ASYU 2024'te En İyi Bildiri Ödülünü Kazandık!

Gazi Üniversitesi’nin ev sahipliğinde düzenlenen ASYU 2024 - Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Konferansı'nda sunduğumuz "Semi-supervised Detection of Contaminated Business Process Instances Using Graph Autoencoders and Dynamic Edge Convolutions for BPM Anomaly Detection" başlıklı çalışmamız, En İyi Bildiri Ödülü'ne layık görüldü!

İş Süreci Yönetimi (BPM) yazılımları, günümüzde operasyonel yönetimde önemli bir rol oynamakta olup, gerçek yaşam faaliyetlerini yansıtan kapsamlı olay zincirleri üretmektedir. Bu olay zincirleri, şirketlerin iş süreçlerindeki verimi, kontrolü, optimizasyonu ve uygulama başarısını ölçer.

Çalışmamız, firmaların ihtiyaçları doğrultusunda iş süreçlerinde anomali tespiti üzerinde çalışır. Elde edilen bilgiler ile firmalar operasyonundaki verimsizliği, hataları ve geliştirilebilecek alanları vurgular.

Yapay Zeka Çözümümüz

Araştırmamız, BPM sistemlerinde anormallik tespiti için denetimsiz bir Grafik Sinir Ağı (Graph Neural Network) modeli kullanmaktadır. AnomalyNet olarak adlandırılan yapay zeka modelimiz, Next4Biz BPM platformu içinde insan müdahalesine ihtiyaç duymadan anomali tespiti yapabilen güçlü bir çözüm sunar.

Teknik Metodoloji

AnomalyNet, graf sinir ağı (GNN) tabanlı bir Otomatik Kodlayıcı (Autoencoder) içerir. Bu mimari, dinamik kenar koşullu konvolüsyon katmanları kullanarak iş süreçlerindeki hem ardışık bağlantıları hem de başlangıç ve bitiş aşamaları arasındaki uzun vadeli ilişkileri öğrenir ve bu sayede anomali tespiti yapar. Çalışmamız gerçek iş süreçleri verisinde test edilmiştir ve yapılan testlerde 0.82 F1 skoru elde etmiştir. Bu skor, modelin kesinlik (precision) ve duyarlılık (recall) performansının ortalamasını yansıtmakta olup, hem yanlış pozitifleri minimize etme hem de gerçek anomalileri yakalama kabiliyetinin dengeli bir ölçüsünü sunmaktadır.

Neden AnomalyNet?

  • Süreç sapmalarını ve verimsizlikleri otomatik olarak tespit ederek operasyonel maliyetleri azaltır, iş süreçlerinin etkinliğini artırır.
  • Olası usulsüzlük ve suistimal vakalarını erken aşamada belirleyerek kurumsal riskleri minimize eder, süreç uyumluluğunu güvence altına alır.
  • İş süreçlerindeki gecikmeleri ve aksaklıkları zamanında tespit ederek müşteri memnuniyetini artırır, kurumsal performansı yükseltir.
  • Yüksek doğruluk oranıyla gereksiz uyarıları en aza indirerek, şirket kaynaklarının kritik sorunlara yönlendirilmesini sağlar.
  • Farklı sektör ve süreçlere uyarlanabilir yapısıyla, insan müdahalesi gerektirmeden büyüyen kurumsal yapılarda da etkin çalışır.

Daha fazla bilgi için makalemizi aşağıda inceleyebilirsiniz.

Akhan Akbulut
Prof.Dr. Akhan Akbulut, İstanbul Kültür Üniversitesi ve NC State University Bilgisayar Mühendisliği bölümlerinde çalışmıştır. TÜBİTAK, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, TÜSEB, KOSGEB gibi kurumlara hizmet vermektedir. Dağıtık Sistemler ve Yapay Zeka konuları üzerine araştırma yapmakta olup çalışmalarından 100'den fazla uluslararası dergi makalesi ve konferans bildirisi bulunmaktadır.