): Süreçlerinizi madenlemek ve gerçek süreçlerinizi ayrıntılı olarak anlamak için süreç madenciliği algoritmalarından yararlanın. Süreç madenciliği araçları, süreç madenciliği vaka çalışmalarında gösterildiği gibi, mevcut süreçleriniz hakkında en hızlı içgörü süresini sağlayabilir. Daha fazlası için süreç madenciliği kullanım durumlarına ve faydalarına göz atın.
• Öngörücü Bakım: Operasyonlardaki kesintileri en aza indirmek için robotlarınızı ve diğer makinelerinizi öngörücü olarak koruyun. Gelecekteki nakit akışınızı etkilemesi muhtemel faktörleri tahmin etmek için büyük veri analitiğini uygulayın. Olası faktörlerle ilgili içgörü kazanarak PP&E harcamalarını optimize edin.
• Envanter ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Envanter ve tedarik zinciri optimizasyonunuzu bir üst seviyeye taşımak için makine öğreniminden yararlanın. Farklı müşteri taleplerindeki olası senaryoları görün. Stoklarınızı ve harcamalarınızı azaltın, envanter devir oranlarınızı maksimize edin. Değer zincirindeki etki faktörünüzü artırın.

Yönetim

• Bina Yönetimi: Sensörler ve gelişmiş analitik bina yönetimini iyileştirir. Daha düşük enerji tüketimi ve daha fazlası için binanıza IoT sistemlerini entegre edin. Etkili bina yönetimi için doğru veri toplama araçlarını uygulayarak mevcut verileri artırın.
• Dijital Asistan: Dijital asistanlar, e-posta iletişiminde gerçek asistanların yerini alacak kadar olgunlaşmıştır. Toplantıları planlamak için onları e-postalarınıza dahil edin. Halihazırda yüz binlerce toplantı planladılar.

> Satış

Satış Öncesi

• Satış Tahmini: AI, tüm müşteri temaslarına ve önceki satış sonuçlarına dayalı otomatik ve doğru satış tahminlerine olanak tanır. Tüm müşteri temaslarına ve önceki satış sonuçlarına dayanarak satışları otomatik olarak doğru şekilde tahmin edin. Tahmin doğruluğunu artırırken satış personelinizin satışa daha fazla zaman ayırmasını sağlayın. 
  • Gerçek hayat örneği: Hewlett Packard Enterprise, Clari'nin satış tahmin araçlarıyla tahmin basitliğinde, hızında ve doğruluğunda 5 kat artış belirtmektedir.
• Potansiyel Müşteri Oluşturma (Lead Generation): Satış temsilcilerinizin hangi şirketlerle bağlantı kurması gerektiğini belirlemek için ziyaretçilerinizin kapsamlı bir veri profilini kullanın. Veri tabanlarından ve sosyal ağlardan yararlanarak satış temsilcileriniz için potansiyel müşteriler oluşturun.

Satış

• Satış Veri Girişi Otomasyonu: Çeşitli kaynaklardan gelen veriler CRM'nize zahmetsizce ve akıllıca kopyalanacaktır. Satış ekibinizin takvimini, adres defterini, e-postalarını, telefon görüşmelerini ve mesajlarını otomatik olarak CRM sisteminize senkronize edin. Satış personelinizin satışa daha fazla zaman ayırmasını sağlarken daha iyi satış görünürlüğü ve analitiğinin keyfini çıkarın.
• Öngörücü satış/lead puanlaması: Öngörücü satışı etkinleştirmek için AI kullanın. Lead puanlarına ve iletişim faktörlerine göre satış temsilcisi eylemlerini önceliklendirmek için lead'leri puanlayın. Sistemlerin lead puanlarına ve satış temsilcisi performansına granular erişimi sayesinde satış tahmini artan bir doğrulukla otomatikleştirilir. Lead'leri puanlamak için bu sistemler, müşterilerinden gelen anonimleştirilmiş işlem verilerini ve bu spesifik müşterinin satış verilerini kullanır. İletişim faktörlerini değerlendirmek için bu sistemler anonimleştirilmiş verileri kullanır ve e-posta ve aramalar gibi tüm müşteri temaslarını analiz eder.
• AI tabanlı temsilci koçluğu: Hem AI hem de duygusal AI, şu yollarla satış temsilcilerine ve müşteri hizmetleri çalışanlarına koçluk yapmak için kullanılabilir:
  • Satış Temsilcisi Yanıt Önerileri: AI, lead'lerle yapılan canlı konuşmalar veya yazılı mesajlar sırasında yanıtlar önerecektir. Bot'lar, satış etkinliğini artırmak için en iyi uygulama cevaplarını önererek temsilcilerin çağrılarını dinleyecektir.
  • Satış Temsilcisi Sonraki Eylem Önerileri: Bir sonraki en iyi eylemi önermek için satış temsilcilerinizin eylemleri ve lead'ler analiz edilecektir. Duruma göre sunulan bu çözüm, temsilcilerinizin sorunla başa çıkmanın doğru yolunu bulmasına yardımcı olacaktır. Geçmiş veriler ve temsilcinin profili daha yüksek sonuçlar elde etmenize yardımcı olacaktır. Tüm bunlar daha fazla müşteri memnuniyetine yol açmaktadır.
• Satış İçeriği Kişiselleştirme ve Analitik: Yüksek öncelikli lead'lerin tercihleri ve tarama davranışları analiz edilerek, en önemli sorularını yanıtlamayı amaçlayan doğru içerikle eşleştirilirler. Satış içeriğinizi kişiselleştirin ve sürekli iyileştirmeye olanak tanımak için etkinliğini analiz edin.
• Perakende Satış Bot'u: Müşterilerin sorularını yanıtlamak ve ürünleri tanıtmak için perakende mağazanızda bot'lar kullanın. Profili analiz ederek doğru müşteriyle etkileşime geçin. Bilgisayarlı görü (Computer vision), müşterinin özelliklerine ve mimiklerine bağlı olarak doğru eylemi gerçekleştirmenize yardımcı olacaktır.
• Toplantı Kurulum Otomasyonu (Dijital Asistan): Satış temsilcilerinizin zamanını boşaltmak için toplantıları ayarlama işini bir dijital asistana bırakın. Önceliklendirilecek hedeflere karar verin ve KPI'larınızı yüksek tutun.
• Reçeteli Satış (Prescriptive Sales): Çoğu satış süreci satış temsilcilerinizin zihninde mevcuttur. Satış temsilcileri, farklı alışkanlıklarına ve gözlemlerine göre müşterilerle etkileşime girer. Reçeteli satış sistemleri, benzer müşterilerle ilgili verilere dayanarak içeriği, etkileşim kanalını, sıklığı ve fiyatı reçete eder.
• Satış Chatbot'u: Chatbot'lar ilk müşteri sorularını yanıtlamak için idealdir. Chatbot, müşteriye yeterince hizmet veremeyeceğine karar verirse, bu müşterileri insan temsilcilere aktarabilir. Lead'lerle ilk temasları kurma işini 7/24 çalışan, akıllı, kendi kendini geliştiren bot'lara bırakın. Yüksek değerli, yanıt veren lead'ler canlı temsilciler tarafından aranacak ve bu da satış etkinliğini artıracaktır.

Satış analitiği

Gartner'ın tartıştığı gibi, satış analitik sistemleri; bir analitik veya planlama çalışmasının parçası olarak parametrelerin, ölçümlerin, boyutların veya rakamların manipülasyonuna olanak tanıyan keşif, teşhis ve öngörücü egzersizleri destekleyen işlevsellik sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları veri toplama sürecini otomatikleştirebilir ve satış performansını artırmak için çözümler sunabilir. Daha detaylı bilgi için satış analitiği hakkındaki makalemizi okuyabilirsiniz.

• Müşteri Satış Temas Analitiği: Hangi davranışların ve eylemlerin satışı yönlendirdiğini anlamak için telefon görüşmeleri veya e-postalar dahil tüm müşteri temaslarını analiz edin. Satış etkinliğini artıracak içgörüleri ortaya çıkarmak için tüm satış çağrı verileri üzerinde gelişmiş analitik uygulayın.
• Satış Çağrı Analitiği: Satış etkinliğini artıracak içgörüleri ortaya çıkarmak için çağrı verileri üzerinde gelişmiş analitik. Konuşma akışınızın ne kadar iyi performans gösterdiğini görün. Çağrılarla ilgili verilerin entegrasyonu, satış hunilerinizdeki her bir bileşenin performansını belirlemenize yardımcı olacaktır.
• Satış atıflandırması (attribution): Satışları pazarlama ve satış çabalarına doğru şekilde atfetmek için büyük veriden yararlanın. Satış huninizin hangi adımının daha iyi performans gösterdiğini görün. Analizin sağladığı içgörülerle düşük performans gösteren kısmı saptayın.
• Satış Tazminatı: Satış personeliniz için doğru tazminat seviyelerini belirleyin. Satış temsilcileri için doğru teşvik mekanizmasına karar verin. Satış verilerini kullanarak objektif ölçümler sağlayın ve satış temsilcilerinizin performansını sürekli artırın.

Satışta AI hakkında daha fazlası için.

> Strateji ve Hukuk

• Sunum hazırlama: Çoğu şirkette üst yönetim sunumları slaytlar (örneğin PowerPoint) içerir. Üretken AI sunum yazılımları prompt'lardan slaytlar hazırlayabilir.

Hukuk danışmanları şu alanlarda AI'ya güvenebilir:

• Sözleşme taslağı oluşturma
• Sözleşme inceleme
• Hukuki araştırma

Daha fazlası için: Hukuki AI yazılımı

> Teknoloji

• Kodsuz (No code) AI ve uygulama geliştirme: Özel projeleriniz için AI ve Uygulama geliştirme platformları. Şirket içi geliştirme ekibiniz, spesifik iş ihtiyaçlarınız için orijinal çözümler oluşturabilir.
• Güvenlik için Analitik ve Öngörücü Zeka: Analistlerin yaklaşan saldırıları tahmin etmesine ve engellemesine yardımcı olacak uygulanabilir içgörüler üretmek için, bir organizasyonun ağındaki davranışsal verilerin yanı sıra geniş siber faaliyetlerle ilgili veri akışlarını analiz edin. Küresel siber tehditleri izlemek ve zamanında harekete geçmek için harici veri kaynaklarını entegre edin. Teknoloji altyapınızı sağlam tutun veya kayıpları en aza indirin.
• Bilgi Yönetimi: Kurumsal bilgi yönetimi, kurumsal verilerin etkili ve zahmetsizce depolanmasını ve geri çağrılmasını sağlayarak organizasyonel hafızayı güvence altına alır. Doğru kişilerin doğru verilerle çalışmasını sağlayarak iş birliğini artırır. Bilgi yönetimi platformları aracılığıyla sorunsuz organizasyonel entegrasyon sağlar.
• Doğal Dil İşleme Kütüphanesi/ SDK/ API: Özel NLP destekli sistemlerinizi hızlı ve maliyet etkin bir şekilde oluşturmak veya sistemlerinize NLP yetenekleri eklemek için Doğal Dil İşleme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerden yararlanın. Şirket içi bir ekip, araçlar konusunda deneyim ve bilgi kazanacaktır. İşletmeniz için geliştirme ve yayına alma yetenekleri artacaktır.
• Görüntü Tanıma Kütüphanesi/ SDK/ API: Özel görüntü işleme sistemlerinizi hızlı ve maliyet etkin bir şekilde oluşturmak veya mevcut sistemlerinize görüntü işleme yetenekleri eklemek için görüntü tanıma kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerden yararlanın.
• Güvenli İletişim: E-postalar veya telefon görüşmeleri gibi çalışan iletişimlerini gelişmiş çok katmanlı kriptografi ve geçicilikle koruyun. Endüstri sırlarınızı kurumsal casusluktan koruyun.
• Aldatıcı Güvenlik (Deception Security): Gelişmiş otomatik kötü amaçlı yazılım saldırıları gibi güvenlik tehditlerini zarar vermeden önce belirlemek, izlemek ve engellemek için bir ağa saldırganlar için yem olarak yanıltıcı varlıklar yerleştirin. Onları yanıltıcı varlıklarda tutarak verilerinizi ve trafiğinizi güvende tutun. Çeşitli siber saldırı biçimlerine karşı siber güvenlik yeteneklerinizi geliştirin.
• Otonom Siber Güvenlik Sistemleri: Güvenlik tehditlerine verimli ve anlık olarak yanıt vermek için öğrenme sistemlerini kullanın; bu sistemler genellikle güvenlik analistlerinin işini destekler. Siber güvenliğiniz için daha fazla otonomi sağlayarak insan hatası riskini azaltın. AI destekli sistemler standartlara uyumluluğu kontrol edebilir.
• Akıllı Güvenlik Sistemleri: AI destekli otonom güvenlik sistemleri. Maksimum koruma sağlamak için 7/24 çalışır. Ortamınızdaki en küçük anomalileri bile tespit etmek için bilgisayarlı görü kullanılır. Anlık bildirim yetenekleriyle acil durum müdahale prosedürlerini otomatikleştirin.
• Makine Öğrenimi Kütüphanesi/ SDK/ API: Özel öğrenme sistemlerinizi hızlı ve maliyet etkin bir şekilde oluşturmak veya mevcut sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için makine öğrenimi kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerden yararlanın.
• AI Geliştirici: AI geliştirme konusunda deneyimli şirketlerle özel AI destekli çözümlerinizi geliştirin. Anahtar teslim projeler oluşturun ve bunları spesifik iş fonksiyonuna yayınlayın. Yapay zeka için şirket içi yetenekleri sınırlı olan şirketler için en iyisidir.
• Derin Öğrenme Kütüphanesi/ SDK/ API: Özel öğrenme sistemlerinizi hızlı ve maliyet etkin bir şekilde oluşturmak veya sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için derin öğrenme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerden yararlanın.
• Geliştirici Yardımı: Geliştiricilerinizin web'deki kodlama bilgisine akıllıca erişmelerine ve önerilen kod örneklerinden öğrenmelerine yardımcı olmak için AI kullanın. Belirli geliştirme görevleri için en iyi uygulamaları görün ve özel çözümünüzü formüle edin. Geliştirici hatalarının ve en iyi uygulamaların devasa geçmişi tarafından sağlanan gerçek zamanlı geri bildirim.
• AI Danışmanlığı: Makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri dahil olmak üzere şirket içi AI geliştirmenizi desteklemek için danışmanlık hizmetleri sağlar. Hangi birimlerin AI dağıtımından en fazla yararlanabileceğini görün. Bir danışmanın sağladığı içgörü ile en iyi sonuçlar için yapay zeka harcamalarınızı optimize edin.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Endüstriler için AI Kullanım Durumları

> Otomotiv ve Otonom Şeyler

Arabalar ve dronlar dahil otonom şeyler, operasyonlardan lojistiğe kadar her iş fonksiyonunu etkiliyor.

• Sürüş Asistanı: Sürücünün araçtaki deneyimini iyileştirmek için gerekli bileşenler ve akıllı çözümler. En üst düzey sürüş deneyimi için AI destekli araç algılama çözümleri uygulayın.
• Araç Siber Güvenliği: Bağlantılı ve otonom arabaları ve diğer araçları akıllı siber güvenlik çözümleriyle güvence altına alın. Hack-proof mekanizmalarla güvenliğinizi garanti altına alın. Akıllı sistemlerinizi saldırılardan koruyun.
• Görüntü Sistemleri: Sürücüsüz arabalar için görüntü sistemleri. Aracınıza görüntü algılama ve işlemeyi entegre edin. Bilgisayarlı görü yardımıyla hedeflerinize ulaşın.
• Sürücüsüz Arabalar: Madencilikten imalata kadar sürücüsüz arabalar/araçlar, operasyonların verimliliğini ve etkinliğini artırıyor. Daha fazla verimlilik için onları işletmenize entegre edin. Karmaşık görevler için yapay zekanın gücünden yararlanın.

> Eğitim

• Kurs oluşturma
• Özel ders verme

Daha fazlası için: Eğitimde üretken AI uygulamaları

> Moda

• Yaratıcı Tasarım
• Sanal deneme
• Trend analizi

Daha fazlası için: Modada üretken AI uygulamaları

> FinTech 

• Dolandırıcılık Tespiti: dolandırıcılık içeren ve anormal finansal davranışları tespit etmek için makine öğreniminden yararlanın ve/veya genel düzenleyici uyum konularını ve iş akışlarını iyileştirmek için AI kullanın. Dolandırıcılık içeren belgelere olan maruziyetinizi sınırlayarak operasyonel maliyetlerinizi düşürün.
• Sigorta ve InsurTech: Underwriting başvurularını verimli ve kârlı bir şekilde işlemek, optimal fiyatlar teklif etmek, hasar taleplerini etkili bir şekilde yönetmek ve maliyetleri azaltırken müşteri memnuniyetini artırmak için makine öğreniminden yararlanın. Müşterinizin risk profilini tespit edin ve doğru planı sunun.
• Finansal Analitik Platformu: Finansal analiz, algoritmik ticaret ve diğer yatırım stratejileri veya araçları için makine öğrenimi, Doğal Dil İşleme ve diğer AI tekniklerinden yararlanın.
• Seyahat ve gider yönetimi: Otel, benzin istasyonu, taksi, market fişleri dahil her türlü fişten veri çıkarımını iyileştirmek için derin öğrenme kullanın. Dolandırıcılığı ve uyumsuz harcamaları belirlemek için anomali tespiti ve diğer yaklaşımları kullanın. Onay iş akışlarını ve birim başına işlem maliyetlerini azaltın.
• Kredi Verme ve Puanlama: Güçlü kredi verme uygulamaları için AI kullanın. Potansiyel olarak geri ödenemeyen kredileri ortaya çıkarmak ve harekete geçmek için öngörücü model'ler kullanın. Müşterileriniz kredi başvurusu yapmadan önce potansiyel kredi puanlarını görün ve onlara özel planlar sunun.
• Kredi geri kazanımı: Empatik ve otomatik mesajlarla kredi geri kazanım oranlarını artırın.
• Robo-Danışmanlık: Kişisel finansları izlemek için AI finans chatbot'u ve mobil uygulama asistan uygulamaları kullanın. Kendi hedefleriniz için hedef tasarruf veya harcama oranlarınızı belirleyin. Finans asistanınız geri kalan her şeyi halledecek ve finansal hedeflere ulaşmanız için size içgörüler sağlayacaktır.
• Düzenleyici Uyum: Uyum sorunları için yasal ve düzenleyici metinleri hızlıca taramak için Doğal Dil İşleme kullanın ve bunu ölçeklenebilir şekilde yapın. Herhangi bir insan etkileşimi olmadan binlerce evrakla ilgilenin.
• Veri Toplama: Duyarlılık ve diğer piyasa ile ilgili veriler gibi harici verileri verimli bir şekilde toplamak için AI kullanın. Finansal model'leriniz ve ticaret yaklaşımlarınız için verileri düzenleyin.
• Borç Tahsilatı: Uyumlu ve verimli bir borç tahsilat süreci sağlamak için AI'dan yararlanın. Herhangi bir anlaşmazlığı etkili bir şekilde yönetin ve borç tahsilatındaki başarınızı görün.
• Konuşmalı bankacılık: Finansal kurumlar, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri katılımı gibi birçok görevi otomatikleştirme için çeşitli iletişim platformlarında (WhatsApp, mobil uygulama, web sitesi vb.) konuşmalı AI araçları aracılığıyla müşterileriyle etkileşim kurarlar.

> Sağlık Teknolojisi

• Hasta Veri Analitiği: İçgörüler keşfetmek ve eylemler önermek için hasta ve/veya 3. taraf verilerini analiz edin. Destekli teşhislerle daha yüksek doğruluk sağlayın. Semptomların altında yatan nedenleri tespit etmek için mevcut tüm teşhis verilerini kullanarak ölüm oranlarını düşürün ve hasta memnuniyetini artırın.
• Kişiselleştirilmiş İlaçlar ve Bakım: Hasta verilerine göre en iyi tedavi planlarını bulun. Hastalarınız için özel çözümler sunun. Tıbbi geçmişlerini ve genetik profillerini kullanarak özel bir ilaç veya bakım planı oluşturabilirsiniz.
• İlaç Keşfi: Geçmiş verilere ve tıbbi zekaya dayanarak yeni ilaçlar bulun. Ar-Ge maliyetlerinizi düşürün ve çıktıyı artırın; tüm bunlar daha yüksek verimliliğe yol açar. FDA verilerini entegre ederek, pazar uyumsuzluklarını ve FDA onay veya ret oranlarını belirleyerek ilaç keşfinizi dönüştürebilirsiniz.
• Gerçek Zamanlı Önceliklendirme ve Triyaj: Hasta verileri üzerinde gerçek zamanlı vaka önceliklendirmesi ve triyaja olanak tanıyan reçeteli analitik. Hasta akışınızı otomasyonla yönetin. Çağrı merkezinizi entegre edin ve bilgileri çıkarmak, acil bakıma ihtiyaç duyan hastaları önceliklendirmek ve hata oranlarınızı düşürmek için dil işleme araçlarını kullanın. Hasta bakımını optimize ederek hataya açık kararları ortadan kaldırın.
• Erken Teşhis: Erken teşhise olanak sağlamak için laboratuvar verilerini ve diğer tıbbi verileri kullanarak kronik durumları analiz edin. Genetik verilerle belirli hastalıkların gelişme olasılığı hakkında ayrıntılı bir rapor sunun. Risk faktörlerini ortadan kaldırmak veya azaltmak için doğru bakım planını entegre edin.
• Destekli veya Otomatik Teşhis ve Reçeteleme: Hasta şikayeti ve diğer verilere dayanarak en iyi tedaviyi önerin. Olası teşhis hatalarını tespit eden ve önleyen kontrol mekanizmaları kurun. Hangi aktif bileşiğin o spesifik hasta üzerinde en etkili olduğunu bulun. Üstün bakım yönetimi için doğru istatistikleri elde edin.
• Hamilelik Yönetimi: Annelerin endişelerini azaltmak ve erken teşhise olanak sağlamak için anne ve fetüs sağlığını izleyin. Potansiyel riskleri ve komplikasyonları hızla ortaya çıkarmak için makine öğrenimini kullanın. Düşük ve hamilelikle ilgili hastalık oranlarını düşürün.
• Tıbbi Görüntüleme İçgörüleri: Görüntüleri analiz etmek, dönüştürmek ve olası durumları modellemek için gelişmiş tıbbi görüntüleme. Olası hastalıkları tespit etmek için yüksek görüntü işleme yetenekleriyle donatılmış teşhis platformları kullanın.
• Sağlık Hizmetleri Pazar Araştırması: Pazar fiyatlarını takip ederek hastane rekabet zekası hazırlayın. Hizmetlerinizi optimize etmek için mevcut sigorta planlarını, ilaç fiyatlarını ve daha birçok kamu verisini görün. Yapılandırılmamış verilerin devasa boyutunu analiz etmek için NLP araçlarından yararlanın.
• Sağlık Hizmetleri Marka Yönetimi ve Pazarlama: Pazar algısına ve hedef segmente dayalı olarak marka için optimal bir pazarlama stratejisi oluşturun. Yüksek granülarite sunan araçlar, spesifik hedefe ulaşmanıza ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının satışlarını artırmanıza olanak tanıyacaktır.
• Gen Analitiği ve Düzenleme: Genleri ve bileşenlerini anlayın ve gen düzenlemelerinin etkisini tahmin edin.
• Cihaz ve İlaç Karşılaştırmalı Etkinliği: İlaç ve tıbbi cihaz etkinliğini analiz edin. Sadece simülasyonlar kullanmak yerine, yeni ilacın etkinliğini görmek için diğer hastaların verileri üzerinde test yapın, ilaçla etki yaratmak için sonuçlarınızı benchmark ilaçlarla karşılaştırın.
• Sağlık chatbot'u: Hasta randevularını planlamak, belirli hastalıklar veya düzenlemeler hakkında bilgi vermek, hasta bilgilerini doldurmak, sigorta sorgularını yönetmek ve ruh sağlığı desteği sağlamak için bir chatbot kullanın. Ayrıca chatbot yeteneklerine sahip akıllı otomasyonu da kullanabilirsiniz.
• Sağlık AI ajanı: Randevuları planlamak, hastalıklar veya sağlık düzenlemeleri hakkında bilgi sağlamak, hasta verilerini belgelemek, sigorta sorularını yanıtlamak, ruh sağlığı desteğine yardımcı olmak ve akıllı chatbot yetenekleriyle klinik ve idari görevleri otomatikleştirme için bir AI ajanı kullanın.

Daha fazlası için, sağlık endüstrisinde AI kullanım durumları hakkındaki makalemize göz atmaktan free (çekinmeyin).

> İmalat

• İmalat Analitiği: Endüstriyel analitik sistemleri olarak da adlandırılan bu sistemler, zaman kazanmak, maliyetleri düşürmek ve verimliliği artırmak için üretimden lojistiğe kadar imalat sürecinizi analiz etmenize olanak tanır. Endüstriyel etkinliğinizi optimal seviyelerde tutun.
• Kolaboratif Robotlar: Cobot'lar esnek bir otomasyon yöntemi sunar. Cobot'lar, insan çalışanların davranışlarını taklit ederek öğrenen esnek robotlardır.
• Robotik: Fabrika zeminleri, daha tekrarlayan görevleri üstlenmek için çalışanların yanında çalışabilen programlanabilir kolaboratif bot'larla değişiyor. Gelişmiş robotik yardımıyla imalat veya lojistik gibi fiziksel süreçleri otomatikleştirin. Tüm imalat sürecini merkezileştirerek bağlantılı sistemlerinizi artırın. İnsan hatalarına olan maruziyetinizi azaltın.

> Kar Amacı Gütmeyen Kuruluşlar

• E-posta yorgunluğundan kaçınırken bağış toplama seviyelerini artırmak için geçmiş verilere dayalı kişiselleştirilmiş bağışçı erişimi ve etkileşimi.
• Benzer hedef kitleler (look-alike audiences) gibi tekniklerle bağışçı belirleme.

Bağış toplamada AI'nın daha fazla kullanım durumuna bakın.

> Perakende

• Kasiyersiz Ödeme: Kendi kendine ödeme sistemlerinin birçok adı vardır. Kasiyersiz, kasiyer-free veya otomatik ödeme sistemleri olarak adlandırılırlar. Perakende şirketlerinin, fiziksel mağazalarında kasiyere ihtiyaç duymadan müşterilere hizmet vermelerini sağlarlar. Kullanıcıların ürünlerini tarayıp ödemelerine olanak tanıyan teknolojiler neredeyse on yıldır kullanılıyor ve bu sistemler AI'da büyük ilerlemeler gerektirmiyordu. Ancak bugünlerde, satın alınan ürünleri belirlemek ve müşterilere otomatik olarak ücret yansıtmak için gelişmiş sensörler ve AI ile desteklenen sistemlere tanık oluyoruz.

> Telekom

• Ağ yatırımı optimizasyonu: Hem kablolu hem de kablosuz operatörlerin, Hizmet Kalitesini (QoS) artırmak için aktif ekipmanlar veya daha yüksek bant genişliği bağlantıları gibi altyapılara yatırım yapmaları gerekir. Makine öğrenimi, daha az müşteri kaybı (churn) ve daha yüksek çapraz ve ek satışla sonuçlanacak en yüksek ROI yatırımlarını belirlemek için kullanılabilir.

Diğer AI Kullanım Durumları

Bu, hazır çözümlerin mevcut olduğu iş fonksiyonlarına göre alanların bir listesiydi. Ancak AI, tıpkı yazılım gibi, burada listelenemeyecek kadar çok uygulamaya sahiptir. Endüstriye göre AI uygulamaları hakkında okumak için iş dünyasında AI makalemize de göz atabilirsiniz. Ayrıca, AI hizmetleri hakkındaki makalemizi kontrol etmekten free (çekinmeyin).

Yüksek etkili uygulamalarla hızlıca başlamak ve aylar süren çabalar harcamadan iş değeri yaratmak önemlidir. Bunun için şirketlerin hızla AI model'leri oluşturmak için kodsuz AI çözümleri kullanmalarını öneriyoruz.

Şirketler üretime birkaç model yayına aldığında, AI/ML geliştirme model'lerine daha derinlemesine bakmaları gerekir.

• Karmaşık AI model'leri oluşturmak için autoML yazılımlarına güvenin. Çoğu autoML yazılımı kodsuz AI çözümleri kadar kolay kullanılmasa da, karmaşık model'ler oluşturmak için kullanılabilirler.
• özel AI çözümlerini şirket içinde oluşturun
• Özel model'ler oluşturmak için ortakların desteğiyle çalışın
• özel AI model'leri oluşturmak için veri bilimi yarışmaları düzenleyin
• AI satıcıları tarafından oluşturulmuş önceden eğitilmiş model'leri kullanın

AI ile ilgili oluşturma veya satın alma kararları hakkındaki makalemizde bu yaklaşımların artılarını ve eksilerini inceledik.

AI araçları ve hizmetleri listemize de göz atabilirsiniz:

• AI Danışmanı
• AI/ML Geliştirme Hizmetleri
• Veri Bilimi / ML / AI Platformu
• AI yönetişim araçları, sorumlu AI yazılımı ve bir AI envanterini yönetmek, AI yanlılığını (bias) ve diğer üretken AI risklerini azaltmak için AI uyumluluk çözümleri.

AI hakkındaki şu makaleler de ilginizi çekebilir:

• AI Teknolojisinin Durumuna İlişkin Nihai Rehber
• Önde gelen AI uzmanlarına göre AI'nın geleceği
• Önde gelen uygulayıcılara göre AI'nın avantajları.

Neden AI kullanım durumlarını öğrenmelisiniz?

AI benimseyen 515 hızla büyüyen startup üzerinde yapılan bir çalışmada¹ , şu sonuçlar gözlemlenmiştir:

• AI'yı daha geniş kapsamlı keşfeden şirketlerin %39,5 daha az dış finansmana ihtiyacı olmuştur.
• Başkalarının AI'yı nasıl uyguladığına dair örnekler gören startup'lar, kendi işletmelerinde AI'yı kullanmak için %44 daha fazla yol keşfetmiştir.
• Temel iyileşme, AI'yı sadece tek bir fonksiyonda daha derinlemesine kullanmaktan ziyade, işletmenin daha fazla alanında AI fırsatları aramaktan gelmiştir.
• AI, sadece rutin otomasyondan ziyade en çok ürün geliştirme ve stratejik karar verme süreçlerinde uygulanmıştır.

Bu değişiklikler ölçülebilir performans kazanımlarına yol açmıştır:

• %12 daha fazla tamamlanan görev
• %18 daha yüksek ödeme yapan müşteri kazanma olasılığı
• 1,9 kat daha yüksek gelir.

SSS'ler

Ve eğer spesifik bir iş zorluğunuz varsa, bu zorluğu aşmak için doğru satıcıyı bulmanıza yardımcı olabiliriz:

Harici bağlantılar

Çoğu kullanım durumu deneyimlerimize dayanarak kategorize edilmiş olsa da, listeyi kesinleştirmeden önce Tractica'nın AI kullanım durumları listesine de göz attık. Diğer kaynaklar:

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Gerçek Hayat Örnekleriyle 100'den Fazla AI Kullanım Durumu}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-usecases}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

AI Revenue Forecasting Software | Clari

2.

Gartner for Information Technology (IT) Leaders

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 2

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Aidan O'Keeffe

Sep 06, 2021 at 21:44

Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!

Yanıtla

Bardia Eshghi

Nov 18, 2022 at 09:16

Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!

Yanıtla

Leo Starc

Feb 09, 2021 at 07:49

We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI:

Yanıtla

Cem Dilmegani

Feb 10, 2021 at 19:57

47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?

Yanıtla