Yapay zekâ · Derin öğrenme · Finansal hizmetler
Finansal verilerinizi çalışan yapay zekâ çözümlerine dönüştürüyoruz
ALHARITM, finansal hizmetler için bir danışmanlık ve mühendislik ekibidir. Yapay zekânın nerede gerçek değer yaratacağını belirler; ardından bu değeri sağlayan modelleri, uygulamaları ve veri hatlarını tasarlar, geliştirir ve işletiriz.
- Kredi skorlama
- Dolandırıcılık tespiti
- Doküman yapay zekâsı
- Tahminleme
- LLM ajanları
Biz kimiz
Sunumla değil, çalışan yazılımla biten danışmanlık
Finans; katı kurallar, hassas veriler ve her kararda yüksek sorumluluk demektir. Finansal ürün ve süreç bilgisini uygulamalı yapay zekâ mühendisliğiyle birleştiriyoruz; strateji de uygulama da aynı ekip tarafından yürütülür.
Önce finans
İşe iş sürecinizden, mevzuattan ve risk iştahınızdan başlıyoruz — teknolojiyi ancak sonra seçiyoruz.
Uçtan uca teslimat
Veri denetimi ve prototipten canlıya alma, izleme ve ekibinizin eğitimine kadar.
Sorumlu yapay zekâ
Açıklanabilir modeller, veri koruma ve insan denetimi ilk günden itibaren tasarımın parçasıdır.
Hizmetler
Neler yapıyoruz
Fikirden canlıda çalışan bir yapay zekâ sistemine kadar tüm yolda tek iş ortağı.
-
Yapay zekâ stratejisi ve danışmanlık
Süreçlerinizi ve verilerinizi değerlendirir, en değerli kullanım alanlarını belirler, efor ve riski tahmin eder ve uygulanabilir bir yol haritası hazırlarız.
-
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme
Skorlama, sınıflandırma, tahminleme ve anomali tespiti için özel modeller — gradient boosting'den sinir ağlarına.
-
LLM asistanları ve yapay zekâ ajanları
Kurum içi dokümanlarınızdan yanıt veren asistanlar ve sistemleriniz genelinde çok adımlı iş akışlarını otomatikleştiren ajanlar — güvenlik sınırları ve denetim kayıtlarıyla.
-
Doküman yapay zekâsı ve OCR
Sözleşme, hesap ekstresi, kimlik belgesi ve faturalardan veri çıkarır ve doğrular; dokümanları otomatik olarak sınıflandırıp yönlendiririz.
-
Veri mühendisliği ve MLOps
Güvenilir veri hatları, feature store, model dağıtımı, izleme ve yeniden eğitim — modeller canlıda da doğru kalsın diye.
-
Yapay zekâ uygulamaları ve entegrasyon
Yapay zekâyı çalışanlarınızın ve müşterilerinizin kullanımına sunan, ana sistemlerinizle entegre web uygulamaları, panolar ve API'ler.
Kullanım alanları
Finansta yapay zekâ nerede fark yaratır
Çözdüğümüz tipik problemler. Her proje verilerinize, süreçlerinize ve mevzuat gereksinimlerinize göre uyarlanır.
Kredi riski skorlama
- Zorluk
- Manuel ya da kural tabanlı kredi kararları yavaş ve tutarsızdır; yeni müşteri segmentlerine uyarlanmaları da zordur.
- Yaklaşımımız
- Başvuru, işlem ve kredi bürosu verileri üzerinde skorlama modelleri kuruyoruz; her karar açıklanabilir ve model düzenli olarak doğrulanır.
- Kazanımınız
- Analistlerin ve düzenleyicilerin inceleyebileceği net gerekçelerle daha hızlı ve tutarlı kararlar.
Tipik araçlar: LightGBM / XGBoost SHAP Python
Dolandırıcılık ve anomali tespiti
- Zorluk
- Dolandırıcılık yöntemleri hızla değişir; statik kurallar ya yeni şemaları kaçırır ya da çok sayıda dürüst müşteriyi işaretler.
- Yaklaşımımız
- Denetimli modelleri anomali tespiti ve graf özellikleriyle birleştirerek işlemleri mevcut kurallarınızla birlikte gerçek zamanlı skorluyoruz.
- Kazanımınız
- Şüpheli hareketlerin daha erken tespiti ve inceleme ekipleriniz için daha az yanlış alarm.
Tipik araçlar: Isolation Forest Graf özellikleri Akış işleme
Doküman ve OCR otomasyonu
- Zorluk
- Ekipler pasaport, sözleşme, ekstre ve faturalardaki verileri elle yeniden yazmak için saatler harcar.
- Yaklaşımımız
- OCR ve doküman anlama modelleri alanları çıkarır, iş kurallarına göre doğrular ve emin olunamayan durumları bir çalışana yönlendirir.
- Kazanımınız
- Daha az elle veri girişi, daha az yazım hatası ve her doküman için eksiksiz denetim izi.
Tipik araçlar: OCR Yerleşim (layout) modelleri Doğrulama kuralları
Tahminleme ve planlama
- Zorluk
- Nakit akışı, likidite, talep ve portföy tahminleri tablolarda hazırlanır ve hızla güncelliğini yitirir.
- Yaklaşımımız
- Yeni verilerle otomatik güncellenen ve her tahminin belirsizliğini gösteren zaman serisi ve makine öğrenmesi modelleri.
- Kazanımınız
- Planlama ve limit belirleme için güven aralıklarıyla güncel tahminler.
Tipik araçlar: Zaman serileri Gradient boosting Senaryo analizi
LLM asistanları ve ajanlar
- Zorluk
- Çalışanlar ve müşteriler politikalar, ürün koşulları ve kurum içi bilgi arasında doğru yanıtı bulmakta zorlanır.
- Yaklaşımımız
- Kendi dokümanlarınıza dayanan RAG asistanları ve talepleri hazırlayan, kontrol eden ve yönlendiren ajanlar — her zaman kaynak gösterimi ve erişim kontrolüyle.
- Kazanımınız
- Kaynaklı ve hızlı yanıtlar, otomatikleşen rutin işler; önemli kararlar ise insan kontrolünde kalır.
Tipik araçlar: RAG Vektör arama Açık ve ticari LLM'ler
Veri hatları ve analitik
- Zorluk
- Veriler ana bankacılık sistemi, CRM, tablolar ve dış kaynaklar arasında dağınıktır; bu yüzden her rapor ve model sıfırdan başlar.
- Yaklaşımımız
- Güvenilir bir veri katmanı tasarlıyoruz: veri toplama, temizleme, kalite kontrolleri ve analitik ile makine öğrenmesi için ortak özellikler.
- Kazanımınız
- Raporların, panoların ve modellerin yeniden kullanabileceği tek ve güvenilir veri kaynağı.
Tipik araçlar: ETL/ELT Veri kalitesi Feature store
Etkileşimli demo
Makine öğrenmesini iş başında görün
Tamamen tarayıcınızda çalışan iki küçük model. Hiçbir veri cihazınızdan dışarı çıkmaz.
Açıklanabilir kredi skorlama
Bir kredi başvuru sahibini tanımlamak için kaydırıcıları hareket ettirin. Lojistik regresyon modeli temerrüt olasılığını tahmin eder ve her faktörün sonucu nasıl artırdığını ya da azalttığını gösterir.
Lojistik regresyon · 6 özellik
Bu sonucun nedenleri
riski artırırriski azaltır
İşlemlerde anomali tespiti
Her nokta, günün saatine ve tutarına göre yerleştirilmiş bir kart işlemidir. İşlem eklemek için grafikte herhangi bir yere tıklayın — k-en yakın komşu modeli işlemin ne kadar olağandışı olduğunu puanlar.
k-NN anomali tespiti · k = 7 İpucu: gece saat 3'te yüksek tutarlı bir ödeme deneyin.
Son işlem
—
Basitleştirilmiş, sentetik verilerle çalışan örnek modeller — yalnızca gösterim amaçlıdır, gerçek kararlar için değildir.
Yapay zekâ nasıl çalışır
Bir yapay zekâ hattının içi
Canlıda çalışan bir yapay zekâ sistemi, bir modelden çok daha fazlasıdır. Orada neler olduğunu görmek için bir aşama seçin.
Aşama 1 / 6
Veri
Ana sistemlerden, dosyalardan ve API'lerden veri toplanır. Kalite, eksiksizlik ve erişim hakları kontrol edilir.
Örnek: kredi başvuruları, geri ödeme geçmişi ve kredi bürosu verileri.
Aşama 2 / 6
Özellikler
Ham kayıtlar, modelin öğrenebileceği sinyallere dönüştürülür — oranlar, trendler, toplamlar, metin ve görüntü gömmeleri (embedding).
Örnek: borç/gelir oranı, 90 günlük harcama trendi.
Aşama 3 / 6
Model
Aday modeller geçmiş veriler üzerinde eğitilir ve karşılaştırılır — yorumlanabilir temel modellerden derin sinir ağlarına.
Örnek: temerrüt tahmini için gradient boosting ile sinir ağının karşılaştırılması.
Aşama 4 / 6
Doğrulama
Canlıya almadan önce görülmemiş verilerde doğruluk, kararlılık, adillik ve açıklanabilirlik test edilir.
Örnek: geçen yılın kredileri üzerinde geriye dönük test, müşteri segmentleri arasında yanlılık kontrolü.
Aşama 5 / 6
Canlıya alma
Model bir API ya da uygulama olarak paketlenir, sistemlerinize entegre edilir; erişim kontrolü ve kayıt mekanizması eklenir.
Örnek: kredi tahsis sisteminin çağırdığı bir skorlama API'si.
Aşama 6 / 6
İzleme
Canlıda veri kayması ve model performansı izlenir, sorunlarda uyarı verilir ve gerektiğinde model yeniden eğitilir.
Örnek: yeni bir ürün lansmanından sonra başvuru sahibi profili değişirse uyarı.
Çalışma şeklimiz
İlk görüşmeden çalışan sisteme
Net, adım adım bir süreç — her aşamada sonucu görürsünüz.
Keşif
Hedeflerinizi, süreçlerinizi, verilerinizi ve kısıtlarınızı anlamak için kısa bir çalıştay.
Değerlendirme ve yol haritası
Verileri ve fizibiliteyi değerlendirir, kullanım alanlarını önceliklendirir ve başarı kriterlerinde anlaşırız.
Prototip
Daha fazla yatırım yapmadan önce değeri görebilmeniz için kendi verilerinizle çalışan bir kavram kanıtı.
Canlıya geçiş
Güvenli dağıtım, sistemlerinizle entegrasyon, dokümantasyon ve testler.
Destek ve büyüme
Çözümün değer üretmeye devam etmesi için izleme, yeniden eğitim ve ekibinizin eğitimi.
İlkeler
Finans için yapay zekâyı nasıl geliştiriyoruz
Güvenlik ve gizlilik
Veriler, üzerinde anlaşılan sınırlar içinde kalır; sizin altyapınızda ya da izole bir bulut ortamında çalışabiliriz.
Açıklanabilirlik
Her önemli tahmin bir müşteriye, denetçiye ya da düzenleyiciye açıklanabilir.
İnsan kontrolü
Yapay zekâ kararları destekler; önemli kararlar insanların kontrolünde kalır.
Ölçülebilir değer
Metrikleri baştan belirler, sonuçları mevcut sürecinizle karşılaştırarak ölçeriz.
Teknoloji
İşe uygun modern araçlar
Belirli bir sağlayıcıya bağlı değiliz; ortamınıza, bütçenize ve gereksinimlerinize uygun olanı seçeriz.
Makine öğrenmesi
- Python
- scikit-learn
- XGBoost
- LightGBM
- PyTorch
- TensorFlow
Üretken yapay zekâ
- LLM'ler (açık ve ticari)
- RAG
- Vektör veritabanları
- Yapay zekâ ajanları
- Hugging Face
Veri ve MLOps
- SQL
- Apache Spark
- Airflow
- dbt
- MLflow
- Docker
- Kubernetes
Uygulamalar ve entegrasyon
- FastAPI
- REST / GraphQL
- React
- Panolar
- Bulut ve şirket içi
SSS
Sık sorulan sorular
Yapay zekâya nereden başlayacağımızdan emin değiliz. Yardımcı olabilir misiniz?
Evet. Keşif ve değerlendirme aşamaları tam olarak bunun için var: süreçlerinize ve verilerinize bakar, nereden başlamanız gerektiğini öneririz — yapay zekâ doğru araç değilse bunu da açıkça söyleriz.
Çok fazla veriye ihtiyacımız var mı?
Bu, göreve bağlıdır. Bazı kullanım alanları sınırlı geçmiş veriyle çalışır, bazıları daha fazlasını gerektirir. Çözüm önermeden önce elinizdeki veriyi kontrol ederiz.
Çözüm kendi sunucularımızda çalışabilir mi?
Evet. Güvenlik gereksinimlerinize göre kendi altyapınızda, özel bulutta ya da hibrit bir yapıda kurulum yapabiliriz.
Yapay zekâ asistanlarınız hangi dillerde çalışabiliyor?
Özbekçe, Rusça, İngilizce, Türkçe ve diğer diller için asistanlar geliştirir ve bunları gerçek dokümanlarınız üzerinde test ederiz.
Bir proje ne kadar sürer?
Bir prototip genellikle birkaç hafta sürer; canlıya geçiş süresi kapsama ve entegrasyonlara bağlıdır. Planı değerlendirme aşamasından sonra birlikte belirleriz.
İletişim
Projenizi konuşalım
Görevinizi anlatın — size dönüş yapıp sonraki adımları önerelim.
Ya da bize doğrudan yazın