Finanstan \u00fcretim sahas\u0131na uzanan SAS sekt\u00f6re \u00f6zel h\u0131zland\u0131r\u0131c\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmleri, m\u00fc\u015fterilere rekabet avantaj\u0131 sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131 ve modelleriyle ba\u015far\u0131 elde etmenin \u00f6n\u00fcnde sekt\u00f6r oyuncular\u0131n\u0131 en \u00e7ok zorlayan unsurlar neler? Ba\u015fta yetenek a\u00e7\u0131\u011f\u0131, sekt\u00f6re \u00f6zg\u00fc yapay zeka uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131n eksikli\u011fi, b\u00fct\u00e7e ve zaman k\u0131s\u0131tlar\u0131 ile gerekli y\u00f6neti\u015fim s\u00fcre\u00e7lerini geri plana iten \u201ch\u0131zl\u0131 hareket et, boz ve d\u00fczelt\u201d yakla\u015f\u0131m\u0131 \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor. \u0130novasyon temposuna ayak uydurma bask\u0131s\u0131n\u0131n artt\u0131\u011f\u0131 bu d\u00f6nemde, hem i\u015f birimleri hem de teknoloji geli\u015ftiricileri yapay zekay\u0131 g\u00fcvenli ve uygulanabilir bi\u00e7imde hayata ge\u00e7irmenin yollar\u0131n\u0131 ar\u0131yor.<\/p>\n
Bu ihtiya\u00e7lara yan\u0131t olarak SAS, m\u00fc\u015fterilerini\u00a0sekt\u00f6re \u00f6zel h\u0131zland\u0131r\u0131c\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler<\/strong>\u00a0ile\u00a0desteklemeyi s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. Yapay zeka ajanlar\u0131, modeller ve model s\u00fcre\u00e7lerinden olu\u015fan giderek geni\u015fleyen portf\u00f6y\u00fcyle sekt\u00f6rlerin en karma\u015f\u0131k problemlerine do\u011frudan \u00e7\u00f6z\u00fcm getiriyor. SAS\u2019\u0131n sekt\u00f6r \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine y\u00f6nelik 1 milyar dolarl\u0131k yat\u0131r\u0131m taahh\u00fcd\u00fcn\u00fcn bir par\u00e7as\u0131 olarak, 2026 y\u0131l\u0131nda yeni \u00fcr\u00fcnler ve mevcut h\u0131zland\u0131r\u0131c\u0131larda \u00f6nemli geli\u015ftirmeler devreye al\u0131nacak. Bu kapsamda, halihaz\u0131rda m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in \u00f6zel \u00f6n izleme s\u00fcrecinde olan \u201cSAS Supply Chain Agent\u201d, yak\u0131nda k\u00fcresel \u00f6l\u00e7ekte kurumsal kullan\u0131ma sunulacak.<\/p>\n SAS Supply Chain Agent nedir?<\/strong><\/p>\n SAS Supply Chain Agent; perakendecilerin ve \u00fcreticilerin, pazar dalgalanmalar\u0131 ve hammadde mevcudiyetine g\u00f6re tedarik zincirlerini y\u00f6netmek i\u00e7in kulland\u0131klar\u0131 kritik bir s\u00fcre\u00e7 olan sat\u0131\u015f ve operasyon planlamas\u0131n\u0131 (S&OP) optimize ediyor.<\/p>\n S&OP; farkl\u0131 departmanlardaki profesyonellerin Excel tablolar\u0131 \u00fczerinden \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki 6 ila 12 ayda envanterin nas\u0131l planlanaca\u011f\u0131 ve da\u011f\u0131t\u0131laca\u011f\u0131na karar vermeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131, g\u00fcnlerce s\u00fcren zahmetli bir s\u00fcre\u00e7tir. Binlerce tedarik zincirini say\u0131s\u0131z karma\u015f\u0131k prosed\u00fcrle y\u00f6netmenin devasa \u00f6l\u00e7e\u011fi, uzun zamand\u0131r “\u00e7\u00f6z\u00fclmesi g\u00fc\u00e7” bir sorun olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcyordu. Bu durum, \u00e7o\u011fu kurulu\u015fun kaynak ve zaman k\u0131s\u0131tl\u0131l\u0131\u011f\u0131 nedeniyle S&OP s\u00fcre\u00e7lerini ayda yaln\u0131zca bir kez y\u00fcr\u00fctebilmesine neden oluyordu; ancak bu durum art\u0131k de\u011fi\u015fiyor.<\/p>\n SAS Supply Chain Agent; talep, tedarik ve operasyonlar\u0131 dengelemek i\u00e7in kesintisiz olarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Kullan\u0131c\u0131lar, talebin y\u00fcksek oldu\u011fu d\u00f6nemlerde tedarik zincirlerini optimize edebilir, kullan\u0131m modellerine g\u00f6re gelecekteki ihtiya\u00e7lar\u0131 \u00f6ng\u00f6rebilir, israf\u0131 ve gereksiz sipari\u015fleri azaltabilirler. Ayr\u0131ca kullan\u0131c\u0131lar, tedarik zinciri operasyonlar\u0131 \u00fczerinde neredeyse ger\u00e7ek zamanl\u0131 ve s\u00fcrekli bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck elde ederek, standart planlama d\u00f6nemlerinin d\u0131\u015f\u0131nda bile veriye dayal\u0131 daha ak\u0131ll\u0131 kararlar al\u0131nmas\u0131na imkan tan\u0131r.<\/p>\n \u0130\u015f birimleri, sezgisel bir sohbet aray\u00fcz\u00fc \u00fczerinden ajanla etkile\u015fime ge\u00e7erek kendi sorular\u0131n\u0131 anl\u0131k olarak test edip ke\u015fif odakl\u0131 analizler yapabilir. \u00d6rne\u011fin kullan\u0131c\u0131lar, talepte %15\u2019lik bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015f senaryosunu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rarak olas\u0131 sonu\u00e7lar\u0131 inceleyebilir ve ajan\u0131n kararlar\u0131n\u0131 nas\u0131l olu\u015fturdu\u011funa dair a\u00e7\u0131klamalar alarak \u015feffafl\u0131k ve g\u00fcveni art\u0131rabilir.<\/p>\n IDC Yapay Zeka, Veri ve Otomasyon Yaz\u0131l\u0131mlar\u0131 Ara\u015ft\u0131rma Direkt\u00f6r\u00fc Kathy Lange<\/strong>\u00a0konuyla ilgili \u015funlar\u0131 s\u00f6yledi: \u201cMevcut haz\u0131r ajanlar genellikle temel s\u00fcre\u00e7lere odaklan\u0131yor. SAS ise Supply Chain Agent ile son derece karma\u015f\u0131k bir s\u00fcreci \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde h\u0131zland\u0131rarak ve daha verimli hale getirerek \u00f6nemli bir de\u011fer yaratma potansiyeli sunuyor. Bu yakla\u015f\u0131m, SAS\u2019\u0131n uzun y\u0131llara dayanan tedarik zinciri uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131 yeni nesil ajan tabanl\u0131 yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine ta\u015f\u0131mas\u0131n\u0131 sa\u011fl\u0131yor.\u201d<\/em><\/p>\n SAS, model ve ajan portf\u00f6y\u00fcn\u00fc s\u00fcrekli geli\u015ftirirken, farkl\u0131 sekt\u00f6rlerde faaliyet g\u00f6steren k\u00fcresel m\u00fc\u015fterileri de d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmsel sonu\u00e7lar elde ediyor.<\/p>\n \u00a0SAS\u2019\u0131n dijital ikiz teknolojisi operasyonlar\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/strong>\u0130lk kez\u00a0SAS Innovate 2025\u2019te tan\u0131t\u0131lan \u00e7\u00f6z\u00fcmle SAS, m\u00fc\u015fterilerinin end\u00fcstriyel ortamlar\u0131n\u0131n dijital ikizlerini Epic Games\u2019in Unreal Engine (UE) platformunda olu\u015fturuyor. Tesislerin tamamen sanal kopyalar\u0131 olan bu yap\u0131lar, m\u00fc\u015fterilerin “ya \u015f\u00f6yle olursa” senaryolar\u0131n\u0131 test edebilecekleri bir sim\u00fclasyon alan\u0131 sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n Bu duruma \u00f6rnek olarak d\u00fcnyan\u0131n genelindeki ameliyathanelerde, cerrahi ekiplerin ne\u015fterden klempe kadar t\u00fcm t\u0131bbi cihaz setleri sterilize edilmeden operasyon yapmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcn de\u011fildir. T\u0131bbi cihaz sterilizasyonunda d\u00fcnya lideri bir sa\u011flay\u0131c\u0131, SAS ile i\u015f birli\u011fi yaparak tesisinin dijital ikizini olu\u015fturuyor. Bu sayede, hayati hizmetlerin sunulmas\u0131n\u0131 engelleyebilecek veya yava\u015flatabilecek senaryolar\u0131 test ederek operasyonlar\u0131n\u0131 optimize ediyorlar. S\u00f6z konusu m\u00fc\u015fteri, ba\u015flang\u0131\u00e7ta t\u0131bbi alet tepsilerinin temizlik s\u0131ras\u0131na girdi\u011fi bir “tampon asans\u00f6rde” s\u0131k\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve bunun t\u00fcm s\u00fcreci darbo\u011faza soktu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyordu. Ancak tesislerini dijital ikiz olarak modelleyip detayl\u0131 analiz ettiklerinde tepsilerin asl\u0131nda asans\u00f6r\u00fcn merkezi bir da\u011f\u0131t\u0131m noktas\u0131 olarak i\u015flev g\u00f6rmesi nedeniyle gecikti\u011fini ortaya koydu. Yap\u0131lan hedeflenmi\u015f d\u00fczenlemelerle darbo\u011faz giderildi ve \u00fcretim h\u0131z\u0131 art\u0131r\u0131ld\u0131.<\/p>\n \u00a0Sentetik veri ile \u00e7al\u0131\u015fan g\u00fcvenli\u011fi g\u00fc\u00e7leniyor<\/strong><\/p>\n ABD \u00c7al\u0131\u015fma \u0130statistik B\u00fcrosu (Bureau of Labor Statistics)’nun g\u00fcncel bir analizine g\u00f6re, her y\u0131l 5.000’den fazla i\u015f\u00e7i hayat\u0131n\u0131 kaybediyor. D\u00fc\u015fmeler, makine kazalar\u0131 ve koruyucu ekipmanlar\u0131n yanl\u0131\u015f kullan\u0131m\u0131 bu \u00f6l\u00fcml\u00fc ve yaralanmal\u0131 kazalar\u0131n \u00f6nemli bir k\u0131sm\u0131n\u0131 olu\u015fturuyor.<\/p>\n SAS Worker Safety \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc; dijital ikizler, sentetik veri ve bilgisayarl\u0131 g\u00f6r\u00fc (computer vision) teknolojilerini kullanarak i\u015f yeri risklerini \u00f6nceden belirliyor. Bu \u00e7\u00f6z\u00fcmle m\u00fc\u015fteriler, bilgisayarl\u0131 g\u00f6r\u00fc modellerini i\u015f g\u00fcvenli\u011fi senaryolar\u0131 \u00fczerinde e\u011fitmek i\u00e7in dijital ikizler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ger\u00e7ek\u00e7i g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler olu\u015fturuyor. Bu yakla\u015f\u0131m; koruyucu g\u00f6zl\u00fcklerin \u015fekli, ekipman rengi veya farkl\u0131 \u0131\u015f\u0131k ko\u015fullar\u0131n\u0131n bir kazay\u0131 nas\u0131l etkileyebilece\u011fi gibi kritik ayr\u0131nt\u0131lar\u0131 yakalayan s\u0131n\u0131rs\u0131z varyasyonda sim\u00fcle edilmi\u015f ortam yarat\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131yor.<\/p>\n Sentetik veri ve bilgisayarl\u0131 g\u00f6r\u00fc, forklift \u00e7arp\u0131\u015fmalar\u0131 gibi ger\u00e7ek g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc bulunmayan nadir fakat olas\u0131 olaylar\u0131n modellenmesini de m\u00fcmk\u00fcn k\u0131l\u0131yor. Tamamen sim\u00fcle edilmi\u015f \u00e7al\u0131\u015fan profilleri kullan\u0131larak, ger\u00e7ek \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131 tehlikeye atmadan veya ki\u015fisel verileri (PII) riske etmeden belirli eylem dizileri defalarca test edilebiliyor.<\/p>\n E\u011fitilen bu modeller, tesis i\u00e7indeki kameralara entegre edilerek ger\u00e7ek zamanl\u0131 uyar\u0131lar sa\u011flayabiliyor. Bu da \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n koruyucu ekipmanlar\u0131 do\u011fru tak\u0131p takmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol etmeye yard\u0131mc\u0131 oluyor. \u00d6rne\u011fin; bir fabrikada kask\u0131n do\u011fru konumland\u0131r\u0131l\u0131p konumland\u0131r\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 veya bir laboratuvarda maske ya da eldivenin kay\u0131p olmup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 an\u0131nda tespit edilebiliyor.<\/p>\n Finans sekt\u00f6r\u00fcnde doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131kla m\u00fccadelede SAS etkisi<\/strong><\/p>\n SAS ve Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) taraf\u0131ndan ger\u00e7ekle\u015ftirilen bir ara\u015ft\u0131rmaya g\u00f6re,\u00a0doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131kla m\u00fccadele\u00a0profesyonellerinin %75\u2019i finansal doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k ve doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k giri\u015fimlerinde art\u0131\u015f g\u00f6zlemliyor. Kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n %55\u2019i ise deepfake ve \u00fcretken yapay zeka kaynakl\u0131 sahteciliklerin \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki iki y\u0131l i\u00e7inde ciddi \u00f6l\u00e7\u00fcde artaca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcyor.<\/p>\n Buna kar\u015f\u0131n, yaln\u0131zca %7\u2019lik bir kesim kurumlar\u0131n\u0131n bu tehditlere kar\u015f\u0131 yeterince haz\u0131rl\u0131kl\u0131 oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n Bu tablo kar\u015f\u0131s\u0131nda bankalar, sigorta \u015firketleri ve finans kurulu\u015flar\u0131; SAS\u2019\u0131n doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespit modelleri ve ajanlar\u0131na g\u00fcveniyor. SAS Fraud Decisioning for Payments modelleri, finansal i\u015flemlerde ger\u00e7ek zamanl\u0131 doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n SAS modelleri, b\u00fcy\u00fck k\u00fcresel finans kurulu\u015flar\u0131n\u0131n olu\u015fturdu\u011fu bir konsorsiyumdan gelen geni\u015f bir veri setiyle e\u011fitilmi\u015ftir. Bu veriler; kredi ve banka kart\u0131 doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131, ATM doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131, dijital c\u00fczdan doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131, ba\u015fvuru doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131 ve “para kuryeli\u011fi” (money mule) tespiti gibi geli\u015fmekte olan su\u00e7 y\u00f6ntemlerini kapsamaktad\u0131r. SAS platformunda \u00e7al\u0131\u015fan bu modeller sayesinde kurumlar s\u0131f\u0131rdan ba\u015flamak yerine, sekt\u00f6r genelindeki milyonlarca doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k olay\u0131ndan \u00f6\u011frenerek su\u00e7lularla ayn\u0131 h\u0131zda m\u00fccadele edebiliyor.<\/p>\n Sekt\u00f6re \u00f6zel haz\u0131r yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri: 50 Y\u0131ll\u0131k Uzmanl\u0131k \u00dczerine \u0130n\u015fa Edildi<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/strong>Sekt\u00f6re \u00f6zel haz\u0131r yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri, belirli i\u015flevler i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f ve kapsaml\u0131 testlerden ge\u00e7irilmi\u015f \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar. Mevcut i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na kolayca entegre olarak kurumlar\u0131n veri ve analitik yetkinliklerini geni\u015fletmelerine olanak tan\u0131r.<\/p>\n SAS Uygulamal\u0131 Yapay Zek\u00e2 K\u00fcresel Pazar Stratejisi Lideri Manisha Khanna<\/strong>\u00a0konuyla ilgili \u015funlar\u0131 ifade etti: \u201cKurulu\u015flar \u00e7o\u011fu zaman par\u00e7al\u0131 yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleriyle ilerledi\u011finde bekledikleri rekabet avantaj\u0131n\u0131 elde edemiyor. Biz sekt\u00f6r h\u0131zland\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131, y\u00fcksek reg\u00fclasyona sahip ortamlarda ger\u00e7ek i\u015f problemlerini \u00e7\u00f6zmek \u00fczere tasarl\u0131yoruz. \u00dcretime haz\u0131r ajan ve modellerimiz sayesinde m\u00fc\u015fterilerimiz mevcut verileriyle somut ve g\u00fc\u00e7l\u00fc sonu\u00e7lar elde edebiliyor<\/em>.\u201d<\/p>\n SAS Innovate\u2019te gelece\u011fi \u015fekillendirmek<\/strong><\/p>\n Bu geli\u015fmeler, SAS\u2019\u0131n 50 y\u0131ll\u0131k inovasyon yolculu\u011funu kutlad\u0131\u011f\u0131 SAS Innovate global veri ve yapay zeka konferans\u0131nda kamuoyuyla payla\u015f\u0131ld\u0131. Etkinlik, Microsoft, Intel ve AWS\u2019nin de aralar\u0131nda bulundu\u011fu stratejik i\u015f ortaklar\u0131n\u0131n deste\u011fiyle hayata ge\u00e7iriliyor.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajans\u0131<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Finanstan \u00fcretim sahas\u0131na uzanan SAS sekt\u00f6re \u00f6zel h\u0131zland\u0131r\u0131c\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmleri, m\u00fc\u015fterilere rekabet avantaj\u0131 sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15525,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-15524","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15524","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15524"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15524\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15526,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15524\/revisions\/15526"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15525"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15524"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15524"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15524"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\u00a0<\/s><\/p>\n