Dr. Tülin GÜZEL. AIMS Analitik Bilgi Yönetimi Çözümleri A.Ş.

Transkript

1 Dr. Tülin GÜZEL AIMS Analitik Bilgi Yönetimi Çözümleri A.Ş. 7 Kasım 2017

2 Verin Varsa Güç Yakınında.. Birbiri ile bağlantılı milyarlarca cihaz zetabyte büyüklüğünde veri üretiyor Öğretilen gerçekleri kabul eder ve bu gerçeklerin üzerine bütün başarılarımızı kurgularız. Öğretilenleri sorgulayabilir, kendi fikirlerimizi sunabilir ve öğretilenleri bilgiye dönüştürebilir, karar mekanizmamızı daha akıllı, çok daha akıllı yapabiliriz Üç itici güç: Verilerin büyümeye devam etmesi, mobil ve cloud Yapısal verilerin içerisinde keşfetmemiz, öğrenme sürecimizi geliştirecek ve karar yapılarımıza entegre etmemiz gereken pek çok bilgi gizli. Metin, resim, video ları içeren yapısal olmayan veriler resme eklendiğinde kişiliği, duyguları anlamak ve daha kişisel öneriler yapmak mümkün.

3 Bilinmeyeni tahmin edebilmek hayatımızı değiştiriyor Hayatımızı değiştiren ve değiştirecek olan yeniliklerin hepsinin temelinde veri ve bu verilerin yapay zeka yöntemleri ile bilinmeyenleri tahmin etmemizi ve olası istenmeyen sonuçlar yaşanmadan tedbir almamızı sağlayacak karar mekanizmaları yer almakta Öğrenmek, öğrendiğini uygulamak, uygulama sonuçlarından öğrenmek kurumların sağlıklı büyümesi için gerekli fırsatı sunuyor

4 Yapay Zeka Yapay zeka çalışmalarında hedef insan beyninin işleyemeyeceği miktarda ve çeşitlilikte veriyi işleyebilen, muhakeme yapabilen, derinlemesine öğrenebilen, insan zekası gerektiren görevleri yerine getiren, uygulama çözümleri geliştirmek Yapay Zeka Makine öğrenmesini, görüntü algılamayı vb. içeren bir disiplin.

5 Makine Öğrenmesi Makine öğrenimi, analitik model oluşturma işlemini otomatikleştiren veri analizi yöntemleridir. Yapay zekanın, makinelerin tecrübe yoluyla öğrenmesi ve uyarlaması gerektiği fikrine dayanır. Sürekli öğrenme döngüsü düşünün, öğrenen ve karara dönüştüren, kararın sonucuna göre bir sonraki kararı alabilen

6 Derin Öğrenme

7 Derin Öğrenme Yüksek grafik işlem birimi (GPU) ve yüksek merkezi işlem birimi (CPU) ile çok katmanlı ağlar üzerinden kendini eğiten, öğrendiğini uygulayan, uygulama sonuçlarından eğitimini iyileştiren Cloud çok önemli bir bileşen Görüntü tanıma, plaka tanıma, konuşma tanıma, davranış tanıma Yüz tanıma teknolojileri entegre edilen dronlar teröristleri tespit edebilir Örüntü tanıma ve bilgisayar görüş sistemleri ile uçaklar, trenler, arabalar için otomatik pilot eğitilebilir IoT veya makine-makine iletişimi Kullanılan algoritmalar lojistik regresyon gibi istatistik kökenli olanlar ve Bayesian modelleme, karar ağaçları, SVM gibi yöntemler Sinyal işleme, oyun teorisi, indeksleme algoritmaları

8 Stratejik Hedeflerimiz Rekabet Edebilmek Büyüyebilmek: Satışları arttırmak, karlı müşterilerimizi elimizde tutabilmek Planlama: Ana iş kolunda kapasitenizi doğru planlayabilmek Güvenilirlik: Fraud ile mücadele edebilir olmak Memnuniyet: Artan müşteri beklentilerini karşılayabilmek Öğrenebilmek: İleri analitik teknolojiler İnsan Kaynakları Yönetimi: İyi çalışanlarımızı koruyabilmek, performansımızı arttırmak, verimlilik,vb. Karar Mekanizması

9 Sektörler Farklı İhtiyaçlar Aynı Finans Bankacılık S ig orta Faktoring Varlık Yönetimi İnşaat Sektörü Perakende.c om Marketler Z inc iri Mağazalar Zinciri Enerji Elektrik Dağıtım ve Üretim Benzin İstasyonları Üretim Havayolu Şirketleri Telekom Otomotiv Sektörü Turizm &Otelcilik Eğitim Sağlık İlaç Sektörü Has taneler Kamu

10 Sektörler Farklı Olsa da Bölümlerin Hedefi Aynı Satış Pazarlama 8 S R Risk Operasyonel Yönetim 7 G Güvenlik Üretim Planlama İnsan Gücü Yönetimi

11 Kognitif, Derin Öğrenme Durum değerlendirme, bilgi görselleştirme & paylaşımı, aksiyon planlama Karar Mekanizması Analitik Raporlama Hedef odaklı aksiyonlar, Öngörüsel bilgiye dayalı kararlar Optimizasyon Ne olacak? Önleyici tedbirler neler olmalı? Hangi aksiyonlar alınmalı, neden? Öngörüsel Modelleme Veriden kurumsal kavrayışa Ne oluyor? Risk nedir? Tanımsal analizler Geçmişe yönelik raporlama Gecikmeli enformasyon Ne oldu? Raporlama & Veri Görselleştirme

12 Analitik C RM Nokta Bazlı Zeka Dinamik Tahmin Modelleri Analitik İK Analitik Fraud Analitik Rafta Bulunurluk

13 Değer S egmentasyonu Dinamik Talep /SatışTahmini Öngörüsel Bakım Yönetimi Öngörüsel Rafta BulunurlukYönetimi Potansiyel Değer S egmentasyonu Davranış S egmentasyonu Ürün Eğilim Modellemesi Kanal Analitiği Demografik Segmentasyonı Lokasyon Zekası Şikayet/Talep S egmentasyonu Online Kanal G ezinti Analizi Hata Kodu Modellemesi as osyal C RM LTV C hurn Modellemesi Kampanya G eri Bildirim Modellemesi

14 360 Analitik CRM Uygulamaları Değer Segmentasyonu Kanal Analitiği

15 Değer Segmentasyonu Müşterilerin kuruma kattıkları değerlerine göre sıralanmasını sağlayan segmentasyon çalışmasıdır. %1 %6 %18 %30 %45 Platin Altın Gümüş Bronz Bakır Müşteri Değer Piramidi

16 Değer Segmentasyonu Tutundurma Terk etme riskine sahip olan müşterilere odaklanan tutundurma aksiyonları Çapraz & Üst Satış Gelişme Potansiyeli Gösteren Kişilere Uygun Önerilerin Yapılması Müşteri Kazanımı Yüksek Değer Potansiyeline Sahip Müşterilerin Hedeflenmesi

17 Demografik Segmentasyon

18 Potansiyel Değer Segmentasyonu Platin Platin Altın Altın Gümüş Gümüş Bronz Mevcut Değer Piramidi Potansiyel Değer Piramidi Bronz

19 Davranış Segmentasyonu Davranış segmentasyonu ile müşteriler ürün tercihleri, ürün kullanımları, kanal kullanımları, iletişim tercihleri, kampanya eğilimleri gibi tüm davranışlarını ortaya koyabilecek boyutlara göre segmentlere ayrılır. Risk Sever İz Peşinde Ufak Garanticiler Uyuyanlar

20 Segment Bazlı Müşteri Yönetim Yaklaşımı Değer Segmentasyonu A B Üst Satış Çapraz Satış Potansiyel Değer Churn Riski Analitik Müşteri Veri Modeli Kredi Riski Fraud Risk Davranış Segmentasyonu Tahmin Edilen Müşteri Davranışı

21 Segmentlerin Birbirine Entegre Edilmesi Değer Segmentasyonu Davranış Segmentasyonu VIP Risk Sever İz Peşinde Uyuyanlar Fırsatçılar Kısıtlı Birikimciler

22 Ürün Eğilim Modellemesi

23 Değer Segmentasyonu Kanal Analitiği

24 Değer Segmentasyonu Kanal Analitiği

25 Değer Segmentasyonu Kanal Analitiği

26 Değer Segmentasyonu Kanal Analitiği

27 Değer Segmentasyonu Kanal Analitiği

28 Yaşam Boyu Değer Modellemesi Müşterilerin 360 Analitik Modelleme Sonuçları Birleştirilerek Elde Edilen Skorlar ile Müşterilerin Gelecekte Ne Kadar Değer Yaratabileceklerini Öngörebiliyoruz Bugünkü Değer Gelecekteki Değer

29 Analitik İnsan Kaynakları Yönetimi Çalışan Yaşam Boyu Değer Modellemesi

30 Analitik C RM Nokta Bazlı Zeka Dinamik Tahmin Modelleri Analitik İK Analitik Fraud Analitik Rafta Bulunurluk

31 Proje Metodolojimiz CRISP-DM metodolojisi ile analitik yol haritanızı oluşturuyor, Analitik Modelleme sonrası analitik modellerin karar mekanizmanıza entegrasyonu konusunda, Analitik bilgiye dayalı iş modellerinin yapılandırılması kültürel değişimi konusunda müşterilerimizi destekliyoruz

32 Analitik Başarı Kullanımı kolay ve sürecin bütününü yönetebileceğiniz bir çözüm ile yola çıkmak Kullanımı kolay ve genişletilebilir çözümler Kapalı kutu modellerden uzak duralım Analitik varlıklarımıza sahip çıkalım, tek kaynaktan ulaşabilelim Karar Entegrasyonu kurgusunu yapalım, ROI çalışması

33 AIMS Analitik Bilgi Yönetimi Çözümleri 19+ Yıl Analitik Dünyadayız 2009: IBM, SPSS i Satın aldı 2012: AIMS dönüşümü AIMS SPSS Türkiye Rakiplerimizden farkımız gerçekleştirdiğimiz analitik projelerin yüksek yatırım geri dönüşü ile başarıya ulaşması

34 Analitik Projelerinizde Başarının Anahtarı Başarınız BAŞARIMIZDIR Proje Metodolojimiz Önce Eğitim Anlayışımız Sektörel Deneyimlerimiz Bilgi Birikimimiz

35 Bilgi Birikimimiz Yıl verilerin değerinin yeni anlaşılmaya başladığı yıllardan günümüze «Analitik Dünyanın» gelişimi için çalışıyoruz «Terzi Usulü Analitik Projeler» yaklaşımı ile fark yaratıyoruz, Kapalı kutu olarak geliştirilen analitik modellerin kurumlar için fayda sağlamadığını müşterilerimizin deneyimi ile görüyoruz, Kuruluşların analitik varlıklarına sahip çıkması ve analitik varlıklarını dinamik yönetmesi konusunda sektörü eğitmeye çalışıyoruz

36 Sektörel Deneyimlerimiz Bankacılık, perakende, üretim, enerji, kamu, güvenlik, sigorta vb. farklı sektörlerde gerçekleştirdiğimiz projelerin bilgi birikimini sunuyoruz Bilgi Birikimimiz Sektörel deneyimlerimiz ile analitik deneyimlerimizi harmanlayarak oluşturduğumuz uygulama çözümlerimiz ve 360 Analitik Vizyon Metedolojimiz ile fark yaratıyoruz

37 Önce Eğitim Anlayışımız Bilgi Birikimimiz Sektörel Deneyimlerimiz Önce eğitim yaklaşımı ile 19+ yıldır binlerce kişiye eğitim verdik, yüzlerce POC ve projeye imza attık Projelere başlamadan önce ilk adımımız proje paydaşlarımıza eğitim vermek, Proje süresince ve proje bitiminde proje ekibine bilgi aktarımı yapıyoruz, SPSS Akademi Projesi Sosyal Sorumluluk Projesi- İstatistiğe Gönül Verenler için Mesleğe Kazandırma Uzun soluklu stajyerlik projesi

38 AIMS AKADEMİ Eğitim başarının anahtarıdır 360 Analitik Vizyon Eğitimleri İstatistik Eğitimleri Veri & Metin Madenciliği Eğitimleri Karar Mekanizması Eğitimleri Özel Eğitimler Analitik Okur Yazarlık Analitik Karar Yönetimi Uygulamalı Veri Analitiği Bilgi Görselleştirme Optimizasyon Kalitatif ve Kantitatif Araştırmalar

39 AIMS DANIŞMANLIK Proje Danışmanlık Hizmetleri Karar Mekanizması Enteg ras yon Analitik Planlama Hizmetleri Teknik Destek Hizmetleri Analitik Okur Yazarlık Analitik Karar Yönetimi Uygulamalı Veri Analitiği

40 BAŞARILARINIZ GURURUMUZ Ziraat Bankası Retail Banker International tarafından düzenlenen 2017 Global Retail Banking Awards programında En İyi Veri Analitiği Kullanımı (Best Use of Data Analytics) ödülünü kazandı Projemiz «Operasyonel Segmentasyon ve Hizmet Seviyesi Standardizasyonu» Şube bazında saatlik işlem yoğunluk tahminleri yapılarak «Hangi Şubede Ne Zaman SLA Kriterlerinin Aşılacağının Öngörülmesi» Buna Bağlı Olarak Alarm Erken Uyarı Sistemlerinin Tasarlanması Müşteri bekleme sürelerinin azaltılması ve optimal personel ihtiyacının öngörülmesi

41 Teşekkürler Teşekkürler