Neo Mind ai

Vaka Çalışmaları

Strateji sunumları işletmeleri dönüştürmez — hayata geçen sistemler dönüştürür. Bu vaka çalışmaları, yapay zekâyı fikirden üretime nasıl taşıdığımızı gösterir: başladığımız iş problemi, kurduğumuz çözüm ve bu çalışmanın sunduğu türden sonuçlar. Müşteri ayrıntıları gizliliği korumak için anonimleştirilmiştir.

Bu problemlerden biri sizinkine benziyorsa, ilk bir projenin nasıl görüneceğini konuşalım.

Bankacılık & FinansRAG · Bilgi Asistanı

Bölgesel bir banka için saatler yerine saniyelerde uyumluluk yanıtları

Zorluk

Bölgesel bir bankadaki uyumluluk görevlileri ve şube personeli, her hafta binlerce sayfa mevzuat, iç politika ve ürün dokümantasyonu içinde arama yaparak saatler harcıyordu. Yanıtlar şubeler arasında tutarsızdı ve her belirsiz durum, aşırı yüklü merkezi bir uyumluluk ekibine yükseliyordu.

Ne kurduk

Bankanın tüm politika ve mevzuat külliyatı üzerinde, her yanıtta kaynak atıfları, role dayalı erişim kontrolleri ve bankanın kendi çevresi içinde dağıtımla bir erişim destekli bilgi asistanı kurduk. Personel soruları sade bir dille sorar ve tam maddeye bağlantılarla temellendirilmiş yanıtlar alır.

%75daha hızlı politika sorgulama
%94denetim örneklemesinde yanıt doğruluğu
2.400+haftalık kullanan çalışan
  • RAG boru hattı
  • Vektör arama
  • Kaynak atıfları
  • Yerinde dağıtım

E-ticaret & PerakendeSohbet Botları & Konuşma Yapay Zekâsı

Taleplerin üçte ikisini tek başına çözen 7/24 müşteri desteği

Zorluk

Hızla büyüyen bir çevrimiçi perakendeci tekrar eden destek taleplerinde boğuluyordu — sipariş durumu, iadeler, beden, teslimat soruları. Yoğun sezonda yanıt süreleri 24 saati aşarak yorumları ve tekrar satın alma oranlarını olumsuz etkilerken, temsilciler kopyala-yapıştır yanıtlarla tükeniyordu.

Ne kurduk

Perakendecinin sipariş yönetimi ve iade sistemleriyle entegre, web sohbeti ve WhatsApp üzerinde canlı bir konuşma yapay zekâsı asistanı devreye aldık. Bot rutin talepleri uçtan uca çözer, tüm bağlamla insan temsilcilere zarifçe devreder ve savuşturma ile memnuniyet metriklerini haftalık raporlar.

%64temsilci olmadan çözülen talep
<1 dkortanca ilk yanıt süresi
+%21müşteri memnuniyet puanı
  • Özel LLM asistanı
  • Sipariş sistemi entegrasyonu
  • WhatsApp & web sohbeti
  • İnsana devir

ÜretimMakine Öğrenmesi · Tahmin

Bir gıda üreticisi için israfı azaltan talep tahmini

Zorluk

Bir gıda üreticisi üretimi, geçen yılın rakamları üzerine kurulu tablo tahminlerinden planlıyordu. Kısa raf ömürleri, fazla tahminin doğrudan israfa dönüşmesi anlamına gelirken, eksik tahmin kilit müşterilerde stoksuzluğa yol açıyordu — ve planlamacıların promosyonlar, hava durumu veya mevsimsellik etkilerine görünürlüğü yoktu.

Ne kurduk

Promosyon takvimleri, tatiller ve hava durumu verisiyle zenginleştirilmiş, ürün ailesi ve kanal başına zaman serisi tahmin modelleri kurduk ve bunları ekibin zaten bildiği bir planlama panosuyla sunduk. Otomatik yeniden eğitim, talep örüntüleri değiştikçe doğruluğu istikrarlı tutar.

-%32tahmin hatası (tablolara kıyasla)
-%19üretim israfı
%98,2kilit müşterilerde hizmet seviyesi
  • Zaman serisi tahmini
  • Öznitelik mühendisliği
  • Planlama panosu
  • Otomatik yeniden eğitim

LojistikAjan Tabanlı Yapay Zekâ · Otomasyon

Bir nakliye operatörü için otomatik pilotta fatura işleme

Zorluk

Bir nakliye operatörü ayda on binlerce tedarikçi faturasını işliyordu; bunlar akla gelebilecek her formatta PDF ve e-posta olarak geliyordu. Arka ofis ekibi bunları ERP’ye manuel giriyor, sözleşmelerle eşleştiriyor ve tutarsızlıkları kovalıyordu — ödemeleri geciktiren ve tedarikçi ilişkilerini zorlayan yavaş, hataya açık bir süreç.

Ne kurduk

Gelen faturaları okuyan, kalemleri sözleşmelere ve tarife kartlarına karşı çıkarıp doğrulayan, temiz faturaları doğrudan ERP’ye kaydeden ve yalnızca gerçek istisnaları — her biri tam bir denetim izi ve yüksek değerli durumlarda onay aşamalarıyla — insanlara yönlendiren bir ajan tabanlı iş akışı kurduk.

%87temassız işlenen fatura
6×daha hızlı fatura-ödeme döngüsü
-%71fatura başına işlem maliyeti
  • Ajan tabanlı iş akışı
  • Belge çıkarımı
  • ERP entegrasyonu
  • Denetim izleri & onaylar

Saha HizmetleriOptimizasyon & Karar Bilimi

Ulusal bir servis filosu için daha akıllı rotalama ve çizelgeleme

Zorluk

Bir saha hizmetleri şirketi, bölgesel planlamacılar ve sezgiyle her gün yüzlerce teknisyen gönderiyordu. Seyahat süresi verimli saatleri yiyor, acil işler çizelgeleri öngörülemez biçimde bozuyor ve SLA cezaları birikiyordu — ama her denenen “basit çözüm” gerçek dünyadan bir kısıtı bozuyordu.

Ne kurduk

Tüm problemi modelledik — beceriler, zaman pencereleri, parça bulunabilirliği, çalışma saati kuralları — ve acil işler geldiğinde canlı yeniden optimizasyonla günlük planları dakikalar içinde üreten bir rota ve çizelge optimize edicisi kurduk. Planlamacılar geçersiz kılma kontrolünü elinde tutar ve her manuel değişikliğin maliyetini görür.

-%18iş başına kat edilen kilometre
+2,1teknisyen başına haftalık ek iş
%96SLA uyumu (%81’den)
  • Rota optimizasyonu
  • Kısıt modelleme
  • Canlı yeniden optimizasyon
  • Planlamacı panosu

Telekom & AboneliklerMakine Öğrenmesi · Kayıp Tahmini

Aboneleri ayrılmaya karar vermeden önce elde tutmak

Zorluk

Bir abonelik işletmesi kaybı yalnızca iptal e-postası geldikten sonra fark ediyordu. Tutundurma teklifleri herkese saçılıyordu — hiç ayrılmayacak müşteriler için pahalı, ayrılacaklar içinse çok geç. Pazarlamanın, harekete geçmek için hâlâ zaman varken kimin risk altında olduğunu ve nedenini bilmesi gerekiyordu.

Ne kurduk

Kullanım, faturalama ve destek teması sinyalleri üzerinde kayıp tahmin modelleri kurduk, tüm müşteri tabanını haftalık puanladık ve puanları CRM’e bağladık; böylece tutundurma ekipleri risk altındaki müşterileri, her puanın arkasındaki başlıca etkenlerle görür — battaniye indirimler yerine hedefli, açıklanabilir müdahaleler mümkün olur.

-%26hedeflenen segmentlerde kayıp
3,4×tutundurma kampanyası harcamasında ROI
%8530+ gün önceden işaretlenen kaybeden
  • Kayıp modelleme
  • Müşteri puanlama
  • CRM entegrasyonu
  • Açıklanabilir etkenler

Sizinkine daha yakın bir problem mi arıyorsunuz?

Bunlar bir örnek, bir sınır değil. Aynı disiplinli yol — keşfet, tasarla, kur, doğrula, yayınla — veri ve iyileştirmeye değer bir karar olan her yerde işler. Zorluğunuzdan bize bahsedin, size ilk bir projenin nasıl görüneceğini, herhangi bir çalışma başlamadan önce tanımlanmış başarı metrikleriyle gösterelim.