Finans Alanında Yapay Zeka Ile Karınızı Nasıl Artırabilirsiniz ?

Finans Alanında Yapay Zeka Ile Karınızı Nasıl Artırabilirsiniz ?

Kar ve Satış Geliri Dengesi

Finans alanında yapay zeka uygulamaları karınızın maksimize edilmesi noktasında ihtiyacınız olacak can alıcı çözümler olarak öne çıkıyor.

Finans alanında yapay zeka uygulamaları var mıdır?

Evet, gelişen makine öğrenimi ile birlikte finans alanında yapay zeka uygulamarı vardır ve her geçen gün daha da gelişmektedir.

Finans alanında yapay zeka ile karınızı nasıl artırabilirsiniz ?

İşletmelerin satış yaparken karlarının bir bölümünü indirim yada rebate (fatura dışı geri ödemeler) ile kaybeder. Kar kayıp noktalarının tespit edilmesi zordur, çünkü işletmeler bu kar kayıplarını muhasebeleştirdiklerinde veriler konsolide edilir ve bu önemli noktalar bir yığın içine atılmış olur. Bu zorluğu aşabilmenin temel adımı işlem bazında yani yapılan her satışta karlılığı gözlemleyebilecek yazılım alt yapısına sahip olmaktır. Bu yazılımlar makine öğrenmi ile ürünlerin fiyatlamalarını rekabet ve maliyet odağında hızlı bir şekilde yapabilir ve satış gerçekleştiğinde uygulanan indirim ve rebateleri görüntüleyebilir. İşletmeler bu sayede karın nerelerde kaybolduğuna kolayca odaklabilir. Gerekli önlemleri alabilir. Alınan önlemlerin genel dünya ortalamasında %3 oranında karlılıkta iyileşme sağlandığı görülmüştür. Arelyz olarak karınızı nasıl artıracağınız konusunda işletmelere danışmanlık ve çözümler sunuyoruz.

Büyük veri ne kadar büyük?

Bir pazarlama uzmanı olarak büyük veri konusunda araştırmaya başladıkça gördüklerim, beni hep bir metot belirlemeye itti. (Aşağıda bahsedeceğim konular aslında veri madenciliğinde bazı teknik terimleri adresliyor ama teknik konuşup konuyu dağıtmaya gerek yok diye düşünüyorum)

  1. Elimdeki veri güvenilir bir veri mi ? Her veriyi başka bir departmanın farklı bakış açısına göre eşitlemeye kalkınca tek bir referans noktası almak daha iyi olacak galiba diye düşünmeye başladım.
  2. Veriyi işleyebilecek gerekli donanıma sahip miyim ? Baktım ki sadece binlerce satırlık Excel satış dosyalarını birbirleri ile eşleştirmeye çalışmak bile saatler alıyordu. Çoğunda bildiğim duaları okuyup umarım kilitlenmez diye ümit ediyordum. Bilgisayarın kilitlenmesi riskini düşürmek için Outlook dışında bir uygulama bile kullanamıyordum. Sonra veri madencilerinin neden Shrek bilgisayarı (ebatları çok büyük olduğu için bu adı verdim) kullandıklarını anlamam uzun sürmedi. 
  3. Verileri işledim, donanım da yetti, peki bu veri seti bana hangi mesajı vermeye çalışıyor? Bu yüzden anlam çıkarmamı kolaylaştırması için dashboard yani gösterge panelleri oluşturmam gerekti. Bu da tamam.
  4. Baktım ki hala, veri ile sağlıklı iletişim kuramıyorum görselleştirmem gerektiğini fark edip BI programları kullanmaya başladım. Bence en zor kısım burasıydı. Çünkü bu nokta “state of art” noktası. Rakamların vücut bulup el hareketleri ile bir şeyler anlattığı nokta.
  5. Şirketin kullandığı sadece 1 tane sistem olsa da tüm veri oraya aksa keşke hayali. Bu bir hayal, çünkü ERP sistemleri aslında birbirinden bağımsız onlarca yazılımın üzerine inşa ediliyor. Satış verilerini segmente etmek istedikçe başka bir CRM datası veri tabanına yolum düştü.
  6. Farklı mahallelerin delikanlıları olan CRM veri havuzu ile satış veri havuzunu birleştirmeye başlayınca bu veri havuzlarında yüzmeye başladım. Boyum bu havuzun yüksekliğine yetti ve veriyi anlamlandırıp doğru soruları sormaya başladım.

Doğru cevabı almak için doğru soruyu sormaya başlamak beni bir süre mutlu etti ama içimdeki büyüyen huzursuzluğu anlamak için biraz daha zaman gerekliydi. Mutluydum ama çok uzun sürmedi ve şöyle bir anda buldum kendimi: Tamam doğru soruları soruyordum ama cevaplar başka veri havuzlarının içindeki yapraklara her sabah yazılıyordu ve sadece akşama kadar kalıyordu. Bu kısa sürede cevabı bulmaya çalışıp bulsam bile veri akmaya devam ettiği için cevaplar da değişebiliyordu.

Doğru sorulara doğru cevapları verebilmek için hiç durmadan sormaya devam etmek gerekiyor. Basit yöntemler ile sabah başlayıp akşama kadar keşfettikleriniz sadece o günün sonuçları olarak kalabiliyor. Yani bu büyük veri ile baş etmek imkansız. Bunu da yazılımların yapması gerekiyor ve yapay zekanın da işin içinde olması gerekiyor.

Finans alanında yapay zeka

Finans alanını doğru tanımlamak gerekirse finans alanından kastım karlılık. Karınızın hangi noktalarda kaybedildiğinin tespit edilmesi. Sadece tespit etmek değil aynı zamanda önlem tavsiyeleri de almak da önemli. Hedeflediğiniz karı yakalayabilmek için hangi indirimleri vermemeli yada satış fiyatınınız ne kadar olmalı? gibi soruların yanıtlarını bulmalısınız.

Gün içinde yapılan onlarca belki yüzlerce satış işleminin her birisinin içinde karınızda erezyonlar oluşur. Satış gelirinden indirimler, primler, özel iskontolar ve pazarlama giderleri derken karınız azalır. Bu erezyon noktaları ERP sistemleri içinde sadece raporlanabilir. Yapay zeka ile tüm kaçak noktaları tespit edilebilir ve hedef kar için satış fiyatı ne olmalı sorusuna net bir cevap verilebilir. Bunun yanında sorgulayıcı bakış açısı ile acaba kampanyalarınızda gerçekten bu indirimi vermenize gerek var mıydı? BU indirimi vermeden yada daha az bir indirim uygulayarak da kampanyadan aynı etki alınabilir miydi? Simülasyonlar ile bu sorulara cevap verilebiliyor. Bunun için büyük veriden yararlanan yapay zeka’ya ihtiyaç duyuyoruz.

Kar kaçaklarının nasıl tespit edilebileceğini bu yazımda anlatmaya çalıştım.