Müşteri hizmetleri ve süreç yönetimi için AI’ı ürünleştiriyoruz.
Akademik araştırmayı saha deneyimiyle birleştirir; verinizden öğrenen, ekibiniz gibi çalışan akıllı çözümler geliştiriyoruz.
Hem Müşteri Hizmetleri Yönetimi hem de İş Süreçleri Yönetimi için AI destekli yetenekler sunuyoruz.
Sohbet kanallarındaki konuşmaları yöneten akıllı botlar—bilgi tabanınız, belgeleriniz ve geçmiş deneyimlerinizden öğrenir. Birçok talebi sohbet içinde uçtan uca sonuçlandırır; gerektiğinde doğru agent'a tam bağlamla devreder veya ilgili iş akışını başlatır.
Müşteri hizmetlerinin her adımına gömülü bir LLM destekli agent asistanı. Konuşmayı, müşteri geçmişini ve politikalarınızı anlar—ardından agent’lara daha hızlı çözüm için yanıt taslakları ve sonraki adım önerileri sunar.
Issue Intelligence, PRIME ön elemesinden geçen bildirimi analiz eder; geçmiş bildirimlerden ve kurumun kategori ağacından öğrendikleriyle doğru kategori, öncelik ve yönlendirme kararını üretir.
Yazılı kanallardan — e-posta, sosyal medya, DM'ler, pazar yeri, şikayet siteleri vb. — gelen yorum ve şikayetleri; doküman, site, deneyim ve web servisleriniz ile eğitilen Next4biz AI Agent ile uçtan uca otomatik yönetin.
Her bildirimi pozitif/nötr/negatif etiketleyin. Olumsuz olanları erken yakalayıp müdahale edin.
Daha fazla bilgi →
Kategoriye göre özetler, kalıpları, kök nedenleri ve düzeltmeleri vurgular. Detaylı Bilgi →
Hangi kategoriden kaç bildirim gelecek tahmin etsin, personel ihtiyaçlarını öngörün ve SLA risklerini erken yakalayın.
Daha fazla bilgi →Müşteri hizmetleri uygulamaları için gelişmiş duygu analizi teknikleri üzerine araştırma, müşteri duygularını ve memnuniyet seviyelerini anlamada doğruluğu artırma.
Makaleyi Okuİş süreci anomali tespiti için Kenar Bilgisi Destekli Kod Çözücü (EIAD) üzerine araştırma, grafik dikkat ağları ve kenar koşullu evrişim kullanarak F1-skorunu 0.32'den 0.63'e yükseltme.
Makaleyi OkuDijital dönüşüm çağında verimli iş süreci yönetimi, İş Süreçleri Yönetimi (BPM) çözümlerinin kalitesine bağlıdır. Bu çözümler, gerçek dünyadaki operasyonel akışların dijital yansıması olan süreç olay kayıtları (event log) biçiminde doğal olarak büyük miktarda veri üretir.
Süreçlerinizdeki anomalileri anlamak, operasyonel mükemmellik için kritiktir. Anomaliler, verimsizlikleri, darboğazları, uyum sorunlarını veya önemli kayıplara yol açabilecek potansiyel riskleri gösterebilir.
Yakında gelecek Anomaly.net modülü, çoklu grafik yapıları, grafik sinir ağları (GNN) ve Transformer tabanlı mimarileri kullanarak süreç günlüklerinizi analiz edecek ve anomalileri, standart dışı akışları ve darboğazları otomatik olarak tespit edecektir. Hem tasarım zamanı süreç modelleri hem de üretim verileriyle çalışır ve tüm süreç yaşam döngünüz boyunca kapsamlı içgörüler sağlar.
Araştırma ve Geliştirme
IEEE Access'te yayınlanan en son araştırmalarla desteklenmektedir. Model, en son teknoloji yaklaşımlara kıyasla %22'ye kadar daha iyi performans elde ederken, işlem süresini %60'a kadar azaltır.
Doğal dil süreç açıklamalarını otomatik olarak BPMN 2.0 uyumlu iş akışlarına dönüştürün. Büyük dil modellerini (LLM), bilgi grafiklerini (KG) ve grafik sinir ağlarını (GNN) birleştirir.
Araştırma odaklı yaklaşımımız, Next4biz ürünlerinin en son AI teknolojileri üzerine inşa edilmesini sağlar
Ar-Ge Merkezimizin akademik iş birliğiyle hazırladığı SPECTRE, iş süreci olay kayıtlarındaki hatalı verileri temizleyen ve süreç anomalilerini tespit eden, denetimsiz öğrenmeye dayalı çok amaçlı bir autoencoder modelidir. 11 veri seti üzerinde veri temizlemede yüzde 99,94'e varan doğruluk ve olay seviyesinde 0,996 F1 skoru elde eden çalışma, SCIE ve Scopus endeksli Cluster Computing dergisinde yayınlandı.
Makaleyi OkuTürkçe dil işleme üzerine araştırma, eklerin metin sınıflandırma doğruluğuna nasıl katkıda bulunduğunu keşfetme ve Türkçe konuşan pazarlar için NLP uygulamalarını iyileştirme.
Makaleyi OkuGelişmiş eğitim teknikleri ve optimizasyon yöntemleri aracılığıyla sohbet botu performansını artırma üzerine araştırma, yanıt doğruluğu ve müşteri memnuniyetinde iyileşme sağlama.
Makaleyi OkuNext4biz araştırma ekibi, ASYU 2024'te en iyi bildiri ödülünü kazandı, iş uygulamalarında AI ve doğal dil işleme alanındaki katkılarımızı tanıdı.
Makaleyi Okuİş süreci anomali tespiti için çoklu grafik yapıları ve grafik otomatik kodlayıcılar üzerine IEEE Access'te yayınlanan araştırma. Transformer mimarisi kullanarak %20'ye kadar daha yüksek performans ve %60 daha hızlı eğitim ve çıkarım süresi elde eder.
Makaleyi OkuModellerin Next4biz'in kendi Ar-Ge çalışmasıyla nasıl geliştirildiği, hangi veriyle eğitildiği ve devreye alındıktan sonra doğruluğunun nasıl izlendiğine dair en çok sorulanlar.
Kendi Ar-Ge çalışmasıdır. Next4biz tescilli bir Ar-Ge merkezi olarak çalışır; kadrosunda doktoralı ve profesör unvanlı araştırmacılar bulunur. Çalışmalar IEEE Access ve Springer Nature'ın Cluster Computing dergisinde yayımlanmış, ASYU ve UBMK konferanslarında en iyi bildiri ödülleri almıştır. Bu araştırmalar üründe karşılık bulur: duygu analizi, Issue Intelligence ve yakında gelecek Anomaly.net modülü bu çalışmaların çıktısıdır. Prototip kurmak kolaydır; veri temizliği, model seçimi, çok ölçütlü değerlendirme ve gözlemlenebilirlik katmanlarıyla ürünleştirmek asıl iştir.
Hayır, veri modele dokunulmadan önce arındırılır; çünkü güçlü bir model düşük nitelikli veriyi telafi edemez, aksine içindeki hataları da öğrenir. Önce dil ve anlam filtresi gürültüyü ayıklar. Ardından anlamsal benzerlikle tekrar eden örnekler temizlenir; amaç hacmi küçültmek değil, aynı örneğin hem eğitim hem test kümesine düşerek ölçümü bozmasını, yani veri sızıntısını önlemektir. Sınıf dengesizliği yalnızca eğitim kümesinde düzeltilir; test kümesi gerçek dünya dağılımını korur ki sonuçlar sahayı yansıtsın.
Yeterli değil; doğru çıktı, doğru öğrenmenin kanıtı sayılmaz. Bunu makine öğrenmesindeki "Akıllı Hans etkisi" anlatır: matematik sorularını çözer görünen at, aslında insanların beden dilini okuyordu. Bu yüzden değerlendirmede tek bir doğruluk skoruyla yetinmeyiz; modelin hataları karmaşıklık matrisinde okunur. İki kategori sürekli birbirine karışıyorsa ya da model "Genel" gibi havuz kategorilere kaçıyorsa sorun kategori tanımlarında olabilir; bu bulgular size ideal kategori ağacı önerisi olarak geri sunulur. Yapay zeka eğitimi webinarı →
Hiçbir projeye tek mimariyle başlanmaz. Transformer sınıflandırıcılar, embedding tabanlı yapılar, kuruma uyarlanmış yerel modeller ve hibritler aynı eğitim ve doğrulama bölmeleriyle yarıştırılır; kazanan "şampiyon model" olarak üretime çıkar. Ölçüt yalnızca genel doğruluk değildir: her sınıfın ayrı ayrı yakalanma oranı, güven kalibrasyonu, gecikme, model boyutu ve işletim maliyeti birlikte değerlendirilir. Deneyler tekrarlanabilir biçimde kurgulanır. Platformda hangi dil modelinin çalıştığı sorusunun yanıtı ise yapay zeka sayfasında. Yapay zeka yaklaşımımız →
Düşebilir; model sabit kalırken dünya değişir, bu yüzden üretime alma işin sonu değil başlangıcıdır. Farklı kayma türleri izlenir: veri kayması (yeni bir mobil uygulama güncellemesiyle şikâyet dilinin değişmesi), kavram kayması ("kartım çalışmıyor" ifadesinin fiziksel karttan dijital ödeme sorununa kayması) ve taksonomi kayması (büyüyen bir kategorinin alt kırılım istemesi). İzle, tespit et, kök nedeni bul, iyileştir döngüsü sürekli işler; yeniden eğitim seçeneklerden yalnızca biridir. Temsilcilerin düzelttiği kararlar da modele geri beslenir.
Belgelere dayalı yanıt üretiminde (RAG) doğru parçayı bulmak, yanıtın kalitesini belirler; çok dilli gömme modelleri İngilizce dışındaki metinlerde daha zayıf kalır. Ar-Ge ekibimizin ASYU'da sunduğu çalışma, belgeleri önce İngilizceye çevirip gömme vektörlerini çeviri üzerinden üretmenin, orijinal metni de saklayarak, bağlam kesinliği ve geri çağırmayı artırdığını gösterdi. Bu yaklaşım Next4biz chatbot sistemlerinde kullanılır. Çalışmanın özeti →