Finans alanında Yapay Zeka

20/05/202004/01/2021bkanlica

Finans bir süredir yapay zekâ kullaniyor ancak şimdi teknolojinin rolü hızla gelişiyor. İşte finans alanında yapay zeka kullanımı için bilmeniz gereken 10 şey;

Finans alanında yapay zeka yeni değil

Finans sektörü onlarca yıl önce akıllı algoritmalar kullanmaya başladı; 1980’lere kadar. Bu aşamada, seçenekler fiyatlandırma gibi alanlarda tahminler yaparak istatistiksel ve matematiksel hesaplamalar yaptılar. Ancak değişen, artık çok daha fazla veriye ve daha fazla bilgi işlem gücüne sahip olduğumuzdur. Bu, insanların tanımak için çok zor veya pahalı (insan gücü açısından) bulacağı ince kalıpları ve dakika değişikliklerini ortaya çıkarmak için algoritmaları eğitmek için kullanılabilir. Bir bilgisayar aynı anda 100 pazarda bir modelde işlem yapabilir veya verileri çok hızlı bir şekilde analiz edebilir ve her birkaç saniyede bir kararlar verebilir ve yeni bilgiler geldiğinde tekrar güncellenir.

AI çoğunlukla insanın karar alma sürecini arttırır; onun yerini almaz

Saniyede binlerce anlaşma yapmak için nispeten basit modellerin kullanıldığı çok yüksek frekanslı ticaret gibi alanlar dışında, şu anda AI’nın ana rolü, finans profesyonellerinin çok daha iyi kararlar vermesine yardımcı olabilecek daha fazla bilgi sağlamaktır. Algoritmalar, ne kadar akıllı olursa olsun, bireysel insanların eşleşemeyeceği bir ölçekte büyük miktarda veri işleyebilir. Ancak piyasalar ve insan davranışları ile aynı derinlemesine anlayışa sahip değiller: bu yüzden her ikisine de ihtiyaç vardır.

AI ticaret kararlarında duyguları kaldırmaya yardımcı olabilir

Algoritmik ticaret, ani piyasa hareketlerine veya insanları korkutacak veya heyecanlandırabilecek herhangi bir şeye karşı duygusal tepkileri ortadan kaldıran bir dizi kural oluşturur. Kendinizi ticaret yapmak için sadece doğru fırsat kendini gösterdiğinde disipline sokmanın bir yolu olabilir. Örneğin, bazı algoritmalar ‘momentum’ olarak bilinen şeyi takas eder. Güçlü piyasa hareketlerini tanımlarlar ve daha sonra ‘dalga’ kırılmasının biraz zaman alacağını düşünürler. Bu, doğru pozisyonu alabilecekleri ve başka bir matematiksel gösterge dalganın aşağı inmek üzere olduğunu işaret edene kadar bekleyebilecekleri anlamına gelir.

Yeni ve şaşırtıcı veri kaynakları devreye giriyor

Örneğin, sosyal medyadaki hisse senetleri ve hisse senedi fiyatları arasında ilişkiler (zayıf olsa bile) olabileceğini fark ettikleri için, veri edinmenin getirisi finansal alanın ötesine genişlemektedir. Algoritmalar, pazarların gidebileceği yönleri gösterebilen farklı veri kümelerindeki kalıpları ve korelasyonları tespit etmek için kullanılabilir. Bu göstergeler daha sonra bunları piyasada yaşayan insanlara potansiyel ticaret seçenekleri sunmak için kullanılır.

Geleneksel olmayan tedarikçilerden yeni yapay zeka destekli hizmetler ortaya çıkıyor

2008-9 yılındaki mali çöküşün ardından, İngiltere düzenleyicisine, Finansal Davranış Otoritesi (FCA), Londra Şehri’ni rekabetçi hale getirmek için yeni bir brifing verildi. FCA bunu çeşitli yeni girişimlerle çalışmak ve farklı işlem türlerine izin vermek için bir lisans olarak yorumladı. Sonuç olarak, birçok şirket, eşler arası krediler gibi geleneksel bankacılık uygulamalarının dışındaki alanlarda yapay zeka ile denemeler yapmaktadır.

İşte finans alanında yapay zeka kullanımı için bilmeniz gereken 10 şey

Para bireylere ve küçük işletmelere sunulmaktadır

Risk genellikle asimetrik bilgiye dayanır. Örneğin, bir kişi kredi başvurusunda bulunursa, geliri ve geri ödeme iradesine sahip olduğundan emin olabilir. Ancak banka aynı bilgi ve kesinlike sahip değildir, bu nedenle genç yetişkinler ve bir ülkeye yeni giren insanlar kötü riskler olarak değerlendirilir ve yüksek faiz oranları sunar. Bununla birlikte, AI, çeşitli insan türleri için modeller oluşturmak, borç almak, ödünç vermek ve riski ölçmek için fırsatlar yaratarak verileri daha iyi koşullarda daha fazla insana ulaştırabilmek için verileri kullanabilir ve analiz edebilir.

Kişisel verilerin kullanımı sorunlu olmaya devam etmektedir

Büyük bir sigorta şirketi, kişilik profillerini oluşturmak için araç sahiplerinin sosyal medya yayınlarını analiz etmek ve bu bilgileri sigortalarının fiyatını belirlemek için kullanmak için AI kullanmayı planlamak zorunda kaldı. Teoride, plan, örneğin yalnızca yaşlarına göre yüksek primler ödeyen vicdani genç sürücülere yardımcı olabilirdi. Bununla birlikte, sosyal medyayı bu şekilde kullanmak gizlilik kurallarını da ihlal etti. Şirketler verileri nasıl kullandıklarını dikkatlice düşünmelidir.

Algoritmalar hızlıdır – ancak bazen çok hızlıdır

Algoritmaların hesaplama yapma hızında da sorunlar olabilir. Flaş çökmelerine yol açan fiyatlardaki yıkıcı değişiklikler o kadar hızlı gerçekleşebilir ki, insan müdahalesi çok geç olabilir.

Algoritmalar, olağandışı bir şey olursa ne yapacağını bilmiyor

Algoritmalar çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Yine de, bu verilerin dışında olan şeyler olabilir. En iyi ihtimalle, algoritma etkili bir şekilde ‘Bu konuda ne yapacağımı bilmiyorum’; en kötüsü, hiçbir delile dayanmadan güvenle bir tahmin yapar – ve bu felaket olabilir

Daha fazlasını bilmemiz gerekiyor

Algoritmaların olağandışı olaylarla nasıl başa çıkabileceğini anlamamız gerekir. AI sistemleri modeller oluşturarak ve geçmiş verilere dayalı tahminler yaparak çalışır. Finans gibi karmaşık sistemlerin ortaya çıkan dinamiklerini mutlaka anlamazlar. Bu yüzden sektördeki insanlar hala yavaş bir şekilde ve özellikle finansal ticarette risk yönetimi sistemlerinin yerleşik olmasını sağlamaya çalışıyorlar. Bu alanda şu anda nispeten az düzenleme ve çok fazla yenilik var. Heyecan verici, ama er ya da geç düzenleyicilerin müdahale etmeleri ve stok almaları, yeni risklerin ne olduğunu anlamaları ve bunları hafifletmek için düzenleme yapmaları gerekecek.

AI konusundaki diğer yazılarıma ulaşmak için https://blog.bariskanlica.com/category/ai-and-machine-learning/

Size bu alanda yardım edecek olan firma için https://mawens.com/about-mawens-dynamics-365-partner/

Müşteri İlişkileri Sözlüğü

12/05/202004/01/2021bkanlica

İşte her zaman işinize yarayacak bir müşteri ilişkileri sözlüğü…

Aktif Sadakat (Active Loyalty): Belli bir zaman aralığında müşterinin satın alma, temasta bulunma ve işlem yapma aktivitelerini tekrarlaması. Müşterinin en son ne zaman temasta bulunduğu ve temasta bulunma sıklığı gibi ölçüler analize baz teşkil eder.

Analitik CRM (Analytical CRM): Operasyonlardan elde edilen verinin iş performansını ölçmek için analiz edilmesi.

Bilgisayar-Telefon Entegrasyonu (Computer Telephony Integration – CTI): Bilgisayar ve bilgisayar uygulamalarının dijital telefon hatları üzerinden gelen bilgileri kullanmasına yarayan teknoloji

Birebir Pazarlama (One to One Marketing): Müşterinin davranış şekil ve tercihlerine göre şekillendirilebilen pazarlama anlayışı. Müşteriye, satış noktalarından kişiselleştirilmiş ürün ve servislerin dağıtılması.

Çapraz Satış (Cross Selling): Müşteriye genel satın alma eğilimini analiz ederek birbiriyle ilişkili ürün veya hizmetleri satma

Çok Boyutlu Analiz (Multi-Dimensional Analysis): Veri üzerinde, her biri farklı bir boyuta karşılık gelen farklı ilişkileri göz önünde bulundurarak yapılan bilgi analizi.

Doğrudan Pazarlama (Direct Marketing): Satıcının mesajını doğrudan, potansiyel müşteri olarak tanımlanan kitleye sunan; posta, e. posta veya tele pazarlama gibi yöntemleri içeren teknik.

E-CRM: Web kanallarının CRM stratejisinin bir parçası olarak kullanılması

En Çok Büyüyebilir Müşteri Grubu (Most Growable Customers – MGC): Firma için stratejik değeri gerçek değerini geçebilecek müşteri tipi. Bu tür müşteriler çapraz satış ve etkin maliyet yönetimi ile firma için en karlı müşteri haline dönüştürülebilir.

En Değerli Müşteri Grubu (Most Valuable Customers – MVC): Firma için gerçek değeri en yüksek, en karlı, en bağlı ve firma ile en fazla işbirliği yapan yada yapmak isteyen müşteri tipi.

Gerçek Müşteri Değeri (Actual Value, Lifetime Value – LTV): Müşterinin gelecekte firmaya sağlayacağı kar akışının bugünkü değeri

İnteraktif Ses Tanıma (Interactive Voice Response – IVR): Kullanıcıdan genellikle DTMF halinde gelen veriye yanıt olarak önceden kaydedilmiş uygun mesajı telefon üzerinden geri bildiren sistemler

Kampanya Yönetimi (Campaign Management): Pazarlama iletişim kanallarının yönetimi

Kanal Yönetimi (Channel Management): Efektif dağıtım kanallarının geliştirilmesi ve yönetimi

Kişiselleştirme (Personalization) : Sunulan ürün yada hizmetin müşterinin faydası yönünde farklılaştırılması.

Müşterek CRM (Collaborative CRM): Çeşitli kanallarla müşteriden toplanan bilginin müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteriyle olan ilişkileri iyileştirmek için kullanılması. Yeni ürün geliştirme sürecine müşterinin katılması gibi.

Müşteri Bağlılığı (Customer Loyalty): Müşterinin tüm rekabetçi etkilere ne ölçüde direndiği ve firmanın ürün ve hizmetlerini kullanmakta ne kadar kararlılık gösterdiği

Müşteri Bilgi Sistemleri (Customer Information Systems): Müşterilerin satın alma tercihleri hakkında firmaya bilgi sağlamak, potansiyel müşterileri tanımak, mevcut olanların kalıcılığını sağlamak ve hangi müşteri grubunun hangi ürün ve hizmete yönlendirilmesi gerektiğini anlayabilmek amacıyla kullanılan sistemler.

Müşteri Değerlemesi (Customer Valuation): Müşterinin firma açısından cari değeri, gelecekteki değeri ve stratejik (potansiyel) değerinden oluşan toplam değeri

Müşteri Etkileşim Noktaları (Customer Interaction Points): Müşterinin organizasyonla temas ettiği herhangi bir nokta

Müşteri Farklılaştırılması (Customer Differentiation) : Birebir müşteri stratejilerinin uygulanabilmesi için her müşterinin hem davranış biçimi, hem de finansal anlamda firma açısından farklı görülmesi ve uygun aksiyonun alınması

Müşteri Gruplama (Customer Segmentation) : Pazarın benzer özelliklere sahip müşteri gruplarına bölünmesi

Müşteri İlişkileri Yönetimi (Customer Relationship Management – CRM): Müşterilerle daha güçlü ve uzun vadede firma için kârlı ilişkiler geliştirmek amacıyla, onların ihtiyaç ve davranışlarını daha iyi anlamak için kullanılan strateji

Müşteri Odaklı Bakış Açısı (Customer-Centric View): Müşteriyi etkileyen herhangi bir kararda müşterinin istek ve ihtiyaçlarını temel kriter olarak alan yaklaşım

Müşteriyi Elde Tutma (Customer Retention): Uzun vadede müşteri sadakatini sağlamayı hedefleyen pazarlama stratejileri. Müşterileri elde tutmanın maliyeti yeni bir müşteri kazanmaktan her zaman daha azdır.

Müşteri Yaşam Süresi Değeri (Customer Lifetime Value): Müşterinin organizasyonla ilişkide olduğu süre boyunca organizasyona kazandıracağı tahmin edilen nakit akışı

Müşterinin Stratejik Değeri (Strategic Value): Müşterinin uygun stratejiler uygulandığında firmaya sağlayacağı gerçek değerinin ötesinde potansiyel olarak sağlayabileceği değer.

Otomatik Çağrı Dağıtıcı (Automatic Call Distributor – ACD): Genellikle büyük çağrı merkezlerinde kullanılan ve gelen çağrıları uygun olan müşteri temsilcisine otomatik olarak yönlendiren sistem

Otomatik Numara Tanıma (Automated Number Identification – ANI): Gelen çağrının telefon numarasını alıcıya aktararak arayan müşterinin tanınmasını sağlayan özellik

Öğrenilen İlişki (Learning Relationship) : Firma ve müşteri arasında kurulan ve her türlü müşteri verisinin müşteri bağlılığını arttıracak şekilde faydalı bilgiye dönüştürülüp firmanın gereken aksiyonları aldığı ve sürekliliğini sağladığı anlayış

Pareto İlkesi (Pareto Principle): Ekonomide genel bir ilkedir. Firma gelirlerine uygulandığı zaman; firmaların gelirlerinin %80’ini, müşterilerinin % 20’sinin sağladığını ifade eder.

Pasif Sadakat (Passive Loyalty): Müşterinin organizasyonla uzun bir süre işlem yapmaması veya daha iyi bir alternatif bulunmadığı için organizasyonla ilişkisini sürdürmesi

Veri Ambarı (Data Warehouse): Çeşitli veri tabanlarından çekilerek biçimlendirilen ve karar vermede kullanılan bilgi deposu

Veri Madenciliği (Data Mining): İstatistik veya yapay zeka yardımıyla verilerin analiz edilerek aralarında yeni bağlantılar kurulmaya çalışılması

Veri Modelleri (Data Models): Bir şekilde ilişkili olan firmanın tüm veri kümeleri

Yatırımın Geri Dönüşü (Return On Investment – ROI): Belli bir amaç doğrultusunda yapılan yatırımdan elde edileceği tahmin edilen finansal getiri

Yönetim Bilgi Sistemleri (Executive Information Systems – EIS): Üst yönetime yönelik raporlama amacıyla kullanılan alt sistem. Günümüzde çok boyutlu veri tabanlarından anlık sorgu yapmayı; satış, finans gibi kanallar üzerinde analitik uygulamalar geliştirmeyi sağlar.

Mawens Business Solutions’dan CRM konusunda daha detaylı bilgi alabilirsiniz. https://mawens.com/about-mawens-dynamics-365-partner/

Bu kategorideki diğer yazılara ulaşmak için https://blog.bariskanlica.com/category/crm-customer-relationship-management/

CRM Sistemleri İşinize Ne Katar?

12/05/202004/01/2021bkanlica

CRM müşterilerinizi elektronik bilgi bankasındaki bir isim olmaktan öteye geçiren bir iş stratejisidir. Sadece bir yazılım paketinin ötesinde, kişilerin şirketin her alanındaki süreçlerde veri ulaşımını ve müşteri ilişkilerini güçlendirecek taleplere cevap vermesini, iletişimi geliştirmesini, satış imkanlarında tanımlama ve rol üstlenilmesini, maddi kazancı, müşteri memnuniyetini ve kar marjının yükselmesini sağlar.

Nasıl Çalışır

Aslında sistemin işleyişi çok basit; şirket içindeki değişik bölümlerdeki çeşitli verilerin toplanmasını amaçlamaktadır. Satış, pazarlama, muhasebe, IT ve hatta depo çalışanları yazılıma veri girerek ve veri alarak sistemin aktif parçası olurlar. Bu sayede sistemin kullananlar detaylı müşteri geçmişi, açıklamalar, satım geçmişi, ödeme şablonları, vb… birçok detaya erişir.

Pazar araştırma şirketi Gartner Inc. ‘in 2007 araştırmalarına göre CRM‘in dünya çapındaki yazılım cirosu önceki yıla göre yüzde 14 artarak 7.4 milyar dolara yükselmiştir. İyi CRM programları müşteri ihtiyaçları, satın alma alışkanlıkları, tercihler ve endişeler üzerine bilgi depolarlar. Bu yazılımlar müşteri ihtiyaçlarını doğru karşılayacak şekilde periyodik elektronik posta ve satış mektuplarından daha sofistike ve tatminsel yollar kullanarak teknolojiyi ve kişiselleştirilmiş servisleri sunarlar. Buna ek olarak, detaylı ve iyi uygulanmış bir CRM programı şirketlerin datalarını daha etkin kullanmasına ve fiyatlandırmadan kaynak tahimlerine ve dağıtıcı ilişkilerine kadar yardım sağlarlar.

Bütün bunlardan sonra CRM programları size hala bilgi bankasının revize edilmiş hali gibi geliyorsa tekrar düşünün. Teknoloji, CRM’in kritik bir bileşeni ancak müşteri ilişkileri yönetimi de insan ve strateji bazlı bileşenlerdir. CRM programları işinizin değişik alanlarını kapsayacak, müşterileriniz ve kendi operasyonlarınız hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanızı sağlayacak güçlü bir araçtır. Her bir bilgi bölümü müşterileriniz hakkında daha iyi ilişkiler kurmanıza ve şirketlerini daha iyi anlayabilmenize, ihtiyaçlarını karşılamanıza yardımcı olacak geçmiş bilgisi, alım alışkanlıkları ve işyeri hakkındaki geniş şablonları sunar.

CRM’in Yararları

İş teknolojileriniz ve süreçlerinizde köklü bir değişim meydana gelmeden önce CRM’in şirketiniz için potansiyel faydalarını anlamak çok önemlidir.

İşiniz için

Bütün bilgilerinizi tek bir çatı altında toplayarak, CRM sistemi hata sayısını yok ederek müşteri sorunlarını rafa kaldırır. Adresler ve ulaşım bilgileri her zaman doğru olduğundan, satış elemanlarının yönetim servislerine erişmesi ve satınalma şablonlarının bir lokasyonda bulunması sayesinde CRM sistemi çalışanlarınızın mükemmel müşteri memnuniyetini yakalayacak şekilde odaklanmasına ve sonuç olarak karınızın yükselmesine olanak sağlar.

CRM aynı zamanda şirketinizin otomasyonunu ve başka fonksiyonlarını da yerine getirebilir. Müşteri listenizi özel fırsatlar ve bilgiler getirecek türde bölümlendirebilirsiniz. CRM sistemi belirli elektronik posta adreslerine talep yollandığında otomatik-cevap vererek; periyodik müşteri mektuplarına, yeni bilgilere, hatırlatıcılara, uygun dökümanlar göndererek bilgi akışı sağlamaya programlanabilir. Bütün bunlar sistem tarafından takip edilir ve yönetilir ve müşterileriniz işiniz hakkında bilgilendirildiğinde kesilir. Siparişler ve servis atamaları hakkındaki hatırlatmalar elektronik posta yoluyla gönderilmeye programlanabilir. Web arayüzündeki bilgi istemleri çalışanlara belirli promosyon tekliflerini hatırlatabilir ya da CRM sistemine eklenecek bilgiler hakkında soru sormalarına olanak sağlar.

Müşteri bilgileri tek çatıda toplandığı için, satış elemanları tahminleri, satış şablonlarını ve önemli noktaları kolayca yönetebilir. Bu hedefler için önemli bir kaynak olabilir. Kümelenmiş bilgiler müşterilerinizin eğilimleri ya da genel pazar kapsamında ipuçlarını göz önüne serer.

Müşterileriniz için

Yüksek etkinlik sayesinde , müşterileriniz de CRM sistemlerinden kar ederler. Bir müşteriniz sipariş vermek ya da yardım almak için aradığında artık “doğru kişi” için beklemek zorunda değil. CRM sistemine erişen herkes gerçek anlamda yardım sağlayabilir. Bu etkinliği arttırırken zaman kaybını azaltır. Çünkü bir CRM sistemi özel sipariş ayarlamalarını ya da müşteri tercihlerini barındırabilir, müşteriler sisteme erişen herhangi bir kimseden ihtiyacı olan bilgileri temin edebilirler. Bu şirket ilişkilerinizi daha elverişli konuma getirir. Müşteriler bilgilere kendileri de ulaşabilir ve bilgiler müşteri profilinde tutularak şirkete müşteri istek ve potansiyel sorunları hakkında ışık tutabilir.

Çalışanlarınız için

CRM çözümleri çalışanlarınıza birçok yoldan yardımcı olabilir. Çalışanlarınızın müşteri ihtiyaçlarını daha güçlü olarak karşılamasına ek olarak, işlerini daha iyi yapmalarının yanı sıra sıkıntı kaynaklarını yok ederek iş tatmininin artmasını sağlayarak iş akışı takibi ve verim katar. Müşteri-Çalışan ilişkileri ve sonuçları sisteme eklendiği için, hem çalışanlar hem de üst yöneticiler destek gerektiren ve güçlü olan alanları görebilirler. Eğer bir müşteri hizmetleri elemanının etkinliği düşerse ya da satış elemanının rakamları negatif yöndeyse, işveren göstergeleri takip ederek sorun kaynağının çalışan, müşteri, ürün ya da servislerden hangisinde olduğunu ya da hangi ürün ve hizmetlerin sunulduğunu görebilir.

CRM çalışan etkinliğinin soruna yol açabileceği noktalar için erken uyarı sistemine sahiptir. Örneğin, işveren satış elemanının rakamlarının son çeyrekte düştüğünü görebilir. Bu rakamların derinine inerek, satış elemanının verimliliğini azaltan yeni bir ürün ile uğraştığını görebilir. Ya da işveren satış alanlarının kontrolünün sonra dönemlerde çok genişleyerek etkin olarak kontrol altına alınamadığını keşfedebilir. CRM sistemi bu gibi durumları fark etmenizi sağlayacak ipuçlarını çalışanınızdan çok daha önce size söyleyebilir .

Satış Personeli için

CRM satış personeline çok daha detaylı ve elverişli hesap bilgileri erişimi sağlar. Pazarlama personeli için, CRM yönetim ve takip kampanyaları ve başka promosyon ihtiyaçları hakkında daha kolay yol gösterir. Müşteri hizmetleri personeli için, CRM bütün anlaşmalar ve kayıtlara anında erişim sağlayarak potansiyel sorunları gerçekleşmeden ortaya koyar.

Öteki Payda Sahipleri için

CRM, adından anlaşılacağı gibi müşteriler üzerine yoğunlaşır. Ancak CRM programınız normal müşteri profilinizin ötesinde olasılıklara, tedarikçilere, satıcılara, bağışçılara, yatırımcılara, dağıtımcılara ve iş kapsamınızdaki diğer ortaklarınıza yoğunlaşacak bilgilerinizi dahil edebilir. Böyle bir integrasyon pazarlama eforunuza katkıda bulunur, tedarik ve envanter takibi yapar ve ikmal zincirindeki her noktada ürün ve servis iletimi etkinliğini arttırır.

Mawens Business Solutions’dan CRM konusunda daha detaylı bilgi alabilirsiniz. https://mawens.com/about-mawens-dynamics-365-partner/

Bu kategorideki diğer yazılara ulaşmak için https://blog.bariskanlica.com/category/crm-customer-relationship-management/