Yapay zeka ve makine öğrenmesi ile tüm analitik süreçler tek bir platformda buluşuyor (Özel Dosya)
Experian’ın, yakın zamanda piyasaya süreceği Makine Öğrenme Otomasyon Platformu Experian Convex sayesinde kurum ve şirketler değişen iş stratejileri veya piyasa koşullarında daha hızlı aksiyon alabiliyor.
Kurum ve şirketlerin bünyelerinde toplanan veri miktarları her geçen gün daha yüksek bir ivmeyle artış gösteriyor. Analiz edilen bu veriler şirketlere önemli avantajlar sağlıyor. Son dönemde hızla yaygınlaşan yapay zeka ve makine öğrenimi konuları da veri analiz süreçlerine önemli katkılar sağlıyor. Pandemi süreci de gösteriyor ki bu konudaki gelişmeler gündemin önemli maddeleri arasında yer almaya devam edecek. “Veri Bilimi” alanında dünyanın önde gelen kuruluşlarından Experian’ın Türkiye Analitik Grup Lideri Ortensa Pere Çerçi, bu alandaki gelişmeler ve yaptıkları çalışmalar hakkında sorularımızı yanıtladı:
Günümüzde özellikle de pandemi süreciyle birlikte ‘veri’ kavramı şirketler için artık nasıl bir anlam ifade ediyor?
Günümüzde şirketlerin elinde hiç olmadığı kadar fazla veri var ve bu veri inanılmaz bir hızla büyümeye devam ediyor. Pandemiden önce de dijitalleşmeden konuşuyorduk. Ama artık pandemi ile birlikte hemen hemen tüm şirketler için dijital dönüşüm kaçınılmaz bir gerçek oldu. Yeni normallere ayak uydurabilmek için dijitalleşme şart. Bu noktada veri de şirketlerin en önemli güç kaynağı haline geldi. Müşteriyi iyi anlayan ve hizmetlerini de değişen müşteri davranışlarına göre uyarlayan şirketler faaliyetlerini sağlıklı bir şekilde sürdürebilecekler.
Veri kavramındaki değişikliklerden bahsederken iki ana konu ön plana çıkıyor. Birincisi; geleneksel verilerin genişlemesi ve derinleşmesi sayesinde hızlı değişen trendleri daha iyi ve daha hızlı bir şekilde yakalayabiliyoruz. İkincisi ise alternatif veri kullanımının artması. Örneğin web verisi, işlem, lokasyon gibi veriler, müşteri davranışlarını daha iyi tanımak için çok önemli kaynaklar haline geldi. Fakat verinin bu kadar çeşitlenmesi ve bu hızla büyümesi birçok işletme için aynı zamanda bir zorluk da içeriyor. Veriden katma değer elde edebilmek için bu veriler akıllı tekniklerle kolay ve anlaşılır hale getirilmeli.
Veri önemli, değerli ve buna bir katma değer katmak gerekiyor. Bu noktada veri de analiz sürecine giriyor ve bir değere dönüşüyor. Bu dönüşümde veri nasıl bir değer kazanıyor?
Şüphesiz ki veri şu anda kurumların elindeki en değerli varlıklardan birisi. Fakat şunu da not etmekte fayda var. İşlenmemiş ve doğru yönetilmeyen bir veri faydadan çok karmaşaya yol açabiliyor. Ne zaman ki veriyi doğru analitik çözümler ile birleştirip anlamlandırmaya başlıyorsak, iş akışlarına entegrasyonundan bahsedebilir ve şirketlerimiz için özellikle de rekabet avantajı sağlamak açısından değere dönüştürebiliriz. Veriyi doğru kullanmak demek “Değişen piyasa koşullarında müşteri ihtiyaçlarını doğru ve tam tanımlayarak, akıllı, tutarlı, aksiyonlardan öğrenen ve hızlı kararlar alma kabiliyetinde olmak” demektir. Bu ayrıca dijitalleşmedeki otomasyon ihtiyacı ve maliyet verimliliği açısından da çok çok önemli. Daha somut örnek vermem gerekirse, bunun değerini geçtiğimiz son yılda çok net bir şekilde finans sektöründe gördük. Finans sektörü hassas analiz kontrolleri çok yoğun olan bir sektör. Ama sağlam bir veri ve karar sistem altyapısı olan bankalar pandemi sürecinde çok hızlı adapte olabildi ve tüm faaliyetlerini dijitalden kesintisiz bir şekilde sürdürebildi. Diğer bankalar da hızlı bir şekilde bunları takip etmeye çalışıyor.
Veriyi analitik sürece sokmaktan bahsettik ama bir taraftan da yapay zeka, makine öğrenmesi gibi kavramlar da hızla hayatımıza giriyor, hatta girdi bile. Bu açıdan baktığımızda yapay zeka, kurumsal faaliyetleri ve işleyişi nasıl etkiliyor? Ne gibi faydalar sunmaya başladı?
Geleneksel analitik yöntemler, hızlı büyüyen veri ve veri kaynaklarından maksimum faydayı elde etmede artık yetersiz kalıyor. Ayrıca operasyonel anlamda da statik yapıdalar. Yapay zeka ile analitik modellerle tahmin gücünü yüzde 60’a varan oranlarda iyileştirebileceğimizi birçok çalışmamızda gördük. Daha gelişmiş yapay zeka algoritmaları sayesinde hem verimden maksimum öğrenmeyi sağlayabiliyoruz hem de otomasyon sayesinde değişen iş stratejisi veya piyasa koşullarında daha hızlı aksiyon alabiliyoruz.
Burada hangi sektörler ve hangi ölçekteki şirketler ön plana çıkıyor?
Türkiye’nin bu anlamda çok gelişmiş bir piyasaya sahip olduğunu söyleyebilirim. Son birkaç yıldır yapay zeka ve makine öğrenmesi mimarisini kuran ve iyi uygulayan sektörler arasında ilk aklıma gelenler pazarlama, imalat, telekomünikasyon. Finans sektörünün öncülüğünden sıkça bahsettim zaten. Sağlık, perakende, son dönemde e-ticaret gibi sektörler de ön plana çıkmaya başladı. Fakat şunu da not etmekte fayda var: Pandemi süreciyle birlikte, bütün bu saydıklarım da dahil olmak üzere hemen hemen tüm sektörlerde yeniden bir hareketlenme oldu. İki trend var. Birincisi; yapay zeka, makine öğrenmesi, otomasyonla çok haşır neşir olmayan eğitim gibi alanlarda yeni yatırım ihtiyaçları doğmuş durumda. Diğer taraftan ise altyapısal olarak belli bir noktada olan e -ticaret şirketleri gibi kullanıcılar da mevcut yapılarını daha da güçlendirmek ve yeni teknikler adapte etmek için adımlar atıyor.
Experian olarak çok yakın çalıştığımız bankacılık ve telekomünikasyon sektörlerinden örnek vermem gerekirse, birçok büyük ölçekli kurum makine öğrenme yapısına geçmiş durumda. Bizim de Experian olarak altyapı kurma konusunda önemli işbirliklerimiz oldu. Bu alanlarda öncülük yaptığımızı söyleyebilirim. Bundan da gurur duyuyoruz. Son dönemde birçok küçük ölçekli finansal kuruluşun da veri bilimi konusunda hem insan gücü hem veri ve altyapı konusunda ciddi yatırım yaptıklarını görüyoruz. Bu artık bir sektör standardına dönüşüyor diyebiliriz. Experian olarak, sektörel fayda sağlayan çalışmalarımızı çok önemsiyoruz.
Bu sene Kredi Kayıt Bürosu (KKB) ile olan işbirliğimiz kapsamında KOBİ ve kurumsal kredilerin risk ölçümlerinde kullanılacak iki yenilikçi skor modelini de bankacılık sektörüne sunmaya hazırlanıyoruz. Makine öğrenimini kullanarak kurduğumuz ticari borçluluk endeksi ve web skor çalışmalarımız tamamlandı. Yakında bunların tanıtımını yapacağız. Dileriz ki tüm sektöre ihtiyacı olan bir alanda maksimum fayda sağlayabiliriz.
Bu alan yeni yeni gelişiyor. Bir çözümü de hemen oturup satamıyorsunuz. Önce insanlar tanımak istiyorlar. Burada danışmanlığın ön plana çıktığını düşünüyorum. Söz konusu şirketler bu farkındalığa sahip olmaya başladılar mı? Danışmanlık desteği alma eğilimini nasıl değerlendiriyorsunuz?
Türkiye’deki uygulamalar öncelikle küresel bazda ve Avrupa ile kıyasladığımızda oldukça ilerlemiş durumda. Bu bizim için çok sevindirici bir gelişme. Ana faaliyet alanımız olan finans ve telekomünikasyon sektöründen örnek verecek olursam, son 2-3 yılda farkındalık ciddi bir şekilde artmış durumda. Bu konuda hem altyapı hem veri bilimi ekiplerine önemli ölçüde yatırımlar yapılıyor. Danışmanlık alanında çok ileri bir seviyede çalışıyoruz. Aynı zamanda birçok yenilikçi trendi bu sektörlere kazandıran bir şirketiz. Bugün analitik projelerimize baktığımda, yaklaşık yüzde 85’i makine öğrenmesi ve yapay zeka üzerine diyebilirim. Buradaki danışmanlık alanımız hemen hemen tüm operasyonlarımıza girmiş durumda. Geri kalan yüzde 15’lik pay da yapay zeka çözümlerinin henüz çok geçerli olmadığı regülatif analitik alanındadır, ki bu alanda da yeni çözümler üzerinde çalışıyoruz.
Gerek 2021 yılına baktığımızda gerekse orta vadeli süreçte hem küresel tarafta hem de Türkiye özelinde bu alanların nasıl bir gelişim göstermesini bekliyorsunuz?
Covid19 ile birlikte hızlı dijitalleşme konusunda artık kimsenin tereddütü kalmadı diyebiliriz. Veri tüm operasyon ve iş kararlarının merkezinde daha da fazla olmaya devam edecektir. Alternatif veri kaynaklarının özellikle yeni müşteri kazanımında önemli rol oynamasını bekliyoruz. Fakat analitik alandaki ihtiyaçlar arttıkça, bu alandaki süreçleri de operasyonel anlamda daha efektif hale getirmek şart oldu. Yani kopuk modelleme süreçlerinin yerine büyük veriyi analitik ve makine öğrenme yöntemiyle birleştiren analitik platformlarının çok daha fazla artmasını öngörüyoruz.
Experian olarak bu alanlarda yaptığınız çalışmalar hakkında bilgi verebilir misiniz? Hem işbirlikleriniz hem de inovasyonlarınız ile bu gelişime nasıl katkıda bulunuyorsunuz?
Bu alanda bizi heyecanlandıran birçok konu var. Experian olarak inovasyon konusunda her zaman iddialıyız. Bu alandaki en büyük yatırımlardan birisi güçlü analitik kadromuz. Son dönemde en heyecan duyduğumuz konulardan birisi Türkiye piyasasına sürmeyi planladığımız makine öğrenme otomasyon platformumuz Experian Convex. Neden bu konu bizim odağımıza girdi ve neden önemli dersek, 2025 yılına kadar veri bilimi faaliyetlerinin yüzde 50’sinin otomatik hale getirilip, yapay zeka tarafında gerçekleştirilmesi bekleniyor. Experian olarak uçtan uca makine öğrenme otomasyonu sunarak kuruluşların bu yeni trendde adım adım dönüşmesine yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Otomasyonun temelini biz 3-4 yıl önce atmaya başlamıştık ve bunun çok faydasını gördük. Ama artık bunu bir adım daha ileriye götürerek, daha inovatif teknolojilerle bir platform içerisinde yönetmeye başlıyoruz. Platformumuz web tabanlı grafik arayüzüne sahip bir platform ve analitik modelleme adımlarını uçtan uca otomatize edecek. Kısacası, model geliştirme veya yeniden öğrenme sistem entegrasyonu, model izleme, raporlama gibi süreçleri aynı çatı altında otomatize ederek, model iletişimini mümkün mertebe kolaylaştırmayı hedefliyoruz. Kuruluşlar bu platformu hem model iletişimi hem de denetimi için kullanabilecekler. Uçtan uca tamamen aynı platformun içerisinde tüm analitik işlerinin görüleceği bir platformdan bahsedebiliriz.
Öte yandan, geçtiğimiz yıl Türkiye’de kurulan veri bilimi araştırma merkezimizin faaliyetlerini başarılı bir şekilde devam ettiriyoruz. Bu ekibin ana amacı sektörlerimize spesifik iş sorunlarına, daha önce denenmemiş, çözülmemiş, veriye dayalı yeni analitik çözümler yaratmaktır. Yine örnek vermem gerekirse, bu kapsamda günümüzde hızla artan dijital dolandırıcılık yöntemi konusunda büyük bankalardan birisiyle ortaklık kurduk ve halen çalışmalarımız devam ediyor. Özellikle finans sektöründe bu sene odaklanacağımız konulardan birisi erken uyarı ve tahsilat sistemlerinin modernleştirilmesi. Makine öğrenimi altyapısını ve aksiyon optimizasyonunun yanı sıra operasyonel verimlilik ve özellikle son dönemde çok gündemde olan dijital kanalların efektif kullanımını ele alıyoruz. Bu konuda sektöre öncülük eden bir yaklaşım görmek bizi çok mutlu ediyor. Bu yaklaşım, örnek de alınıyor. Son dönemde yaptığımız projelerde operasyonel maliyetlerde ciddi tasarruflar sağlamakla birlikte, kredi temerrüt oranlarında da ortalama yaklaşık yüzde 20 düşüş sağladık diyebilirim. Bizi çok heyecanlandıran dinamik öğrenme, optimizasyon gibi konular yine bu sene çok yoğun çalışacağımız konulardan bazıları olacak.
Sunduğunuz çözüm ve hizmetlerle müşterilerinize ne tür değerler sağlıyorsunuz?
Hemen hemen tüm projelerimiz ile iş anlamında direkt maliyetin büyüme rakamlarına dokunuyoruz. Müşterilerimizin portföylerinde büyüme sağlarken, bunu ekstra risk almadan veya ek operasyon yaratmadan gerçekleştiriyoruz. Makine öğrenme platformumuz Experian Convex ile birlikte analitik modellerin özellikle sahaya sürme süresinde önemli ölçüde fayda sağlayacağımızı öngörüyoruz. Günümüzde geleneksel modeller, geleneksel yapılar, analitik yöntemler hızla geliştirilse bile IT bağımlılığı sebebiyle ortalama 2-3 yılda bir güncellenebiliyor. Covid19 gibi belirsiz bir durumda bu süreler uzayabiliyor. Analitik platform ile bütün bu süreci otomatik hale getiriyoruz. Sonuç olarak biz müşterilerimize en büyük faydayı veriyi ve ileri analitik alanında en inovatif çözümleri pratik uygulanabilir bir şekilde sunarak sağlıyoruz.
