100+ Yapay Zeka Kullanım Alanları ve Gerçek Hayat Örnekleri

Yapay zeka kullanım alanlarını öğrenmenin ölçülebilir faydaları vardır. Kurumsal alanda gelişmiş analitik ve yapay zeka çözümlerini uyguladığım yaklaşık 20 yıllık deneyimim boyunca, kullanım alanı seçiminin önemini gördüm. 100+ yapay zeka kullanım alanını, gerçek hayat örneklerini analiz ettim ve bunları iş fonksiyonuna ve sektöre göre kategorize ettim. Odak alanınıza göre aşağıdaki bağlantıları takip edin:

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

Tüm iş yapay zeka uygulamaları ve gerçek hayat örnekleri/ vaka çalışmaları için filtreleme yapabilirsiniz:

YZ 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 Yapay Zeka Kullanım Alanları

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, üretken yapay zeka ve ajan yapay zekanın popülaritesi patladı. Kullanım alanları arasında pazarlama için içerik oluşturma, yazılım kodu üretimi, kullanıcı arayüzü tasarımı ve daha birçok şey bulunmaktadır. Daha fazlası için:

• Üretken yapay zeka kullanım alanları.
• Ajan yapay zeka kullanım alanları

İş Fonksiyonları için Yapay Zeka Kullanım Alanları

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

> Analitik

Genel çözümler

• Analitik platformu: Analitik platformları, sorunları belirlemek ve darboğazları iyileştirmek için veri içgörüleri sunar.
• Analitik hizmetleri: Tedarikçiler, anahtar teslim çözümler sunarak iş hedeflerinize yardımcı olur.
• Otomatik makine öğrenmesi (autoML): Yapay zeka destekli makineler, veri bilimcilerine makine öğrenmesi modellerini optimize etmede yardımcı olabilir. Veri ve analitik yeteneklerindeki artışla birlikte, veri biliminde otomasyon giderek daha da önem kazanmaktadır. AutoML, veri girişi gibi zaman alan makine öğrenmesi görevlerini otomatikleştirerek şirketlerin modelleri hızla devreye almasına ve süreçleri hızlı bir şekilde otomatikleştirmesine olanak tanır.

Özelleştirilmiş 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 özel analitik sistemler. Kârları en üst düzeye çıkarmak için satış huninizi ve müşteri trafiğinizi optimize edin.
• Coğrafi analitik platformu: Tahmine dayalı içgörüler için ayrıntılı uydu görüntülerini analiz edin. İş hedeflerinize ulaşmak ve herhangi bir arazideki gerçek zamanlı değişiklikleri yakalamak için mekansal verileri kullanın.
• 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 edinin. KPI'larınızı korumak için hızlı hareket edin. Kesintisiz olarak yapılandırılmamış verileri keşfetmek için makine öğrenmesini kullanın. Performansı izlemek için süreç KPI'larına göz atın.

> Müşteri Hizmetleri

• Arama 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 sonuçlarınızı optimize edin, iyileştirme alanlarını tespit edin.
• Arama sınıflandırma: Temsilcilerin karmaşık vakaları ele alması için müşteri niyetini sınıflandırmak üzere doğal dil işleme (NLP) kullanın. Aramaları yönlendirmeden önce müşteri ihtiyaçlarının niteliğini belirleyerek sorunun uygun departman tarafından ele alınmasını sağlayın. Bu yaklaşım verimliliği artırır ve memnuniyet oranlarını yükseltir.
• Arama niyeti keşfi: Memnuniyet ve iş metriklerini artırmak için müşteri niyetini (ör. kayıp) tahmin etmek ve yönetmek üzere NLP ve makine öğrenmesinden yararlanın. Ses seviyesi ve tonlama yoluyla müşteri duyarlılığını analiz etmek, karar vermeyi yönlendiren mikro duyguları ortaya çıkarabilir. chatbot'lar niyeti tanıma ile müşteri niyetini nasıl tespit edeceğinizi keşfedin.
• chatbot'lar müşteri hizmetleri için (Kendi kendine hizmet çözümü): Yapay zeka algoritmaları geliştikçe, chatbot'lar daha karmaşık soruları anlayabilir, çoğu sorguyu yönetebilir ve gerektiğinde müşterileri canlı temsilcilere aktarabilir. Bu, müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltır ve memnuniyeti artırarak insan temsilcilerin daha spesifik müşteri ihtiyaçlarına odaklanmasına olanak tanır. Daha fazla bilgi için müşteri hizmetlerinde chatbot'lar hakkındaki yazımıza bakın.
• chatbot'lar analitiği: Sohbet botunuzla müşteri etkileşimlerini analiz ederek genel performansını değerlendirin. Eksiklikleri ve iyileştirme alanlarını belirleyin, müşterilerin sohbet botundan memnuniyetini ölçün.
• chatbot'lar testi: Sohbet botunu dağıtımdan önce performansını değerlendirmek için yarı otomatik ve otomatik test çerçeveleri kullanın. Konuşma akışındaki zayıflıkları tespit ederek büyük başarısızlıkları önleyin.
• Müşteri iletişim analitiği: Memnuniyet ve verimliliği artıran içgörüler elde etmek için tüm müşteri iletişim verilerine gelişmiş analitik uygulayın. Daha yüksek memnuniyet oranlarına ulaşmak için NLP'yi kullanın.
• Müşteri hizmetleri yanıt önerileri: Botlar, temsilcilerin çağrılarını dinleyerek müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri deneyimini standartlaştırmak için en iyi uygulama yanıtlarını önerir. Bu yaklaşım aynı zamanda doğru öneriler sunarak ek satış ve çapraz satışları da artırabilir.
• Sosyal dinleme ve biletleme: İletişime ihtiyaç duyan müşterileri belirlemek ve otomatik olarak yanıtlamak veya ilgili temsilcilere atamak için NLP ve makine görüsünü kullanarak memnuniyeti artırın. Kime satış yapacağınızı ve hangi ürünleri sunacağınızı belirlemek için sosyal medya verilerini analiz edin.
• Akıllı çağrı yönlendirme: Aramaları mevcut en yetkin temsilcilere yönlendirin. Akıllı yönlendirme sistemleri, memnuniyeti optimize etmek için tüm müşteri etkileşimlerinden gelen verileri kullanır. Müşteri profilleri ve temsilci performansını göz önünde bulundurarak, üstün net tavsiye skorları elde etmek için doğru hizmeti doğru temsilciyle eşleştirebilirsiniz. Müşteriyi doğru temsilciyle eşleştirme konusundaki vaka çalışmalarını duygusal yapay zeka örnekleri makalemizde okumaktan ücretsiz çekinmeyin.
• Anket ve yorum analitiği: Anketlerdeki ve yorumlardaki metin alanlarını analiz etmek için NLP'yi kullanarak memnuniyeti artıran içgörüler ortaya çıkarın. Rapor oluşturmak için gereken süreyi azaltmak amacıyla ilgili anahtar kelimeleri uygun puanlarla eşleştirerek süreci otomatikleştirin.
  • Gerçek hayat örneği: Protobrand, yorumları daha önce elle kodlama yoluyla manuel olarak analiz ederken, şimdi Gavagai ile bu işi otomatikleştirerek şirketin daha büyük hacimli verileri işlemesini ve analizleri verimli bir şekilde tamamlamasını sağlıyor. Anket analitiği hakkında daha fazla bilgiyi ilgili makalemizden öğrenebilirsiniz.
• Sesli kimlik doğrulama: Müşterileri, biyometrik ses tanıma kullanarak şifresiz olarak doğrulayarak memnuniyeti artırın ve unutulan şifre sorunlarını en aza indirin. Müşteriler, benzersiz ses kimlikleri ile gizli bilgilere erişebilir; bu, SSN rakamları gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerine güvenli bir alternatif sunar.

> Siber Güvenlik

DLP

Veri kaybı önleme (DLP) yazılımları şunları başarmak için yapay zekayı kullanır:

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

Daha fazlası için, DLP'de yapay zeka kullanımı için en iyi uygulamalara bakın.

Ağ izleme

Tipik kullanım alanları şunlardır:

• Siber saldırıları tespit etmek için ağ trafiğinde Anomaly tespiti
• Kullanıcı deneyimine zarar vermeden en uygun maliyetle yoğun yükleri yönetmek için otomatik ağ optimizasyonu.

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 sorunundan kaçının. Doğrulama sürecini harici veri kaynaklarını kullanarak otomatikleştirin. Düzenli bakım temizliği planlanabilir ve veri 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. Daha ileri analizler için veri gölünüzü kullanılabilir durumda tutun.
• Veri yönetimi ve izleme: Gelişmiş analitik için verilerinizi yüksek kalitede tutun. Gelen verileri filtreleyerek kaliteyi ayarlayın. Manuel ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek zamandan tasarruf edin. Verilerinizi izlemek ve yönetmek için veri yönetişim araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Veri hazırlama platformu: Ham biçimdeki verilerinizi, veri kalitesi sorunları olan bir durumdan temiz, analize hazır bir biçime getirin. Verileri bir veri ambarına yerleştirmeden önce ince ayar yapmak için çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) platformlarını kullanın.
• Veri dönüştürme: Verilerinizi gelişmiş analitik için hazırlamak amacıyla dönüştürün. Yapılandırılmamışsa, gereken biçime göre ayarlayın.
• Veri görselleştirme: Daha iyi analitik ve karar verme için verilerinizi görselleştirin. Panoların konuşmasına izin verin. Mesajınızı daha kolay ve estetik bir şekilde iletin.
• Veri etiketleme: Denetimsiz öğrenme sistemleri kullanmıyorsanız, yüksek kalitede etiketlenmiş verilere ihtiyacınız vardır. Denetimli öğrenme sistemlerinizi eğitmek için verilerinizi etiketleyin. İnsan döngüdeki 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, modelleri doğrulamak ve yapay zeka ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılır. Şirketler, sentetik veri yardımıyla henüz karşılaşılmamış koşulları simüle edebilir ve buna göre önlem alabilir. Ayrıca, gerçek verileri ifşa etmediği için gizlilik kısıtlamalarının da üstesinden gelirler. Bu nedenle sentetik veri, şirketlerin gelecekteki olayları simüle etmesi ve gelecekteki olasılıkları değerlendirmesi için akıllı bir yapay zeka çözümüdür. Sentetik veri hakkında daha fazla bilgiye gerçek hayat kullanım örnekleri makalemizden ulaşabilirsiniz.

> Enerji

• Akıllı şebeke optimizasyonu: Yapay zeka, enerji tüketim modellerini tahmin ederek, yenilenebilir enerji kaynaklarını daha verimli bir şekilde entegre ederek ve şebeke anormalliklerini tespit ederek arz ve talebi gerçek zamanlı olarak dengelemeye yardımcı olabilir. Bu, akıllı şebeke çözümleri esnekliğini artırır ve kesintileri azaltır.
• Enerji tüketimi tahmini: Makine öğrenmesi algoritmaları, bina, bölge veya ulusal düzeyde kısa ve uzun vadeli enerji kullanımını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu tahminler, üretimin taleple uyumlu hale getirilmesine, fiyatlandırma stratejilerinin optimize edilmesine ve hem konut hem de endüstriyel ortamlarda enerji verimliliğinin sağlanmasına olanak tanır.
• Enerji altyapısında öngörücü bakım: Yapay zeka, türbinleri, transformatörleri ve boru hatlarını izleyerek erken arıza belirtilerini tespit etmek için 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 dayalı olarak güneş ve rüzgar üretim tahminlerinin doğruluğunu artırabilir. Kullanıcılar, yedek fosil yakıt kaynaklarına bağımlılığı azaltırken yenilenebilir enerji kaynaklarının enerji karışımına entegrasyonunu geliştirebilir.
• Enerji ticareti optimizasyonu: Pekiştirmeli öğrenme ve gelişmiş analitik, dalgalı enerji piyasalarında gerçek zamanlı, riske göre ayarlanmış alım satım kararları üretebilir. Optimum teklif stratejilerini belirleyerek kârı en üst düzeye çıkarır ve dengesizlikleri en aza indirir.
• Enerji talep yanıtı yönetimi: Yapay zeka modelleri, yoğun talep dönemlerinde enerji tüketimini kontrol edebilir ve otomatikleştirebilir. Bu sayede şirketler, şebeke stresini ve maliyetleri azaltmak için kullanımı dinamik fiyatlandırma, çevresel koşullar ve kullanıcı davranışlarına göre akıllıca kaydırabilir.
• Fusion reaktör tasarımı optimizasyonu: ML, temiz ve güvenli fusion enerjisinin geliştirilmesini hızlandırarak stellarator tasarımlarını optimize edebilir. ML modelleri, karmaşık fizik simülasyonları için proxy işlevi görerek daha hızlı ve verimli tasarım iterasyonlarına olanak tanır.

> Finans

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

• Fatura / faturalandırma hatırlatıcıları: Erişilebilir faturalandırma hizmetleri, üretken yapay zeka destekli mesajlarla müşterilerinize ödeme yapmalarını hatırlatabilir.
• Fatura otomasyonu ve AP otomasyonu: Fatura işleme, birçok şirketin manuel olarak gerçekleştirdiği oldukça tekrarlayıcı bir süreçtir. Bu, özellikle yüksek hacimli belgelerin işlenmesi gerektiğinde insan hatalarına ve yüksek maliyetlere neden olur. Fatura otomasyon çözümleri, farklı biçimlerdeki (ör. PDF, e-faturalar) faturalardan ilgili verileri çıkarabilir, otomatik fatura doğrulaması gerçekleştirebilir ve fatura için doğru gider kodlarını seçerek insan müdahalesini istisnai durumlarla sınırlandırabilir. Fatura otomasyonu, çoğu ERP sisteminde eklentiler aracılığıyla mevcuttur.

Daha fazlası için, AP otomasyonunda yapay zeka kullanım alanlarına ve fatura OCR çıkarımına bakın.

> İK

• Çalışan izleme: Çalışanların ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için nesnel metrikler sağlayın. Büyük miktarda verinin mevcut olmasıyla genel performanslarını tahmin edin.
• İşe alım: İşe alım bir tahmin oyunudur: Belirli bir pozisyonda başlayan hangi aday şirkete daha fazla katkıda bulunacaktır? İşe alım chatbot'lar ve web kazıyıcıların daha iyi veri çıkarma ve işleme yetenekleri, nitelikli adayları bulma, uygunluklarını anlamak için onlarla botlar aracılığıyla mülakat yapma veya teklif alıp almamaları gerektiğine karar vermek için değerlendirme sonuçlarını analiz etme gibi işe alımın çeşitli bölümlerinde İK çalışanlarını güçlendirir.
• İK analitiği: İK analitiği hizmetleri, çalışan analizinin sesi gibidir. İş gücü analitiğinize bakın ve daha iyi İK kararları alın. Daha yüksek çalışan memnuniyeti için eyleme dönüştürülebilir içgörüler ve etkili öneriler elde edin.
• İK'da 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 organizasyonunuzda tutarak insan sermayesi kaybını azaltın.
• Performans yönetimi: Çalışanlarınızın performansını, motivasyonlarını zedelemeden etkili ve adil bir şekilde yönetin. Panonuzda onların KPI'larını takip edin ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlayın. Bu, çalışan memnuniyetini artıracak ve kuruluşunuzun çalışan devir hızını düşürecektir. Doğru araçlarla çalışanınızın maksimum profesyonel potansiyelini gerçekleştirin.

> Pazarlama

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

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

• Pazarlama analitiği: Yapay zeka sistemleri, pazarlama çalışmalarını öğrenir, analiz eder ve ölçer. Bu çözümler, medya faaliyetlerini izler ve hangi faktörlerin etkileşimi, trafiği ve geliri artırdığını vurgulamak için halkla ilişkiler çalışmalarına dair içgörüler sunar. Sonuç olarak, şirketler müşterilerine daha iyi ve daha doğru pazarlama hizmetleri sunabilir. Halkla ilişkiler çalışmalarının yanı sıra, yapay zeka destekli pazarlama analitiği, şirketlerin müşteri gruplarını daha doğru bir şekilde belirlemesine yol açabilir. 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 verirler. Yapay zeka, şirketlere bu görevde yardımcı olabilir ve müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmalarında onları destekleyebilir. Örnek olarak, bir çevrimiçi mağazayı ziyaret ettiğinizi ve bir ürüne baktığınızı ancak satın almadığınızı varsayalım. Daha sonra, tam olarak o ürünü dijital reklamlarda görürsünüz. Dahası, şirketler kişiselleştirilmiş e-postalar veya özel teklifler gönderebilir ve müşterilerin zevklerine uygun yeni ürünler önerebilir.
• Bağlama duyarlı pazarlama: Reklamlarınızın gösterileceği bağlamı anlamak için büyük görü modellerinden ve doğal dil işlemeden (NLP) yararlanabilirsiniz. Bağlama duyarlı reklamcılıkla, mesajınızın bağlamına uygun olmasını sağlayarak markanızı koruyabilir ve pazarlama verimliliğini artırabilir, web'deki statik görsellerin mesajlarınızla canlanmasını sağlayabilirsiniz.

Daha fazlası için Perakendede üretken yapay zeka kullanım alanlarına ve E-posta pazarlaması için üretken yapay zekaya göz atın.

> Operasyonlar

• Bilişsel / akıllı otomasyon: Yapılandırılmamış bilgiler içeren karmaşık süreçleri otomatikleştirmek için robotik süreç otomasyonu (RPA) yazılımını yapay zeka ile birleştirin. Yıllar sürebilecek eski sistemleri değiştirmeden süreçlerinizi haftalar içinde dijitalleştirin. Botlar, personelinizin talimatlarından ve eylemlerinden öğrenerek eski sistemler üzerinde çalışabilir. Daha fazlası için RPA kullanım alanlarını kontrol etmekten ücretsiz çekinmeyin.
• Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) uygulaması: RPA çözümlerini uygulamak çaba gerektirir. Uygun süreçlerin belirlenmesi gerekir. Kurallara dayalı bir robot kullanılacaksa, robotun programlanması gerekir. Çalışanların sorularının yanıtlanması gerekir. Bu nedenle çoğu şirket bir düzeyde dış yardım alır. Dış kaynak şirketleri, danışmanlar ve BT entegratörleri, bu çabayı üstlenmek için geçici iş gücü sağlamaktan mutluluk duyar.
• Süreç Madenciliği: Süreçlerinizi madencilikle ortaya çıkarmak ve mevcut fiili süreçlerinizi anlamak için süreç madenciliği araçlarından yararlanın.
• Öngörücü bakım: Operasyonlardaki kesintileri en aza indirmek için robotlarınızın ve diğer makinelerinizin bakımını öngörücü olarak yapın. Gelecekteki nakit akışınızı etkilemesi muhtemel faktörleri tahmin etmek için büyük veri analitiğini 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 düşük tutmak ve envanter devir hızı oranlarınızı en üst düzeye çıkarmak için makine öğrenmesinden yararlanın. Değer zincirindeki etki faktörünüzü artırın.

Yönetim

• Bina yönetimi: Sensörler ve gelişmiş analitik, bina yönetimini iyileştirir. Daha düşük enerji tüketimi ve daha birçok fayda için binanızda IoT sistemlerini entegre edin. Etkili bina yönetimi için doğru veri toplama araçlarını uygulayarak mevcut veriyi 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 faaliyetlere zaman kazandırın.
  • Gerçek hayat örneği: Hewlett Packard Enterprise, Clari’nın satış tahmin araçlarıyla tahmin basitliğinde, hızında ve doğruluğunda 5x artış yaşadığını belirtmektedir.¹
• Potansiyel müşteri oluşturma: Satış temsilcilerinizin hangi şirketlerle bağlantı kurması gerektiğini belirlemek için ziyaretçilerinizin kapsamlı bir veri profilini kullanın. Veritabanlarından ve sosyal ağlardan yararlanarak satış temsilcileriniz için potansiyel müşteriler oluşturun.

Satış

• Satış veri girişi otomasyonu: Satış gücünüzün takvimini, adres defterini, e-postalarını, telefon görüşmelerini ve mesajlarını CRM sisteminize otomatik olarak senkronize etmek için çeşitli kaynaklardan gelen veriler CRM'inize kopyalanacaktır. Satış personelinize daha fazla satış zamanı kazandırırken daha iyi satış görünürlüğü ve analitiğinin keyfini çıkarın. Daha fazlası için CRM yapay zeka sistemlerine göz atın.
• Öngörücü satış/potansiyel müşteri puanlaması: Öngörücü satışı etkinleştirmek için yapay zekayı kullanın. Potansiyel müşteri puanlarına ve iletişim faktörlerine göre satış temsilcisi eylemlerini önceliklendirmek için potansiyel müşterileri puanlayın. Sistemlerin potansiyel müşteri puanlarına ve satış temsilcisi performansına ayrıntılı erişimi sayesinde satış tahmini, artan doğrulukla otomatikleştirilir. Potansiyel müşterileri puanlamak için bu sistemler, müşterilerinden gelen anonimleştirilmiş işlem verilerinden ve bu belirli müşterinin satış verilerinden yararlanır. İletişim faktörlerini değerlendirmek için bu sistemler, e-posta ve çağrılar gibi tüm müşteri temaslarını anonimleştirilmiş verileri ve analizleri kullanır.
• Yapay zeka temelli temsilci koçluğu: Satış temsilcilerini ve müşteri hizmetleri çalışanlarını koçlamak için hem yapay zeka hem de duygu yapay zeka araçları kullanılabilir:
  • Satış temsilcisi yanıt önerileri: Yapay zeka, potansiyel müşterilerle yapılan canlı görüşmeler veya yazılı mesajlar sırasında yanıtlar önerecektir. Botlar, satış etkinliğini artırmak için en iyi uygulama yanıtlarını önererek temsilcilerin çağrılarını dinleyecektir.
  • Satış temsilcisi sonraki eylem önerileri: Satış temsilcilerinizin eylemleri ve potansiyel müşteriler, bir sonraki en iyi eylemi önermek için analiz edilecektir. Bu duruma özel çözüm, temsilcilerinizin sorunu ele almak için doğru yolu bulmasına yardımcı olacaktır. Temsilcinin geçmiş verileri ve profili, daha yüksek sonuçlar elde etmenize yardımcı olacaktır. Tüm bunlar daha fazla müşteri memnuniyetine yol açar.
• Satış içeriği kişiselleştirme ve analitiği: Yüksek öncelikli potansiyel müşterilerin tercihleri ve göz atma davranışları, onların en önemli sorularını yanıtlamak amacıyla doğru içerikle eşleştirilmek üzere analiz edilir. Satış içeriğinizi kişiselleştirin ve sürekli iyileştirmeye olanak tanıyarak etkinliğini analiz edin.
• Perakende satış botu: Müşterinin sorularını yanıtlamak ve ürünleri tanıtmak için perakende katınızda botlar kullanın. Profili analiz ederek doğru müşteriyle etkileşim kurun. Bilgisayarlı görü, müşterinin özelliklerine ve mimiklerine bağlı olarak doğru eylemi sağlamanıza yardımcı olacaktır.
• Toplantı kurulumu otomasyonu (Dijital asistan): Toplantıları ayarlamak için bir dijital asistan bırakın ve satış temsilcilerinizin zamanını serbest bırakın. Hedefleri önceliklendirmeye karar verin ve KPI'larınızı yüksek tutun.
• Kuralcı satış: Çoğu satış süreci, satış temsilcilerinizin zihninde mevcuttur. Satış temsilcileri, müşterilerle farklı alışkanlıklarına ve gözlemlerine dayalı olarak etkileşim kurar. Kuralcı satış sistemleri, benzer müşterilere ilişkin verilere dayanarak içeriği, etkileşim kanalını, sıklığı ve fiyatı belirler.
• Satış chatbot'lar: chatbot'lar, ilk müşteri sorularını yanıtlamak için idealdir. chatbot'lar, müşteriye yeterince hizmet veremeyeceğine karar verirse, bu müşterileri insan temsilcilere aktarabilir. 24/7 çalışan, akıllı, kendi kendini geliştiren botların potansiyel müşterilerle ilk teması kurmasına izin verin. Yüksek değerli, yanıt veren potansiyel müşteriler canlı temsilciler tarafından aranacak ve satış etkinliğini artıracaktır.

Satış analitiği

Gartner'ın tartıştığı gibi² , satış analitiği sistemleri, bir analitik veya planlama çalışmasının parçası olarak parametrelerin, ölçülerin, boyutların veya rakamların manipülasyonuna olanak tanıyan keşif, teşhis ve öngörücü egzersizleri destekleyen işlevsellik sağlar. Makine öğrenmesi algoritmaları, veri toplama sürecini otomatikleştirebilir ve satış performansını iyileştirmek için çözümler sunabilir. Daha ayrıntılı bilgi için satışta yapay zeka yazısını okuyabilirsiniz.

• Müşteri satış teması analitiği: Hangi davranışların ve eylemlerin satışları yönlendirdiğini anlamak için telefon görüşmeleri veya e-postalar dahil tüm müşteri temaslarını analiz edin. Satış etkinliğini artırmak için içgörüleri ortaya çıkarmak amacıyla tüm satış çağrısı verileri üzerinde gelişmiş analitik
• Satış çağrısı analitiği: Satış etkinliğini artırmak için içgörüleri ortaya çıkarmak amacıyla çağrı verileri üzerinde gelişmiş analitik. Konuşma akışınızın ne kadar iyi performans gösterdiğini görün. Çağrı verilerinin entegre edilmesi, satış hunilerinizdeki her bir bileşenin performansını belirlemenize yardımcı olacaktır.
• Satış atıfı: Satışları pazarlama ve satış çalışmalarına doğru bir şekilde atfetmek için işlem verilerinden yararlanın. Satış huninizin hangi adımının daha iyi performans gösterdiğini görün. Analiz tarafından sağlanan içgörülerle düşük performanslı kısmı tam olarak belirleyin.
• Satış tazminatı: Satış personeliniz için doğru tazminat seviyelerini belirleyin. Satış temsilcileri için doğru teşvik mekanizmasına karar verin. Satış verilerini kullanarak nesnel ölçütler sağlayın ve satış temsilcilerinizin performansını sürekli olarak artırın.

Satışta yapay zeka kullanımı hakkında daha fazla ayrıntı için satışta yapay zeka makalemize göz atın.

> Strateji ve Hukuk

• Sunum hazırlama: Çoğu şirkette üst yönetim sunumları slaytlar (ör. PowerPoint) içerir. Yapay zeka sunum yazılımı, istemlerden 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. Kurum içi geliştirme ekibiniz, belirli iş ihtiyaçlarınız için özgün çözümler oluşturabilir.
• Güvenlik için analitik ve öngörücü istihbarat: Yaklaşan saldırıları tahmin etmek ve engellemek üzere analistlere eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunmak için geniş siber aktiviteye ilişkin veri akışlarını ve bir kuruluşun ağı içindeki davranışsal verileri 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 zahmetsiz bir şekilde depolanmasını ve geri alınmasını sağlayarak kurumsal hafızayı güvence altına alır. Doğru kişilerin doğru verilerle çalışmasını sağlayarak işbirliğini artırın.
• Doğal Dil İşleme Kütüphanesi/ SDK/ API: Özel NLP destekli sistemlerinizi hızla ve uygun maliyetle oluşturmak veya mevcut sistemlerinize NLP yetenekleri eklemek için Doğal Dil İşleme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerinden yararlanın. Kurum içi bir ekip, araçlarla ilgili deneyim ve bilgi kazanacaktır. Kuruluşunuz 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 fazlasını inceleyin.
• Güvenli iletişim: E-postalar veya telefon görüşmeleri gibi çalışan iletişimlerini gelişmiş çok katmanlı kriptografi ve geçicilikle koruyun. Endüstri sırlarınızı kurumsal casusluğa karşı güvende tutun.
• Aldatmaca güvenliği: Gelişmiş otomatik kötü amaçlı yazılım saldırıları gibi güvenlik tehditlerini hasara yol açmadan önce belirlemek, izlemek ve bozmak için ağda saldırganlar için yem olarak tuzak varlıklar konuşlandırın. Onları tuzaklarla meşgul ederek verilerinizi ve trafiğinizi güvende tutun. Aldatmaca teknolojisi şirketlerini keşfederek çeşitli siber saldırı türlerine 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 güçlendirir. Siber güvenliğinize daha fazla özerklik sağlayarak insan hatası riskinizi azaltın. Yapay zeka destekli sistemler standartlara uyumu 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 bilgisayarlı görü. Anında bildirim yetenekleriyle acil durum müdahale prosedürlerini otomatikleştirin.
• Makine Öğrenmesi Kütüphanesi/ SDK/ API: Kendi özel öğrenme sistemlerinizi hızla ve uygun maliyetle oluşturmak veya mevcut sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için makine öğrenmesi kütüphanelerinden/SDK'larından/API'lerinden yararlanın.
• Yapay zeka geliştirici: 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 kurum içi yeteneklere sahip şirketler için en iyisidir.
• Derin Öğrenme Kütüphanesi/ SDK/ API: Kendi özel öğrenme sistemlerinizi hızla 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 fazlasını inceleyin.
• Geliştirici yardımı: Geliştiricilerinize, web'deki kodlama bilgisine akıllıca erişmelerine ve önerilen kod örneklerinden öğrenmelerine yardımcı olmak için yapay zeka kullanarak destek olun. Belirli geliştirme görevleri için en iyi uygulamaları görün ve özel çözümünüzü formüle edin. Geliştirici hatalarının geçmişi ve en iyi uygulamalar tarafından sağlanan gerçek zamanlı geri bildirim.
• Yapay zeka danışmanlığı: Makine öğrenmesi ve veri bilimi projeleri de dahil olmak üzere kurum içi yapay zeka geliştirmenizi desteklemek için danışmanlık hizmetleri sunarken, en iyi sonuç için yapay zeka harcamalarınızı optimize edin.
• AIaaS: Hizmet Olarak Yapay Zeka, özel bir altyapı gerektirmeden veya veri bilimciler işe almadan yapay zekanın benimsenmesini kolaylaştıran bulut tabanlı bir yapay zeka hizmetidir.

Endüstriler için Yapay Zeka Kullanım Alanları

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 Şeyler

Arabalar ve drone'lar dahil otonom şeyler, operasyonlardan lojistiğe kadar her iş fonksiyonunu etkiliyor.

• Sürüş asistanı: Araçtaki sürücü deneyimini iyileştirmek için gerekli bileşenler ve akıllı çözümler. En üst düzey sürüş deneyimi için yapay zeka destekli araç algılama çözümlerini uygulayın.
• Araç siber güvenliği: Bağlı ve otonom arabaları ve diğer araçları akıllı siber güvenlik çözümleriyle güvence altına alın. Saldırıya dayanıklı mekanizmalarla güvenliğinizi garanti edin. Akıllı sistemlerinizi saldırılara karşı koruyun.
• Görü sistemleri: Kendi kendine giden arabalar için görü sistemleri. Aracınıza görü algılama ve işleme entegre edin. Bilgisayarlı görü yardımıyla hedeflerinize ulaşın.
• Kendi kendine giden arabalar: Madencilikten üretime, kendi kendine giden arabalar/araçlar operasyonların verimliliğini ve etkinliğini artırıyor. Daha fazla verimlilik için onları işinize entegre edin.

> Eğitim

• Kurs oluşturma
• Özel ders

Daha fazlası için: Eğitimde üretken yapay zeka uygulamaları.

> Moda

• Yaratıcı tasarım
• Sanal prova
• Trend analizi

Daha fazlası için: Modada üretken yapay zeka uygulamaları.

> FinTech

• Dolandırıcılık tespiti: Dolandırıcılık ve anormal finansal davranışları tespit etmek için makine öğrenmesini uygulayın ve/veya genel düzenleyici uyum konularını ve iş akışlarını iyileştirmek için yapay zekayı kullanın. Dolandırıcılık belgelerine maruz kalmanızı sınırlayarak operasyonel maliyetlerinizi azaltın.
• Sigorta ve InsurTech: Sigortacılık başvurularını verimli ve kârlı bir şekilde işlemek, optimum fiyatları teklif etmek, talepleri etkin bir şekilde yönetmek ve maliyetleri düşürürken müşteri memnuniyetini artırmak için makine öğrenmesinden 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 öğrenmesi, Doğal Dil İşleme ve diğer yapay zeka tekniklerinden yararlanın.
• Seyahat ve harcama yönetimi: Otel, benzin istasyonu, taksi, market fişleri dahil her türlü fişten veri çıkarmayı geliştirmek için derin öğrenmeyi kullanın. Dolandırıcılığı ve uyumsuz harcamaları tespit etmek 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 zekayı kullanın. Potansiyel olarak tahsili gecikmiş kredileri ortaya çıkarmak ve harekete geçmek için öngörücü modeller kullanın. Kredi başvurusunda bulunmadan önce müşterilerinizin potansiyel kredi puanlarını görün ve kişiye özel planlar sunun.
• Kredi geri kazanımı: Empatik ve otomatik mesajlarla kredi geri kazanım oranlarını artırın.
• Robo-danışmanlık: Kişisel finansmanı izlemek için bir yapay zeka finans chatbot'lar veya mobil uygulama asistanı kullanın. Kendi hedefleriniz için hedef tasarruf veya harcama oranlarınızı belirleyin. Finans asistanınız gerisini halledecek ve finansal hedeflere ulaşmanız için size içgörüler sağlayacaktır.
• Düzenleyici uyum: Yasal ve düzenleyici metinleri uyum sorunları için hızlıca ve ölçeklenebilir şekilde taramak için Doğal Dil İşleme'yi kullanın. Herhangi bir insan etkileşimi olmadan binlerce evrakı işleyin.
• Veri toplama: Duyarlılık ve diğer piyasa ile ilgili veriler gibi harici verileri verimli bir şekilde toplamak için yapay zekayı kullanın. Finansal modelleriniz ve alım satım yaklaşımlarınız için verileri düzenleyin.
• Borç tahsilatı: Uyumlu ve verimli bir borç tahsilat süreci sağlamak için yapay zekadan yararlanın. Herhangi bir anlaşmazlığı etkili bir şekilde ele alın ve borç tahsilatındaki başarınızı görün.
• Konuşmalı bankacılık: Finans kuruluşları, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri katılımı gibi birçok görevi otomatikleştirmek için çeşitli iletişim platformlarında (WhatsApp, mobil uygulama, web sitesi vb.) bankacılık chatbot'lar aracılığıyla müşterileriyle etkileşim kurar.

Diğer Üretken Yapay Zeka Finans uygulamalarını ve Muhasebe Yapay Zeka ajanlarını keşfedin.

> Sağlık Teknolojisi

• Hasta verileri analitiği: İçgörüleri keşfetmek ve eylemler önermek için hasta ve/veya 3. taraf verilerini analiz edin. Destekli teşhislerle daha fazla doğruluk.
• Kişiselleştirilmiş ilaçlar ve bakım: Hasta verilerine göre en iyi tedavi planlarını bulun. Hastalarınız için kişiye özel çözümler sunun. Tıbbi geçmişlerini ve genetik profillerini kullanarak özel bir ilaç veya bakım planı oluşturabilirsiniz.
• İlaç keşfi: Önceki verilere ve tıbbi zekaya dayalı olarak 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 kuralcı analitik sayesinde doğru gerçek zamanlı vaka önceliklendirme ve triyaj mümkün olur. Otomasyon ile hasta akışınızı yönetin. Çağrı merkezinizi entegre edin ve bilgiyi çıkarmak, acil bakıma ihtiyacı olan hastaları önceliklendirmek 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 verileri ve diğer tıbbi verilerden yararlanarak kronik durumları 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 tanı ve reçete: Hasta şikayeti ve diğer verilere dayanarak en iyi tedaviyi önerin. Olası tanı hatalarını tespit eden ve önleyen kontrol mekanizmalarını devreye sokun. Hangi aktif bileşiğin o belirli hastaya karşı en etkili olduğunu bulun. Üstün bakım yönetimi için doğru istatistikleri alın.
• Gebelik yönetimi: Annelerin endişelerini azaltmak ve erken teşhisi sağlamak için anne ve fetüs sağlığını izleyin. Potansiyel riskleri ve komplikasyonları hızlıca ortaya çıkarmak için makine öğrenmesini kullanın. Düşük ve gebelikle ilgili hastalık oranlarını düşürün.
• Tıbbi görüntüleme içgörüleri: Görüntüleri analiz etmek ve dönüştürmek ve olası durumları modellemek için gelişmiş tıbbi görüntüleme. Olası hastalıkları tespit etmek için yüksek görüntü işleme yeteneklerine sahip teşhis platformlarından yararlanın.
• Sağlık hizmetlerinde pazar araştırması: Piyasa fiyatlarını takip ederek hastane rekabet istihbaratı hazırlayın. Hizmetlerinizi optimize etmek için mevcut sigorta planlarını, ilaç fiyatlarını ve daha birçok kamuya açık veriyi görün. Büyük miktardaki yapılandırılmamış veriyi analiz etmek için NLP araçlarından yararlanın.
• Sağlık hizmetlerinde marka yönetimi ve pazarlama: Marka için piyasa algısı ve hedef segmente dayalı olarak en uygun pazarlama stratejisini oluşturun. Yüksek ayrıntı düzeyi sunan araçlar, belirli hedefe ulaşmanızı ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının satışlarını artırmanızı sağlayacaktır.
• Gen analitiği 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, sonuçlarınızı referans ilaçlarla karşılaştırarak ilaçla etki yaratın.
• Sağlık hizmetlerinde chatbot'lar: Hasta randevularını planlamak, belirli hastalıklar veya yönetmelikler hakkında bilgi vermek, hasta bilgilerini doldurmak, sigorta sorularını yanıtlamak ve zihinsel sağlık desteği sağlamak için bir chatbot'lar kullanın.
• Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanı: Randevuları planlamak, hastalıklar veya sağlık yönetmelikleri hakkında bilgi sağlamak, hasta verilerini belgelemek, sigorta sorularını yanıtlamak, zihinsel sağlık desteğine yardımcı olmak ve akıllı chatbot'lar yetenekleriyle klinik ve idari görevleri otomatikleştirmek için sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanlarını kullanın.

Sağlık sektöründe yapay zeka kullanım alanlarına göz atmaktan ücretsiz çekinmeyin.

> Üretim

• Üretim analitiği: Endüstriyel analitik sistemleri olarak da adlandırılan bu sistemler, zamandan tasarruf etmek, maliyeti düşürmek ve verimliliği artırmak için üretim sürecinizi üretimden lojistiğe kadar analiz etmenizi sağlar.
• İşbirlikçi 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 üzere çalışanların yanında çalışabilen programlanabilir işbirlikçi botlarla değişiyor. Gelişmiş robotik yardımıyla üretim veya lojistik gibi fiziksel süreçleri otomatikleştirin. Tüm üretim sürecini merkezileştirerek bağlı 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

• E-posta yorgunluğunu önlerken bağış toplama seviyelerini artırmak için geçmiş verilere dayalı kişiselleştirilmiş bağışçı erişimi ve katılımı.
• Benzer hedef kitleler gibi tekniklerle bağışçı belirleme.

> Perakende

• Kasiyersiz ödeme: Kasiyersiz ücretsiz sistemleri, perakende şirketlerinin fiziksel mağazalarında kasiyere ihtiyaç duymadan müşterilere hizmet vermesini sağlar. Kullanıcıların ürünlerini tarayıp ödeme yapmalarına olanak tanıyan teknolojiler yaklaşık on yıldır kullanılıyor ve bu sistemler yapay zekada büyük ilerlemeler gerektirmiyordu. Ancak, satın alınan ürünleri belirlemek ve müşterileri otomatik olarak ücretlendirmek için gelişmiş sensörler ve yapay zeka tarafından desteklenen sistemlere tanık oluyoruz.

> Telekom

• Ağ yatırım optimizasyonu: Hem kablolu hem de kablosuz operatörler, Hizmet Kalitesini (QoS) artırmak için aktif ekipman veya daha yüksek bant genişliği bağlantıları gibi altyapıya yatırım yapmak zorundadır. Makine öğrenmesi, daha az müşteri kaybı ve daha yüksek çapraz ve ek satışla sonuçlanacak en yüksek ROI'lı yatırımları belirlemek için kullanılabilir.

Diğer Yapay Zeka Kullanım Alanları

Bu, hazır çözümlerin mevcut olduğu iş fonksiyonlarına göre alanların bir listesiydi. Ancak yapay zekanın burada listelenemeyecek kadar çok uygulaması vardır. Daha fazlası için yapay zeka hizmetlerini kontrol etmekten ücretsiz çekinmeyin.

Ayrıca, aşağıdakiler gibi yapay zeka önyargısını ve diğer üretken yapay zeka risklerini azaltmaya yönelik yapay zeka araçları ve hizmetleri listemize de göz atabilirsiniz:

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

Şirketlere yapay zeka modellerini hızlıca oluşturmak için kodsuz yapay zeka çözümlerini kullanmalarını öneriyoruz.

Yapay zeka kullanım alanlarını neden öğrenmelisiniz?

Yapay zekayı benimseyen 515 hızlı büyüyen startup'ı inceleyen bir çalışmada³ şu sonuçlar gözlemlendi:

• Yapay zekayı daha geniş çapta araştıran şirketlerin %39,5 daha az dış finansmana ihtiyacı oldu.
• Başkalarının yapay zekayı nasıl uyguladığına dair örnekler gösterilen startup'lar, kendi işlerinde yapay zekayı kullanmanın %44 daha fazla yolunu keşfetti.
• Ana iyileşme, yapay zekanın tek bir fonksiyonda daha derinlemesine kullanılmasından ziyade, işin daha fazla alanında yapay zeka fırsatlarının aranmasından geldi.
• Yapay zeka en çok, rutin otomasyondan ziyade ürün geliştirme ve stratejik karar almada uygulandı.

Bu değişiklikler ölçülebilir performans kazanımlarına yol açtı:

• %12 daha fazla görev tamamlandı
• %18 daha yüksek ücretli müşteri kazanma olasılığı
• 1,9 kat daha yüksek gelir.

SSS'ler

Kullanım alanlarının çoğu bizim deneyimlerimize dayanarak kategorize edilmiş olsa da, listeyi sonuçlandırmadan önce Tractica'nın yapay zeka kullanım alanları 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 Alanları ve Gerçek Hayat Örnekleri}},
  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

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'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

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 uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 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 yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da endüstri analisti olup süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanmaktadır.

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