Çağlar Şahin.
Veri Analitiği, Büyük Veri ve Yapay Zeka Nedir?
Veri analitiğinde verileri toplar, depolar, kategorize eder ve analiz süreçlerini yürüterek, içgörüler oluştururuz. Temel amacımız toplanan verileri analiz ederek süreçleri daha iyi hale getirmektir.
Büyük veri, daha fazla çeşitlilik içeren hacmi hızlıca artan verilerdir. Bu durum büyük veri hacim, hız ve çeşitliliği olarak ifade edilir. Günümüzde finansal işlemler, ödeme işlemleri, GSM operatör işlemleri, IoT cihazlarının topladığı veriler, blog, mikrobloglar, iklim algılayıcılar, diğer sensörler, loglar vb. kaynaklar, büyük veri için veri kaynağı oluşturmaktadır.
İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ; insan zekâsına özgü olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme (belirtme) , sorun çözme, iletişim kurma, çıkarım yapma ve karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli (eyleyici yapay zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.
Ödeme sistemlerinde her gün oluşan hacmi yüksek ve çeşitli veriler, kullanım ve ödeme alışkanlıklarının araştırılması, veri saklamada yeni yöntem araştırmaları gibi alternatif yöntem arayışlarına bizleri yönlendirmektedir.
Yapay Zeka, Büyük Veri ve Veri Analitiğinin Faydaları
Büyük veri, tamamen gerçek verilerin analizine dayandığı için maliyetleri düşürme ve verimliliğin artmasında, hedeflerine kısa sürede ulaşabilme, iş gücünden tasarruf sağlama ve beklentilere uygun ürün geliştirme gibi birçok farklı alanda doğru kararlar alınmasına olanak tanımaktadır.
AI, verilerin işlenmesini otomatikleştirmek için algoritmalar kullanırken, büyük veri büyük miktarda bilgiyi depolamak ve düzenlemek için kullanılır. Bu ikisini birleştiren yapay zekaya ise verilerden insan gözüyle görülemeyecek kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak için ihtiyaç duyulur. AI, karar verme sürecini iyileştirmek ve süreçleri otomatikleştirmek için kullanılabilir, böylece daha hızlı ve daha etkili sonuçlar elde edilebilir.
Yapay Zeka, Büyük Veri ve Veri Analitiğinin Ödeme Sistemlerinde Kullanımı
Ödeme sistemlerinde kullanılan uygulamaların ürettiği veri ve gateway’lerin verileri üzerinden oluşan büyük veri üzerinden içgörüler oluşturularak raporlaması sağlanır. verilerin raporlanmasında iş zekası uygulamalarının kullanımı ile IT ekibinin dışındaki kullanıcılar için de kendi raporlarını oluşturabilme fırsatları olur. Yönetim kokpitleri oluşturulabilir böylece üst yönetime bağlama uygun, şirketin rekabet gücünü artıracak içgörüler sunulabilir. Bu sistemleri besleyen verilerin, merkezi veri ambarlarında depolanması ile entegrasyonlardan operasyonel uygulamaların üzerindeki yük hafifletilir, hızlı ve tutarlı veriye son kullanıcının ve yönetimin erişimi sağlanır. Veri ambarı yapıları sayesinde, uygulamalarda ihtiyaç doğrultusunda belirli süre durması planlanan verileri daha düşük maliyetler ile saklayabilmekteyiz.
Ödeme sistemlerindeki yoğun işlemlerin ve logların verisi yardımıyla oluşan büyük veri yapılarını, çeşitli algoritmalar yardımıyla dolandırıcılık riskini azaltmak, müşteri memnuniyetini artırmak, maliyet tasarrufu sağlamak, gelecekteki ödeme trendlerinin tahminlemesini yapabilmek, ödeme yöntemlerinde kişiselleşme ve müşterilerimize rekabet avantajı sağlamak amacıyla kullanabiliriz.
Ödeme sistemlerinde, Yapay Zeka uygulamaları ile aşağıdaki faydalar sağlanabilmektedir.
Müşteri deneyimi
Müşteriler için rekabet devam ediyor. Artık müşteri deneyimine yönelik genel bakış hiç olmadığı kadar net. Büyük veri, etkileşim deneyimini geliştirmek ve sunulan değeri en üst düzeye çıkarmak için sosyal medya, web ziyaretleri, çağrı günlükleri ve diğer kaynaklardan veri toplamanıza olanak tanır. Kişiselleştirilmiş teklifler sunmaya başlayın, müşteri kaybını azaltın ve sorunları proaktif olarak ele alın.
Dolandırıcılık ve uyumluluk
Güvenlik söz konusu olduğunda, sadece birkaç dolandırıcıyla değil, bütün uzman ekiplerle karşı karşıyasınız. Güvenlik altyapıları ve uyumluluk gereksinimleri sürekli değişiyor. Büyük veri, düzenleyici raporlamayı çok daha hızlı hale getirmek için büyük hacimli bilgileri birleştiren ve sahteciliği gösteren veri örüntülerini belirlemenize yardımcı olur.
Makine öğrenimi
Makine öğrenimi şu anda bir gündem konusu. Ve veri, özellikle büyük veri, makine öğrenimini gündeme taşıyan nedenlerden biri. Artık makineleri programlamak yerine eğitebiliyoruz. Büyük veri kullanımı, makine öğrenimi modellerini eğitmeyi mümkün kılıyor.
Operasyonel verimlilik
Operasyonel verimlilik her zaman gündemde olmasa da büyük verinin en büyük etkiyi yarattığı alandır. Büyük veri ile kesintileri azaltmak ve gelecekteki talepleri tahmin etmek için üretimi, müşteri geri bildirimlerini, iadeleri ve diğer faktörleri analiz edebilir ve değerlendirebilirsiniz. Büyük veri, mevcut piyasa talebi doğrultusunda karar vermeyi geliştirmek için de kullanılabilir.
İnovasyona yön verin
Büyük veri; insanlar, kurumlar, tüzel kişilikler ve süreçler arasındaki bağımlılıkları öğrenerek ve ardından bu içgörüleri kullanmanın yeni yollarını belirleyerek yenilikler yapmanıza yardımcı olabilir. Finansal ve planlama konularına ilişkin alınan kararları geliştirmek için veri içgörülerini kullanın. Eğilimleri ve müşteri beklentilerini inceleyerek yeni ürünler ve hizmetler sunun. Dinamik fiyatlandırma uygulayın. Sonsuz olasılığa sahipsiniz.
