100+ Yapay Zeka Kullanım Senaryoları ve Gerçek Hayat Örnekleri

Yapay zeka kullanım senaryolarını keşfetmek, şirketlerin uygulama öncesinde %44 daha fazla fırsat belirlemesine ve dış finansman ihtiyacını %39,5 azaltmasına yardımcı olabilir. İşletmelerde gelişmiş analitik ve yapay zeka çözümleri uygulama konusundaki yaklaşık 20 yıllık deneyimim boyunca, kullanım senaryosu seçiminin önemini gördüm. 100'den fazla yapay zeka kullanım senaryosunu, gerçek hayat örneklerini inceledim ve bunları iş fonksiyonu ve sektöre göre kategorilere ayırdım. Odak alanınıza göre aşağıdaki bağlantıları takip edin:

• İş Fonksiyonları için Yapay Zeka Kullanım Senaryoları: Analitik, müşteri hizmetleri, siber güvenlik, veri, finans, İK, pazarlama, operasyonlar satış, strateji ve hukuk ve teknoloji.
• Sektörler için Yapay Zeka Kullanım Senaryoları: Otomotiv ve otonom nesneler, eğitim, moda, fintech, sağlık teknolojisi, üretim, kâr amacı gütmeyen kuruluşlar, perakende ve telekom.
• Diğer Yapay Zeka Kullanım Senaryoları.

138 gerçek dünya vaka çalışmasını 40 farklı kullanım senaryosuna eşleştirdik. Birçok çalışma birden fazla uygulamayı kapsadığından, bireysel vaka çalışmaları birden fazla kullanım senaryosu altında görünebilir:

Altta yatan dataset'i ve gerçek hayat örneklerini aşağıdaki tabloyu kullanarak filtreleyin:

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 Yapay Zeka ve Ajan Bazlı Yapay Zeka Kullanım Senaryoları

ChatGPT'nin kullanıma sunulmasından bu yana, üretken yapay zeka ve ajan bazlı yapay zekanın popülaritesi patladı. Kullanım senaryoları arasında pazarlama için içerik üretimi, yazılım kodu oluşturma, kullanıcı arayüzü tasarımı ve daha birçok şey yer alır. Daha fazlası için:

• Üretken yapay zeka kullanım senaryoları.
• Ajan bazlı yapay zeka kullanım senaryoları

İş Fonksiyonları için Yapay Zeka Kullanım Senaryoları

Pazarlama, satış, müşteri hizmetleri, güvenlik, veri, teknoloji ve diğer süreçleri kapsayan en yaygın yapay zeka uygulamaları aşağıda verilmiştir.

> Analitik

Genel çözümler

• Analitik platformu: Analitik platformları, sorunları belirlemek ve darboğazları iyileştirmek için veri içgörüleri sağlar.
• Analitik hizmetleri: Satıcılar, anahtar teslim çözümler sunarak iş hedeflerinizde size yardımcı olur.
• Otomatik makine öğrenimi (autoML): Yapay zeka destekli makineler, veri bilimcilerine makine öğrenimi model'lerini optimize etmede yardımcı olabilir. Veri ve analitik yeteneklerindeki artışla birlikte otomasyon, veri biliminde giderek daha önemli hale geliyor. AutoML; veri girişi gibi zaman alan makine öğrenimi görevlerini otomatikleştirerek şirketlerin model'leri hızla dağıtmasına ve süreçleri otomatikleştirmesine olanak tanır.

Uzmanlaşmış çözümler

• Konuşma analitiği: Doğal Dil İşleme; ses verileri ve daha fazlasıyla çalışmanıza yardımcı olarak yorumların ve önerilerin otomatik analizini sağlar.
• E-ticaret analitiği: E-ticaret verilerindeki artışı yönetmek için tasarlanmış uzmanlaşmış analitik sistemler. Kârı en üst düzeye çıkarmak için satış huninizi ve müşteri trafiğinizi optimize edin.
• Coğrafi analitik platformu: Öngörücü içgörüler için ayrıntılı uydu görüntülerini analiz edin. İş hedeflerinize ulaşmak ve her tür arazide gerçek zamanlı değişiklikleri yakalamak için mekansal verilerden yararlanın.
• Görüntü tanıma ve görsel analitik: Gelişmiş görüntü ve video tanıma sistemleri kullanarak görsel verileri analiz edin. Büyük hacimli görüntü ve videolardan anlamlı içgörüler çıkarın.
• Gerçek zamanlı analitik: Zamana duyarlı kararlar için gerçek zamanlı içgörüler elde edin. KPI'larınızı korumak için hızlı hareket edin. Yapılandırılmamış verileri kesintisiz keşfetmek için makine öğrenimini kullanın. Performansı izlemek için süreç KPI'larına göz atın.

> Müşteri Hizmetleri

• Çağrı analitiği: Müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği artıran içgörüler ortaya çıkarmak için çağrı verileri üzerinde gelişmiş analitik kullanın. Ses verileri aracılığıyla müşteri yorumlarını analiz ederek kalıpları belirleyin ve iyileştirilecek alanları saptayarak sonuçlarınızı optimize edin.
• Çağrı sınıflandırma: Müşteri niyetini sınıflandırmak için doğal dil işleme (NLP) kullanın, böylece temsilciler karmaşık vakaları ele alabilir. Çağrıları yönlendirmeden önce müşteri ihtiyaçlarının niteliğini belirleyerek uygun departmanın sorunu ele almasını sağlayın. Bu yaklaşım verimliliği artırır ve memnuniyet oranlarını yükseltir.
• Çağrı niyeti keşfi: Memnuniyeti ve iş metriklerini artırmak için müşteri niyetini (ör. müşteri kaybı) tahmin etmek ve yönetmek üzere NLP ve makine öğreniminden yararlanın. Ses seviyesi ve tonlama yoluyla müşteri duygusunu analiz etmek, karar vermeyi yönlendiren mikro duyguları ortaya çıkarabilir. chatbot niyeti tanıma ile müşteri niyetinin nasıl tespit edileceğini keşfedin.
• Chatbot müşteri hizmetleri için (Self-servis çözümü): Yapay zeka algoritmaları geliştikçe chatbot'lar daha karmaşık sorguları anlayabilir, çoğu talebi işleyebilir ve gerektiğinde müşterileri canlı temsilcilere aktarabilir. Bu, müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltır ve memnuniyeti artırarak insan temsilcilerin daha spesifik müşteri ihtiyaçlarına odaklanmasını sağlar. Müşteri hizmetlerinde chatbot'lar hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Chatbot analitiği: Genel performansını değerlendirmek için chatbot'unuzla müşteri etkileşimlerini analiz edin. Eksiklikleri ve iyileştirme alanlarını belirleyin ve müşterilerin chatbot'tan memnuniyetini ölçün.
• Chatbot testi: Dağıtımdan önce chatbot performansını değerlendirmek için yarı otomatik ve otomatik test framework'lerini kullanın. Konuşma akışındaki zayıflıkları belirleyerek felaket düzeyindeki hataları önleyin.
• Müşteri temas analitiği: Memnuniyeti ve verimliliği artıran içgörüler elde etmek için tüm müşteri temas verilerine gelişmiş analitik uygulayın. Daha yüksek memnuniyet oranları elde etmek için NLP'yi 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 sağlayarak ek satışları ve çapraz satışları da artırabilir.
• Sosyal dinleme ve biletleme: Temas gerektiren müşterileri belirlemek ve otomatik yanıtlamak veya ilgili temsilcilere atamak için NLP ve makine vizyonunu kullanarak memnuniyeti artırın. Kime satış yapılacağını ve hangi ürünlerin sunulacağını belirlemek için sosyal medya verilerini analiz edin.
• Akıllı çağrı yönlendirme: Çağrıları mevcut en nitelikli temsilcilere yönlendirin. Akıllı yönlendirme sistemleri, memnuniyeti optimize etmek için tüm müşteri etkileşimlerinden gelen verileri kullanır. Müşteri profillerini ve temsilci performansını dikkate alarak, üstün net tavsiye puanları elde etmek için doğru hizmeti doğru temsilciyle eşleştirebilirsiniz. Müşteriyi doğru temsilciyle eşleştirme hakkındaki vaka çalışmalarını duygusal yapay zeka örnekleri makalemizde okumaktan ücretsiz çekinmeyin.
• Anket ve inceleme analitiği: Anketlerdeki ve incelemelerdeki metin alanlarını analiz etmek için NLP'yi kullanarak memnuniyeti artıran içgörüler ortaya çıkarın. İlgili anahtar kelimeleri uygun puanlarla eşleştirerek süreci otomatikleştirin ve rapor oluşturma için gereken süreyi azaltın.
  • Gerçek hayat örneği: Protobrand incelemeleri eskiden elle kodlama yoluyla analiz ediyordu, ancak şimdi Gavagai ile işi otomatikleştirerek şirketin daha büyük hacimli verileri işlemesini sağlıyor ve analizleri verimli bir şekilde tamamlıyor.
• Ses kimlik doğrulaması: Biyometrik ses tanıma kullanarak müşterileri parola olmadan doğrulayın; böylece memnuniyeti artırın ve unutulan parolalarla ilgili sorunları en aza indirin. Müşteriler, benzersiz ses kimlikleriyle gizli bilgilere erişebilir ve SSN rakamları gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerine güvenli bir alternatif elde eder.

> Siber Güvenlik

DLP

Veri kaybı önleme (DLP) yazılımı, aşağıdakileri başarmak için yapay zekayı kullanır:

• Hassas verilerin gerçek zamanlı tespiti; kural tabanlı yaklaşımlarla belirlenenlerin ötesinde.
• Akıllı erişim kontrolü; yanlış pozitifleri azaltmak için izin verilen veri erişim desenlerinden öğrenme.

Ağ izleme

Tipik kullanım senaryoları şunlardır:

• Anomaly tespiti; siber saldırıları belirlemek için ağ trafiğinde.
• Otomatik ağ optimizasyonu; kullanıcı deneyimine zarar vermeden en uygun maliyetle pik yükleri yönetme.

Gerçek hayat örnekleri için: ağ izlemede yapay zeka.

> Veri

• Veri temizleme ve doğrulama platformu: Uygun veri temizleme süreçleri ve araçlarıyla verilerinizin kalitesini sağlayarak çöp giren çöp çıkar durumunu önleyin. 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 trafiği yönetmek ve verileri anlamlı bir biçimde yapılandırmak önemli olacaktır.
• Veri yönetimi ve izleme: Gelişmiş analitik için verilerinizin yüksek kalitede kalmasını sağlayın. Gelen verileri filtreleyerek kaliteyi ayarlayın. Manuel ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek zaman kazanın. Verilerinizi izlemek ve yönetmek için veri yönetişim araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Veri hazırlama platformu: Verilerinizi veri kalitesi sorunları olan ham formatlardan temiz, analize hazır bir formata hazırlayın. Verilerinizi bir veri ambarına yerleştirmeden önce fine-tune etmek için çıkar, dönüştür ve yükle (ETL) platformlarını kullanın.
• Veri dönüşümü: Gelişmiş analitik için verilerinizi dönüştürün. Yapılandırılmamışsa gerekli formata uyacak şekilde ayarlayın.
• Veri görselleştirme: Daha iyi analitik ve karar alma için verilerinizi görselleştirin. Panoların konuşmasına izin verin. Mesajınızı daha kolay ve estetik bir şekilde iletin.
• Veri etiketleme: Denetimsiz öğrenme sistemleri kullanmıyorsanız yüksek kaliteli etiketlenmiş verilere ihtiyacınız vardır. Denetimli öğrenme sistemlerinizi eğitmek için verilerinizi etiketleyin. İnsan döngüsü içeren sistemler verilerinizi otomatik etiketler ve güvenle otomatik-etiketlenemeyen veri noktalarını kitle kaynaklı 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 yapay zeka ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılır. Şirketler, henüz karşılaşılmamış koşulları simüle edebilir ve sentetik veri yardımıyla buna göre önlem alabilir. Ayrıca gerçek verileri ifşa etmediği için gizlilik sınırlamalarının da üstesinden gelirler. Bu nedenle sentetik veri, şirketlerin gelecekteki olayları simüle etmesi ve gelecekteki olasılıkları değerlendirmesi için akıllı bir yapay zeka çözümüdür. sentetik veri gerçek hayat kullanım senaryoları makalesi hakkında daha fazla bilgi edinin.

> Enerji

• Akıllı şebeke optimizasyonu: Yapay zeka; enerji tüketim modellerini tahmin ederek, yenilenebilir enerji kaynaklarını daha verimli entegre ederek ve şebeke anormalliklerini tespit ederek arz ve talebi gerçek zamanlı dengelemeye yardımcı olabilir. Bu, akıllı şebeke çözümleri dayanıklılığını artırır ve kesintileri azaltır.
• Enerji tüketimi tahmini: Makine öğrenimi algoritmaları bina, bölge veya ulusal düzeyde kısa ve uzun vadeli enerji kullanımını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu tahminler, üretimi talebe göre hizalamayı, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmeyi ve hem konut hem de endüstriyel ortamlarda enerji verimliliğini sağlamayı mümkün kılar.
• Enerji altyapısında öngörücü bakım: Yapay zeka, arızanın erken belirtilerini tespit etmek için türbinleri, transformatörleri ve pipeline'ları izlemek üzere uygulanabilir. Veri odaklı tahminler ve otomatik uyarı sistemleri aracılığıyla kesinti süresini azaltmaya, varlık ömrünü uzatmaya ve bakım maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.
• Yenilenebilir enerji tahmini: Yapay zeka özellikleri; hava durumu, geçmiş veriler ve sensör girdilerine dayanarak güneş ve rüzgar üretim tahminlerinin doğruluğunu artırabilir. Kullanıcılar, yedek fosil yakıt kaynaklarına bağımlılığı azaltırken yenilenebilir enerjilerin enerji karışımına entegrasyonunu güçlendirebilir.
• Enerji ticareti optimizasyonu: Pekiştirmeli öğrenme ve gelişmiş analitik, dalgalı enerji piyasalarında gerçek zamanlı, riske göre ayarlanmış ticaret kararları üretebilir. Optimum teklif stratejilerini belirleyerek kârı en üst düzeye çıkarır ve dengesizlikleri en aza indirir.
• Enerji talep yanıtı yönetimi: Yapay zeka model'leri, talebin zirve yaptığı dönemlerde enerji tüketimini kontrol edebilir ve otomatikleştirebilir. Böylece şirketler; dinamik fiyatlandırma, çevresel koşullar ve kullanıcı davranışına göre kullanımı akıllıca kaydırarak şebeke stresini ve maliyetleri azaltabilir.
• Fusion reaktör tasarım optimizasyonu: ML, stellarator tasarımlarını optimize ederek temiz ve güvenli fusion enerjisinin geliştirilmesini hızlandırabilir. ML model'leri karmaşık fizik simülasyonları için proxy görevi görerek daha hızlı ve daha verimli tasarım yinelemeleri sağlar.

> Finans

Finans iş fonksiyonu, yapay zeka dönüşümü için iyi bir uyum sağlar:

• Faturalama / fatura hatırlatmaları: Erişilebilir faturalama hizmetleri, üretken yapay zeka destekli mesajlarla müşterilerinize ödeme yapmalarını hatırlatabilir.
• Fatura otomasyonu ve borç hesapları otomasyonu: Fatura işleme, birçok şirketin manuel olarak gerçekleştirdiği son derece tekrarlayan bir süreçtir. Bu, özellikle yüksek hacimli belgelerin işlenmesi gerektiğinde insan hatalarına ve yüksek maliyetlere neden olur. Fatura otomasyonu çözümleri; farklı formatlardaki faturalardan (ör. PDF, e-fatura) ilgili verileri çıkarabilir, otomatik fatura doğrulaması yapabilir ve fatura için doğru gider kodlarını seçerek insan müdahalesini uç durumlarla sınırlandırır. Fatura otomasyonu çoğu ERP sisteminde eklentiler aracılığıyla mevcuttur.

Daha fazlası için fatura OCR çıkarma konusuna bakın.

> İK

• Çalışan izleme: Çalışanların ne kadar iyi çalıştığını görmek için nesnel metrikler sağlayın. Büyük miktarda verinin varlığıyla genel performanslarını tahmin edin.
• İşe alım: İşe alım bir tahmin oyunudur: Belirli bir pozisyondan başlayan hangi aday şirkete daha fazla katkı sağlayacak? İşe alım chatbot'ları ve web kazıyıcılarının daha iyi veri çıkarma ve işleme yetenekleri; nitelikli adayları bulma, uyumlarını anlamak için bot'larla görüşme veya teklif alıp almamaları gerektiğine karar vermek için değerlendirme sonuçlarını inceleme gibi işe alımın çeşitli bölümlerinde İK çalışanlarını destekler.
• İK analitiği: İK analitiği hizmetleri, çalışan analizinin sesi gibidir. İşgücü analitiklerinize bakın ve daha iyi İK kararları alın. Daha yüksek çalışan memnuniyeti için uygulanabilir içgörüler ve etkili öneriler elde edin.
• İK elde tutma yönetimi: Hangi çalışanların ayrılma olasılığının yüksek olduğunu tahmin edin ve onları elde tutmak için iş memnuniyetlerini artırın. Yeni fırsatlar arama motivasyonlarının altında yatan nedenleri tespit edin. Onları kuruluşunuzda tutarak beşeri sermaye kaybınızı azaltın.
• Performans yönetimi: Çalışanlarınızın performansını motivasyonlarını zedelemeden etkili ve adil şekilde yönetin. Panonuzdaki KPI'larını takip edin ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlayın. Bu, çalışan memnuniyetini artırır ve kuruluşunuzun çalışan devir oranını düşürür. Doğru araçlarla çalışanınızın maksimum profesyonel potansiyelini gerçekleştirin.

> Pazarlama

Yapay zeka, müşteri verileriyle doğrudan kâra yansıyacak doğru içgörüler sağlayabilir ve akıllı pazarlama çözümleri önerebilir. Pazarlamadaki en önemli üç yapay zeka kullanım senaryosunu aşağıda bulabilirsiniz:

• Pazarlama analitiği: Yapay zeka sistemleri pazarlama çalışmalarını öğrenir, analiz eder ve ölçer. Bu çözümler medya faaliyetlerini izler ve etkileşimi, trafiği ve geliri neyin yönlendirdiğini vurgulamak için PR çalışmalarına ilişkin içgörüler sağlar. Sonuç olarak şirketler müşterilerine daha iyi ve daha isabetli pazarlama hizmetleri sunabilir. PR çalışmalarının yanı sıra yapay zeka destekli pazarlama analitiği, şirketlerin müşteri gruplarını daha doğru belirlemesine yardımcı olabilir. Sadık müşterilerini keşfederek şirketler doğru pazarlama stratejileri geliştirebilir ve daha önce ürün veya hizmetlere ilgi göstermiş müşterileri yeniden hedefleyebilir.
• Kişiselleştirilmiş pazarlama: Şirketler müşterilerini ne kadar iyi anlarsa onlara o kadar iyi hizmet eder. Yapay zeka, şirketlere bu görevde yardımcı olabilir ve müşteriler için kişiselleştirilmiş deneyimler sunmalarını destekleyebilir. Örnek olarak, bir çevrimiçi mağazayı ziyaret ettiğinizi ve bir ürüne baktığınızı ancak satın almadığınızı varsayalım. Daha sonra dijital reklamlarda aynı ürünü görürsünüz. Bundan da öte, şirketler kişiselleştirilmiş e-postalar veya özel teklifler gönderebilir ve müşterilerin zevklerine uygun yeni ürünler önerebilir.
• Bağlam farkındalıklı pazarlama: Reklamlarınızın yayınlanacağı bağlamı anlamak için büyük görüntü model'lerinden ve doğal dil işleme (NLP) yararlanabilirsiniz. Bağlam farkındalıklı reklamcılıkla, mesajınızın bağlamına uygun olmasını sağlayarak markanızı koruyabilir ve web üzerindeki statik görüntüleri mesajlarınızla canlandırarak pazarlama verimliliğini artırabilirsiniz.

Daha fazlası için perakendede üretken yapay zeka kullanım senaryolarına göz atın.

> Operasyonlar

• Bilişsel / akıllı otomasyon: Yapılandırılmamış bilgilerle karmaşık süreçleri otomatikleştirmek için robotik süreç otomasyonu (RPA) yazılımını yapay zekayla birleştirin. Yıllar sürebilecek eski sistemleri değiştirmeden süreçlerinizi haftalar içinde dijitalleştirin. Bot'lar, personelinizin talimatlarından ve eylemlerinden öğrenerek eski sistemler üzerinde çalışabilir. Daha fazlası için RPA kullanım senaryolarına göz atmaktan ücretsiz 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 bir miktar dış yardım alır. Dış kaynak şirketleri, danışmanlar ve BT entegratörleri bu çabayı üstlenmek için geçici işgücü sağlamaktan memnuniyet duyar.
• Süreç Madenciliği: Süreçlerinizi madencilemek ve gerçek mevcut süreçlerinizi anlamak için süreç madenciliği araçlarından yararlanın.
• Öngörücü bakım: Operasyonlardaki kesintileri en aza indirmek için robotlarınızın ve diğer makinelerin bakımını öngörücü şekilde yapın. Gelecekteki nakit akışınızı etkilemesi muhtemel faktörleri tahmin etmek için büyük veri analitiği uygulayın. Olası faktörlere ilişkin içgörü elde ederek PP&E harcamalarını optimize edin.
• Envanter ve tedarik zinciri optimizasyonu: Farklı müşteri taleplerindeki olası senaryoları görmek, stokunuzu azaltmak, harcamaları kontrol altında tutmak ve envanter devir oranlarınızı en üst düzeye çıkarmak için makine öğreniminden yararlanın. Değer zincirindeki etki faktörünüzü artırın.

Yönetim

• Bina yönetimi: Sensörler ve gelişmiş analitik bina yönetimini iyileştirir. Daha düşük enerji tüketimi ve daha birçok avantaj 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. Yüz binlerce toplantı planlamak için onları e-postalarınıza dahil edin.

> Satış

Satış Öncesi

• Satış tahmini: Satışları otomatik olarak tahmin edin; tahmin doğruluğunu artırırken daha yüksek değerli faaliyetler için zaman yaratın.
  • Gerçek hayat örneği: Hewlett Packard Enterprise, Clari'nin satış tahmin araçlarıyla tahmin basitliği, hızı ve doğruluğunda 5x artış yaşadığını belirtmektedir.¹
• Müşteri adayı oluşturma: Satış temsilcilerinizin hangi şirketlerle bağlantı kurması gerektiğini belirlemek için ziyaretçilerinizin kapsamlı veri profilini kullanın. Veritabanlarından ve sosyal ağlardan yararlanarak satış temsilcileriniz için müşteri adayları oluşturun.

Satış

• Satış verisi giriş otomasyonu: Çeşitli kaynaklardan gelen veriler CRM'inize kopyalanır; satış ekibinizin takvimini, adres defterini, e-postalarını, telefon görüşmelerini ve mesajlarını CRM sisteminize otomatik olarak eşitler. Satış personelinize daha fazla satış süresi kazandırırken daha iyi satış görünürlüğü ve analitiğinin keyfini çıkarın. Daha fazlası için CRM yapay zeka sistemlerine göz atın.
• Öngörücü satış / müşteri adayı puanlama: Öngörücü satışı mümkün kılmak için yapay zekayı kullanın. Müşteri adayı puanlarına ve temas faktörlerine göre satış temsilcisi eylemlerini önceliklendirmek için müşteri adaylarını puanlayın. Sistemlerin müşteri adayı puanlarına ve satış temsilcisi performansına ayrıntılı erişimi sayesinde satış tahmini otomatikleşir ve doğruluğu artar. Bu sistemler, müşteri adaylarını puanlamak için müşterilerinden gelen anonimleştirilmiş işlem verilerinden ve bu belirli müşterinin satış verilerinden yararlanır. Temas faktörlerini değerlendirmek için bu sistemler anonimleştirilmiş verilerden yararlanır ve e-posta ve çağrılar gibi tüm müşteri temaslarını analiz eder.
• Yapay zeka tabanlı temsilci koçluğu: Hem yapay zeka hem de duygu yapay zekası araçları, satış temsilcilerine ve müşteri hizmetleri çalışanlarına şu şekilde koçluk yapmak için kullanılabilir:
  • Satış temsilcisi yanıt önerileri: Yapay zeka, müşteri adaylarıyla canlı görüşmeler veya yazılı mesajlar sırasında yanıtlar önerir. Bot'lar temsilcilerin çağrılarını dinleyerek satış etkinliğini artırmak için en iyi uygulama yanıtlarını önerir.
  • Satış temsilcisi sonraki eylem önerileri: Satış temsilcilerinizin eylemleri ve müşteri adayları analiz edilerek bir sonraki en iyi eylem önerilir. Bu duruma göre uyarlanmış çözüm, temsilcilerinizin sorunu ele almanın doğru yolunu bulmasına yardımcı olur. Temsilcinin geçmiş verileri ve profili daha yüksek sonuçlar elde etmenize yardımcı olur. Hepsi daha fazla müşteri memnuniyetine yol açar.
• Satış içeriği kişiselleştirme ve analitiği: Yüksek öncelikli müşteri adaylarının tercihleri ve gezinme davranışları, en önemli sorularını yanıtlamayı amaçlayan doğru içerikle eşleştirilmek üzere analiz edilir. Satış içeriğinizi kişiselleştirin ve sürekli iyileştirmeye olanak tanıyacak şekilde etkinliğini analiz edin.
• Perakende satış bot'u: Müşterilerin sorularını yanıtlamak ve ürünleri tanıtmak için perakende alanınızda bot'lar kullanın. Profili analiz ederek doğru müşteriyle etkileşim kurun. Bilgisayar vizyonu, müşterinin özelliklerine ve mimiklerine bağlı olarak doğru eylemi sağlamanıza yardımcı olur.
• Toplantı kurulum otomasyonu (Dijital asistan): Toplantıları kurmayı dijital asistana bırakarak satış temsilcilerinizin zamanını serbest bırakın. Önceliklendirilecek hedeflere karar verin ve KPI'larınızı yüksek tutun.
• Reçeteli satış: Çoğu satış süreci satış temsilcilerinizin zihninde mevcuttur. Satış temsilcileri farklı alışkanlıklarına ve gözlemlerine dayanarak müşterilerle etkileşim kurar. Reçeteli satış sistemleri; benzer müşterilere ilişkin verilere dayanarak içeriği, etkileşim kanalını, sıklığı ve fiyatı belirler.
• Satış chatbot'u: Chatbot'lar ilk müşteri sorularını yanıtlamak için idealdir. Chatbot, müşteriye yeterince hizmet edemeyeceğine karar verirse bu müşterileri insan temsilcilere aktarabilir. 24/7 çalışan, akıllı ve kendini geliştiren bot'ların müşteri adaylarıyla ilk teması kurmasını sağlayın. Yüksek değerli ve yanıt veren müşteri adayları canlı temsilciler tarafından aranarak satış etkinliği artırılır.

Satış analitiği

Gartner'ın da belirttiği gibi², satış analitiği sistemleri; parametrelerin, ölçülerin, boyutların veya rakamların bir analiz veya planlama faaliyetinin parçası olarak manipüle edilmesini sağlayan keşif, tanısal ve öngörücü çalışmaları destekleyen işlevsellik sunar. Makine öğrenimi algoritmaları veri toplama sürecini otomatikleştirebilir ve satış performansını iyileştirecek çözümler sunabilir. Daha ayrıntılı bilgi için satışta yapay zeka konusunu okuyabilirsiniz.

• Müşteri satış temas analitiği: Hangi davranış ve eylemlerin satışları tetiklediğini anlamak için telefon görüşmeleri veya e-postalar dahil tüm müşteri temaslarını analiz edin. Satış etkinliğini artıracak içgörüler ortaya çıkarmak için tüm satış çağrısı verileri üzerinde gelişmiş analitik uygulayın.
• Satış çağrısı analitiği: Satış etkinliğini artıracak içgörüler ortaya çıkarmak için çağrı verileri üzerinde gelişmiş analitik uygulayın. Konuşma akışınızın ne kadar iyi performans gösterdiğini görün. Çağrılara ilişkin verileri entegre etmek, satış hunilerinizdeki her bileşenin performansını belirlemenize yardımcı olur.
• Satış atfı: Satışları pazarlama ve satış çalışmalarına doğru şekilde atfetmek için işlem verilerinden 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 düzeylerini belirleyin. Satış temsilcileri için doğru teşvik mekanizmasına karar verin. Satış verilerini kullanarak nesnel ölçütler sağlayın ve satış temsilcilerinizin performansını sürekli artırın.

> Strateji ve Hukuk

• Sunum hazırlama: Çoğu şirkette üst yönetim sunumları slaytlar içerir (ör. PowerPoint). Yapay zeka sunum yazılımı prompt'lardan slaytlar hazırlayabilir.

Hukuk müşavirleri şu konularda yapay zekaya güvenebilir:

• Sözleşme taslağı hazırlama
• Sözleşme inceleme
• Hukuki araştırma

Daha fazlası için: Hukuki yapay zeka yazılımı.

> Teknoloji

• Kodsuz yapay zeka ve uygulama geliştirme: Özel projeleriniz için yapay zeka ve uygulama geliştirme platformları. Şirket içi geliştirme ekibiniz, spesifik iş ihtiyaçlarınız için orijinal çözümler üretebilir.
• Güvenlik için analitik ve öngörücü istihbarat: Analistlerin yaklaşan saldırıları tahmin etmesine ve engellemesine yardımcı olacak eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretmek için geniş siber faaliyetlere ilişkin veri akışlarını ve kuruluş ağındaki davranışsal verileri analiz edin. Küresel siber tehditlere karşı tetikte olmak ve zamanında harekete geçmek için dış veri kaynaklarını entegre edin. Teknoloji altyapınızı sağlam tutun veya kayıpları en aza indirin.
• Bilgi yönetimi: Kurumsal bilgi yönetimi, kurumsal verilerin etkili ve zahmetsiz şekilde saklanmasını ve alınmasını sağlayarak kurumsal hafızayı güvence altına alır. Doğru kişilerin doğru verilerle çalışmasını sağlayarak işbirliğini artırır.
• Doğal Dil İşleme Kütüphanesi / SDK / API: Özel NLP destekli sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturmak veya sistemlerinize NLP yetenekleri eklemek için Doğal Dil İşleme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerinden yararlanın. Şirket içi ekip, araçlar hakkında deneyim ve bilgi kazanacaktır. İşletmeniz için geliştirme ve dağıtım yetenekleri artar.
• Görüntü Tanıma Kütüphanesi / SDK / API: Görüntü işleme sistemlerini özelleştirin ve mevcut sistemlerinize görüntü işleme yetenekleri entegre edin. Görüntü tanıma yazılımı hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Güvenli iletişim: E-posta veya telefon görüşmeleri gibi çalışan iletişimlerini gelişmiş çok katmanlı kriptografi ve geçicilik ile koruyun. Endüstri sırlarınızı kurumsal casusluktan koruyun.
• Aldatma güvenliği: Saldırganlar için yem olarak bir ağda tuzak varlıklar yerleştirin; böylece gelişmiş otomatik kötü amaçlı yazılım saldırıları gibi güvenlik tehditlerini hasar vermeden önce belirleyin, izleyin ve engelleyin. Saldırganları tuzaklarla meşgul ederek verilerinizi ve trafiğinizi güvende tutun. Aldatma teknolojisi şirketlerini keşfederek çeşitli siber saldırı biçimlerine karşı siber güvenlik yeteneklerinizi geliştirin.
• Otonom siber güvenlik sistemleri: Güvenlik tehditlerine verimli ve anında yanıt vermek için öğrenme sistemlerini kullanın; bu genellikle güvenlik analistlerinin çalışmalarını destekler. Siber güvenliğinize daha fazla özerklik sağlayarak insan hatası riskini azaltın. Yapay zeka destekli sistemler standartlara uygunluğu kontrol edebilir.
• Akıllı güvenlik sistemleri: Yapay zeka destekli otonom güvenlik sistemleri. Maksimum koruma sağlamak için 24/7 çalışır. Ortamınızdaki en küçük anormallikleri bile tespit etmek için bilgisayar vizyonu kullanır. Anlık bildirim yetenekleriyle acil durum müdahale prosedürlerini otomatikleştirir.
• Makine Öğrenimi Kütüphanesi / SDK / API: Özel öğrenme sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturmak veya mevcut sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için makine öğrenimi kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerinden yararlanın.
• Yapay zeka geliştiricisi: Yapay zeka geliştirme konusunda deneyimli şirketlerle özel yapay zeka destekli çözümlerinizi geliştirin. Anahtar teslim projeler oluşturun ve bunları belirli iş fonksiyonuna dağıtın. Yapay zeka için sınırlı şirket içi yeteneklere sahip şirketler için en iyisidir.
• Derin Öğrenme Kütüphanesi / SDK / API: Özel öğrenme sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturmak veya sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için derin öğrenme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerinden yararlanın. Derin öğrenme uygulamaları ve araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Geliştirici yardımı: Geliştiricilerinizin web'deki kodlama bilgisine akıllıca erişmesine ve önerilen kod örneklerinden öğrenmesine yardımcı olmak için yapay zekayı kullanın. Belirli geliştirme görevleri için en iyi uygulamaları görün ve özel çözümünüzü oluşturun. Geliştirici hataları geçmişi ve en iyi uygulamalarla sağlanan gerçek zamanlı geri bildirim.
• Yapay zeka danışmanlığı: En iyi sonuç için yapay zeka harcamalarınızı optimize ederken, makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri de dahil olmak üzere şirket içi yapay zeka geliştirmenizi desteklemek için danışmanlık hizmetleri sağlar.
• AIaaS: Hizmet olarak Yapay Zeka, özel altyapı gerektirmeden veya veri bilimci işe almadan yapay zeka benimsenmesini basitleştiren bulut tabanlı bir yapay zeka hizmetidir.

Sektörler için Yapay Zeka Kullanım Senaryoları

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

> Otomotiv ve Otonom Nesneler

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

• Sürüş asistanı: Arabada yolcu deneyimini iyileştirmek için gerekli bileşenler ve akıllı çözümler. Nihai sürüş deneyimi için yapay zeka destekli araç algılama çözümleri uygulayın.
• Araç siber güvenliği: Bağlantılı ve otonom arabaları ve diğer araçları akıllı siber güvenlik çözümleriyle koruyun. Hacklenmeyi önleyen mekanizmalarla güvenliğinizi garanti altına alın. Akıllı sistemlerinizi saldırılardan koruyun.
• Görüş sistemleri: Otonom arabalar için görüş sistemleri. Aracınıza görüş algılama ve işleme entegre edin. Bilgisayar vizyonu yardımıyla hedeflerinize ulaşın.
• Otonom arabalar: Madencilikten üretime kadar otonom arabalar/araçlar operasyonların verimliliğini ve etkinliğini artırıyor. Daha fazla verimlilik için bunları işinize entegre edin.

> Eğitim

• Ders oluşturma
• Özel ders

Daha fazlası için: Eğitimde üretken yapay zeka uygulamaları.

> Moda

• Yaratıcı tasarım
• Sanal deneme
• Trend analizi

Daha fazlası için: Modada üretken yapay zeka uygulamaları.

> FinTech

• Dolandırıcılık tespiti: Dolandırıcılık ve anormal finansal davranışları tespit etmek için ML uygulayın ve/veya genel mevzuata uyum konularını ve iş akışlarını iyileştirmek için yapay zeka kullanın. Sahte belgelere maruziyetinizi sınırlayarak operasyonel maliyetlerinizi düşürün.
• Sigorta ve InsurTech: Sigortalama başvurularını verimli ve kârlı şekilde işlemek, optimum fiyatları teklif etmek, hasarları etkili yönetmek ve maliyetleri düşürürken müşteri memnuniyetini artırmak için makine öğreniminden yararlanın. Müşterinizin risk profilini tespit edin ve doğru planı sağlayın.
• Finansal analitik platformu: Finansal analiz, algoritmik ticaret ve diğer yatırım stratejileri veya araçları için makine öğrenimi, Doğal Dil İşleme ve diğer yapay zeka tekniklerinden yararlanın.
• Seyahat ve harcama yönetimi: Otel, benzin istasyonu, taksi, market fişleri dahil her tür fişten veri çıkarmayı iyileştirmek için derin öğrenmeyi kullanın. Dolandırıcılığı ve uyumsuz harcamaları belirlemek için anormallik tespiti ve diğer yaklaşımları kullanın. Onay iş akışlarını ve birim başına işlem maliyetlerini azaltın.
• Kredi verme ve puanlama: Sağlam kredi verme uygulamaları için yapay zeka kullanın. Potansiyel olarak takipteki kredileri ortaya çıkarmak ve harekete geçmek için öngörücü model'leri kullanın. Müşterilerinizin kredi başvurusu yapmadan önce potansiyel kredi puanlarını görün ve özel olarak uyarlanmış planlar sağlayın.
• Kredi geri kazanımı: Empatik ve otomatik mesajlarla kredi geri kazanım oranlarını artırın.
• Robo-danışmanlık: Kişisel finansmanı izlemek için bir yapay zeka finans chatbot'u veya mobil uygulama asistanı kullanın. Kendi hedefleriniz için hedef tasarruf veya harcama oranlarınızı belirleyin. Finans asistanınız gerisini halleder ve finansal hedeflere ulaşmanız için size içgörüler sağlar.
• Mevzuata uyum: Uyum sorunları için hukuki ve düzenleyici metinleri hızla taramak üzere Doğal Dil İşleme kullanın ve bunu ölçeklenebilir şekilde yapın. Hiçbir insan etkileşimi olmadan binlerce evrakı işleyin.
• Veri toplama: Duygu ve diğer pazarla ilgili veriler gibi dış verileri verimli şekilde toplamak için yapay zeka kullanın. Finansal model'leriniz ve ticaret yaklaşımlarınız için verileri düzenleyin.
• Borç tahsilatı: Uyumlu ve verimli bir borç tahsilat süreci sağlamak için yapay zekadan yararlanın. Her tür anlaşmazlığı etkili şekilde ele alın ve borç tahsilatında başarınızı görün.
• Diyalog temelli bankacılık: Finans kurumları, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri katılımı gibi birçok görevi otomatikleştirmek için çeşitli iletişim platformlarında (WhatsApp, mobil uygulama, web sitesi vb.) bankacılık chatbot'ları aracılığıyla müşterileriyle etkileşim kurar.

Diğer Üretken Yapay Zeka finans uygulamalarını ve Muhasebe yapay zeka ajanlarını keşfedin.

> Sağlık Teknolojisi

• Hasta verisi analitiği: İçgörüler keşfetmek ve eylemler önermek için hasta ve/veya 3rd taraf verilerini analiz edin. Destekli teşhislerle daha yüksek doğruluk.
• Kişiselleştirilmiş ilaçlar ve bakım: Hasta verilerine göre en iyi tedavi planlarını bulun. Hastalarınız için özel olarak uyarlanmış çözümler sağlayın. Tıbbi geçmişlerini ve genetik profillerini kullanarak özel bir ilaç veya bakım planı oluşturabilirsiniz.
• İlaç keşfi: Önceki verilere ve tıbbi istihbarata dayanarak yeni ilaçlar bulun. İlaç keşif yazılımı yardımıyla pazar uyumsuzluklarını ve FDA onay veya ret oranlarını tespit etmek için FDA verilerini entegre edin.
• Gerçek zamanlı önceliklendirme ve triyaj: Hasta verileri üzerinde reçeteli analitik, doğru gerçek zamanlı vaka önceliklendirmesi ve triyaj sağlar. Otomasyonla hasta akışını yönetin. Çağrı merkezinizi entegre edin ve bilgileri çıkarmak, acil bakıma ihtiyaç duyan hastalara öncelik vermek ve hata oranlarınızı düşürmek için dil işleme araçlarını kullanın. Hasta bakımını optimize ederek hataya açık kararları ortadan kaldırın.
• Erken teşhis: Erken teşhisi mümkün kılmak için laboratuvar verilerinden ve diğer tıbbi verilerden yararlanarak kronik rahatsızlıkları analiz edin. Genetik verilerle belirli hastalıkların gelişme olasılığı hakkında ayrıntılı bir rapor sağlayın. Risk faktörlerini ortadan kaldırmak veya azaltmak için doğru bakım planını entegre edin.
• Destekli veya otomatik teşhis ve reçete: Hasta şikayetine ve diğer verilere dayanarak en iyi tedaviyi önerin. Olası teşhis hatalarını tespit edip önleyen kontrol mekanizmaları kurun. Belirli hasta için hangi aktif bileşiğin en etkili olduğunu öğrenin. Üstün bakım yönetimi için doğru istatistikleri elde edin.
• Gebelik yönetimi: Anne adaylarının endişelerini azaltmak ve erken teşhisi mümkün kılmak için anne ve fetüs sağlığını izleyin. Potansiyel riskleri ve komplikasyonları hızla ortaya çıkarmak için makine öğrenimini kullanın. Düşük ve gebelikle ilgili hastalık oranlarını azaltın.
• Tıbbi görüntüleme içgörüleri: Görüntüleri analiz etmek, dönüştürmek ve olası durumları modellemek için gelişmiş tıbbi görüntüleme. Olası hastalıkları tespit etmek için yüksek görüntü işleme yetenekleriyle donatılmış teşhis platformlarını kullanın.
• Sağlık hizmetleri pazar araştırması: Pazar fiyatlarını izleyerek hastane rekabet istihbaratı hazırlayın. Hizmetlerinizi optimize etmek için mevcut sigorta planlarını, ilaç fiyatlarını ve daha birçok kamu verisini görün. Yapılandırılmamış verilerin geniş boyutunu analiz etmek için NLP araçlarından yararlanın.
• Sağlık hizmetleri marka yönetimi ve pazarlama: Pazar algısı ve hedef segmente dayanarak marka için optimum bir pazarlama stratejisi oluşturun. Yüksek ayrıntı düzeyi sunan araçlar, belirli hedefe ulaşmanıza ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının satışlarını artırmanıza olanak tanır.
• Gen analizi ve düzenleme: Genleri ve bileşenlerini anlayın ve gen düzenlemelerinin etkisini tahmin edin.
• Cihaz ve ilaç karşılaştırmalı etkinliği: İlaç ve tıbbi cihaz etkinliğini analiz edin. Simülasyonlar kullanmak yerine, yeni ilacın etkinliğini görmek için diğer hasta verileri üzerinde test yapın ve 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 ele almak ve ruh sağlığı desteği sağlamak için bir chatbot kullanın.
• Sağlık yapay zeka ajanı: Randevuları planlamak, hastalıklar veya sağlık düzenlemeleri hakkında bilgi sağlamak, hasta verilerini belgelemek, sigorta sorularını ele almak, ruh sağlığı desteğine yardımcı olmak ve akıllı chatbot yetenekleriyle klinik ve idari görevleri otomatikleştirmek için sağlık yapay zeka ajanlarını kullanın.

Sağlık sektöründe yapay zeka kullanım senaryolarına göz atmaktan ücretsiz çekinmeyin.

> Üretim

• Üretim analitiği: Endüstriyel analitik sistemleri olarak da adlandırılan bu sistemler; zaman kazanmak, maliyeti düşürmek ve verimliliği artırmak için üretim sürecinizi üretimden lojistiğe kadar analiz etmenize olanak tanır.
• İşbirlikçi robotlar: Cobot'lar esnek bir otomasyon yöntemi sağlar. Cobot'lar, insan çalışanların davranışlarını taklit ederek öğrenen esnek robotlardır.
• Robotik: Fabrika sahaları, çalışanların yanında çalışarak daha tekrarlayan görevleri devralabilen programlanabilir işbirlikçi bot'larla değişiyor. Gelişmiş robotik yardımıyla üretim veya lojistik gibi fiziksel süreçleri otomatikleştirin. Tüm üretim sürecini merkezileştirerek bağlantılı sistemlerinizi artırın. İnsan hatalarına maruziyetinizi azaltın.

Üretim yapay zeka çözümleri, endüstriyel yapay zeka ajanları ve üretim planlama araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

> Kâr Amacı Gütmeyen Kuruluşlar

• Kişiselleştirilmiş bağışçı erişimi ve etkileşimi; e-posta yorgunluğunu önlerken bağış toplama düzeylerini artırmak için geçmiş verilere dayanır.
• Bağışçı belirleme; benzer kitleler gibi teknikler aracılığıyla.

> Perakende

• Kasiyersiz ödeme: Kasa ücretsiz sistemleri, perakende şirketlerinin fiziksel mağazalarında kasiyerlere ihtiyaç duymadan müşterilere hizmet vermesini sağlar. Kullanıcıların ürünlerini tarayıp ödemesine olanak tanıyan teknolojiler neredeyse on yıldır kullanılıyor ve bu sistemler yapay zekada büyük ilerlemeler gerektirmiyordu. Ancak artık satın alınan ürünleri belirlemek ve müşterileri otomatik olarak ücretlendirmek için gelişmiş sensörler ve yapay zeka destekli sistemler görüyoruz.

> Telekom

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

Diğer Yapay Zeka Kullanım Senaryoları

Bu, kullanıma hazır çözümlerin mevcut olduğu iş fonksiyonuna göre alanların listesiydi. Ancak yapay zekanın burada listelenemeyecek kadar çok uygulaması vardır. Daha fazlası için yapay zeka hizmetlerine göz atmaktan ücretsiz çekinmeyin.

Ayrıca yapay zeka önyargısını ve üretken yapay zeka riskleri gibi diğer riskleri azaltmak için yapay zeka araçları ve hizmetleri listemize göz atabilirsiniz:

• Yapay zeka yönetişim araçları
• Sorumlu yapay zeka yazılımı
• Yapay zeka uyumluluk çözümleri.

Şirketlerin hızlı bir şekilde yapay zeka model'leri oluşturmak için kodsuz yapay zeka çözümlerini kullanmasını öneriyoruz.

Yapay zeka kullanım senaryoları hakkında neden bilgi edinmeli?

Yapay zekayı benimseyen 515 hızlı büyüyen startup üzerinde yapılan bir çalışmada³, aşağıdaki sonuçlar gözlemlendi:

• Yapay zekayı daha geniş şekilde keşfeden şirketler %39,5 daha az dış finansmana ihtiyaç duydu.
• Başkalarının yapay zekayı nasıl uyguladığına dair örnekler gösterilen startup'lar, kendi işlerinde yapay zekayı kullanmanın %44 daha fazla yolunu keşfetti.
• Ana iyileşme, yapay zekayı tek bir fonksiyonda daha derinlemesine kullanmak yerine işin daha fazla alanında yapay zeka fırsatları aramaktan geldi.
• Yapay zeka, rutin otomasyondan ziyade en çok ürün geliştirme ve stratejik karar alma süreçlerinde uygulandı.

Bu değişiklikler ölçülebilir performans kazanımları sağladı:

• %12 daha fazla tamamlanan görev
• %18 daha yüksek ödeme yapan müşteri kazanma olasılığı
• 1.9× daha yüksek gelir.

SSS'ler

Çoğu kullanım senaryosu deneyimlerimize dayanarak kategorilere ayrılmış olsa da, listeyi son haline getirmeden önce Tractica'nın yapay zeka kullanım senaryoları listesine de göz attık⁴

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{100+ Yapay Zeka Kullanım Senaryoları ve Gerçek Hayat Örnekleri}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-usecases}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

11 güncelleme

1. 202616 Nis

   Akıllı şebeke optimizasyonu, enerji tahmini, kestirimci bakım, ticaret ve füzyon reaktörü tasarımını kapsayan bir Enerji bölümü eklendi.

2. 202529 Nis

   Yapay zeka yönetişim araçları, sorumlu yapay zeka yazılımı ve yapay zeka uyumluluk çözümleriyle "Veri Bilimi / ML / Yapay Zeka Platformu" bölümü genişletildi.

3. 202410 Eyl

   Şekil 1: "Üretken Yapay Zeka" aramalarındaki artış kaldırıldı.

4. 9 Eyl

   Üretken Yapay Zeka Kullanım Durumları bölümüne Şekil 1 eklendi.

5. 12 May

   AI use cases for Cybersecurity DLP bölümüne Network monitoring eklendi.

6. 11 May

   Yapay Zeka kullanım alanları için Siber Güvenlik bölümü eklendi.

7. 202325 Ara

   Bir SSS bölümü eklendi.

8. 8 Ara

   Girişe Üretken Yapay Zeka eklendi.

9. 12 Haz

   Sektörler bölümüne Üretim ve Perakende eklendi.

10. 11 Haz

    Teknoloji bölümüne "Kodsuz Yapay Zeka ve uygulama geliştirme" eklendi.

11. 202225 Kas

    Operasyonlar bölümündeki Robotik Süreç Otomasyonu, Bilişsel / Akıllı Otomasyon ile değiştirildi.

Referans Linkleri

1.

AI Revenue Forecasting Software | Clari

2.

Gartner for IT Leaders | Technology Insights & AI Tools

3.

Mapping AI into Production: A Field Experiment on Firm Performance by Hyunjin Kim, Dahyeon Kim, Rembrand Koning :: SSRN

4.

AI | Omdia

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

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