Kurumsal

Kullanım Senaryoları

Bankacılık ve Finans

Günümüzde neredeyse tüm bankalar büyük veri yığınlarıyla boğuşuyor. Bu mücadelede çoğunlukla geleneksel yöntemlere başvurulsa da ciddi bir zaman ve kaynak kaybı yaşanıyor. Oysa makine öğrenmesi uçtan uca bir çözüm sunarak süreci basitleştiriyor. Bankacılık, analistlerin makine öğrenmesinden en çok fayda sağlayacağını öngördüğü sektörler arasında gösteriliyor. 2030'a kadar yalnızca makine öğrenmesi çözümlerinin kullanılmasıyla bankacılık sektöründe 1 trilyon dolarlık tasarruf sağlanması bekleniyor. Özellikle kredi kartı sahtekârlıklarının tespiti, kredi risk skorlaması ve ödeme tahminlerinde kural tabanlı yazılımların çok ötesinde çözümler sunuyor.

Gayrimenkul

Gayrimenkul piyasasında yalnızca doğru zamanda yatırım yapmak değil, bir mülkü değerlemek de zordur. Satın alınacak ya da kiralanacak bir mülkte hem mal sahibinin hem de alıcının/kiracının değeri bilmek istemesi kuşkusuzdur. Ancak değerleme çoğunlukla benzer mülklere bakmaya dayanan geleneksel yöntemle yapılır. Skorlama sayesinde ise hem mülkün hem de benzerlerinin tüm verileri geriye dönük olarak işlenir; böylece bugüne dair bir değer ve geleceğe dönük bir tahmin üretilebilir. Geleneksel yöntemlerin aksine skorlama motorumuz belirli bir fiyata ulaşmayı mümkün kılar. Bir mülkün gelecekteki değerini skorlayabilir, satılacak veya kiralanacak bir mülkün değerini belirleyebilir.

Müşteri Hizmetleri

Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zeka, bilgi ile otomasyonu harmanlayarak eşi görülmemiş düzeyde müşteri içgörüsü sağlar ve hizmet sürecini de kalitesini de daha ileriye taşır. Bu düzeyde bir hizmet, tüketicilerde marka sadakati oluşturur. OptiWisdom, AnalytiXR ile şirketinizin müşteri ilişkileri yönetimini hızla ölçeklendirmesine ve geliştirmesine yardımcı olabilir. AnalytiXR; müşteri memnuniyetini, en değerli müşteriyi, müşteri kaybını ve müşteri kazanımını etkili biçimde ölçmek için en güncel skorlama algoritmalarını kullanır. Ürüne gömülü huni yapısı üzerinden her müşteri seviyesinde müşteri memnuniyetini skorlayarak ziyaretçilerin nasıl savunucuya dönüştürüleceğine dair içgörü sunar.

İnsan Kaynakları

Makine öğrenmesi insan kaynaklarında gerçek bir oyun değiştirici haline geldi. Başlıca kullanım alanı, çalışan performansını öznellikten arındırarak değerlendirmek ve istifaya en yakın ya da eğitime ihtiyaç duyan çalışanları belirlemektir. Ayrıca çalışanların niteliklerine uygun iş bölümünün yapılmasında da kullanılır. Şirketler işe doğru adayları almalı ve değerli çalışanlarının uzun yıllar şirkette kalmasını sağlamalıdır. İnsan kaynaklarında yapay zekanın benimsenmesi, işe alım sürecini hızlandıracak ve çalışanların iş tatmininin takip edilmesini sağlayacaktır. AnalytiXR ürünümüz tam da bunun için tasarlanmıştır. Çalışan memnuniyeti ölçülerek çalışan devir oranı optimum düzeyde tutulabilir, objektif performans değerlendirmeleri yapılabilir ve istifaya yakın çalışanların durumu için önlem alınabilir.

Pazarlama

Müşterilerin taleplerini anlamak ve ilgili ürünleri doğru müşteriyle doğru zamanda eşleştirmek her pazarlamacının öncelikli isteğidir. Makine öğrenmesi sayesinde şirketler müşterilerinin geçmiş satın alımlarını analiz eder ve bir sonraki teklifte tüketiciye ihtiyacı olan ürünü sunar. Doğal olarak hangi reklamın hangi müşteride daha etkili olduğunu belirleyerek uygun reklam ve kanalı seçmek için skorlama teknikleri kullanılır. Bunlara ek olarak indirim oranı hesaplamaları ve fiyatlandırma optimizasyonu, şirketleri sürekli fiyat hesaplamalarından kurtarır. Dolayısıyla makine öğrenmesi, pazarlamacıların etkili stratejiler üretmesine ve müşteri davranışına dayalı tahmin modelleri kurmasına yardımcı olur.

Telekom

Telekom şirketlerinin; cihazlardan, ağlardan, akıllı telefon uygulamalarından, konum bilgilerinden ve müşteri profili ayrıntılarından gelen verilerle müşteri deneyimini iyileştirmesi mümkündür. Ancak bu ölçekte verinin analizi süreci daha karmaşık hale getirir. Öte yandan yapay zeka ve makine öğrenmesi sayesinde büyük veri analiz edilerek kullanılabilir bilgiye dönüşecek, müşteri deneyimi iyileşecek ve müşteri memnuniyeti artacak, böylece şirket gelirleri yükselecektir. Dünya genelinde kullanımdaki bağlı cihaz sayısı artmaya devam ettikçe telekomünikasyon sektöründe yapay zeka uygulamalarına duyulan ihtiyaç da artacaktır. Bu bilgilerden hareketle, motorlarımızla telekom şirketlerinin müşterilerini skorlamasını, segmentlere ayırmasını ve doğru müşteriyi en iyi teklif ve hizmetlerle eşleştirmesini sağlamayı hedefliyoruz.

Enerji

Kaçak elektrik ve su kullanımı, devlet bütçelerinde kayıplara yol açar. Bu yasa dışı davranışların tespiti genel denetimlerle yapılmaya çalışılır; ancak denetimler anlık çözüm sunarken aynı davranışlar uzun vadede yeniden ortaya çıkar. Bu nedenle, ileri teknolojiler kullanılarak enerji kaynaklarından geçen kaynak miktarının skorlanmasıyla hırsızlık tespiti anlık olarak yapılabilir. Skorlama motorumuz hırsızlık bölgelerini belirler ve denetçiler için bir pusula işlevi görür.

Perakende

Yapay zeka ve makine öğrenmesi, ister fiziksel mağazada ister e-ticaret sitesinde olsun, güncel ve geçmiş verilere dayanarak tüketici alışkanlıkları hakkında bir öğrenme süreci yürütür. Bu sürecin ardından perakendeciler her müşteri hakkında daha fazla bilgi sahibi olur; böylece tüketicinin ne isteyeceğini öngörebilir, hedefleyebilir, tüketici beklentileriyle örtüşen ürünleri önceliklendirebilir, stokları verimli biçimde yönetebilir ve hatta uzun vadeli tedarik zinciri yönetimini optimize edebilir.

Turizm

Turizm sektörü yapay zekayı çoğu sektörden önce benimsedi. Gezginler; bilet almak, diğer kullanıcıların yorumlarını okumak ve otel rezervasyonu yapmak için çevrimiçi siteleri kullanarak kontrolü ellerine alıyor. Turizm şirketleri açısından ise turistleri, otelleri, restoranları ve diğer olanakları skorlayıp en uygun kullanıcıyla eşleştirmek, gezginlerin memnuniyetini artırmak için vazgeçilmezdir.

Son güncelleme: 2026-09-06

Company

Use Cases

Banking and Finance

Nowadays, almost all banks are struggling with big data stacks. Although most traditional methods are used to solve this struggle, there is a significant loss of time and resources. However, machine learning provides an end-to-end solution and simplifies the process. The banking sector is listed by analysts as one of the sectors that will benefit the most from machine learning. Until 2030, it is expected to save 1 trillion dollars in banking sector by using only machine learning solutions. It provides solutions far beyond rule-based software, especially in the detection of credit card frauds, credit risk scoring and payment predictions.

Real Estate

In the real estate market, it is not only difficult to invest at the right time, but it is also difficult to value a property. There is no doubt that a property to be bought or rented, both the landlord and the buyer / tenant wants to know the value. But it is often valued by using traditional method which is looking at similar properties. However, through scoring, all the data of both property and the similar ones are processed retrospectively and can develop both a value for today and a forecast for the future. Unlike traditional methods, our scoring engine allows to obtain a certain price. It can score the future value of a property and determination of the value of a property to be sold or rented.

Customer Service

When it comes to customer service, artificial intelligence blends knowledge and automation that provides unprecedented levels of customer insight, and further enhances the service process and quality. This level of service leads consumers to gain brand loyalty. With AnalytiXR, OptiWisdom can help your company to scale and improve customer relationship management quickly. AnalytiXR uses the latest scoring algorithms to effectively measure customer satisfaction, the most valuable customer, customer churn and gain. It provides insight into how to turn visitors into advocator with scoring customer satisfaction for each level of customer through the funnel built into the product.

HR

Machine learning has become a real game changer in human resources. Their main use is to evaluate the performance of employees by removing them from the subjectivity and to identify the employees closest to the resignation or in need of training. It is also used to perform the division of labor appropriate to the qualifications of the employees. Companies should hire the right candidates for the job and ensure that their valuable employees stay in the company for many years. The adoption of artificial intelligence in human resources will accelerate the recruitment process and follow the job satisfaction of the employees. This is exactly what our AnalytiXR product is designed for. By measuring employee satisfaction, turnover rate can be kept at an optimum level, objective employee performance evaluations can be made and measures can be taken for the position of employees close to resignation.

Marketing

Understanding the demands of the customers and matching the relevant products with the right customers at the right time is the primary desire of every marketer. Through machine learning, companies analyze the previous purchases of their customers and bring the product that need to the consumer in the next offer. As a matter of course, scoring techniques are used to select the appropriate advertisement and channel by determining which advertisement is more effective on which customer. In addition to these, discount rate calculations and pricing optimization save companies from and permanent price calculations. Therefore machine learning helps marketers produce effective strategies and build forecasting models based on customer behavior.

Telecom

It is possible for telecom companies to improve their customer experience with data from devices, networks, smartphone applications, geolocation information, and customer profile details. However, the analysis of such large-scale data leads to a more complex process. On the other hand, by means of artificial intelligence and machine learning, big data will be analyzed and utilizable information will be obtained, customer experiences will be improved and customer satisfaction will increase, thus company revenues will increase. As the number of connected devices in use worldwide keeps growing, the need for artificial intelligence applications in the telecommunications industry will increase. Based on these informations, we aim to enable telecom companies to score, segment their customers and match the right customer with the best offers and services with our engines.

Energy

The use of illegal electricity and water causes leakage in government budgets. Detection of these illegal behaviors is tried to be done with general audits, but the audits provide instant solutions while the same behaviors occur in the long term. For this reason, theft detection can be detected instantly by scoring the amount of resources passing through power sources by using advanced technologies. Our scoring engine assigns theft areas and acts as a compass to auditors.

Retail

Artificial intelligence and machine learning perform a learning process about consumer habits based on current and historical data, both in a physical store and in an e-commerce site. After this process, retailers get knowledge more about each customer, so they can anticipate what the consumer wants, target it, prioritize products that match consumer expectations, efficiently manage stocks and even optimize long-term supply chain management.

Tourism

Tourism sector has adopted artificial intelligence before most of the sectors. Travelers take control by using online sites to buy tickets, read other users' feedback, and booking hotel reservations. On behalf of tourism companies, scoring tourists, hotels, restaurants and other amenities then matching with the most appropriate user is indispensable in order to increase the satisfaction of travelers.

Last updated: 2026-09-06