Kapalı devre
Kurumsal yapay zekâ ve veri analiz platformu
Kurum verisini tek akışta toplar, analiz eder ve çalışanların bu veriyle doğal dilde konuşmasını sağlar — tamamen kurumun kendi altyapısında.
Dil modeli, bilgi tabanı ve analiz motoru kurumun kendi altyapısında çalışır.
Bugün her kurum ciddi miktarda veri üretiyor. Bu verinin değeri çok yüksek; ancak çoğu kurumda karar süreçlerine dönüşmüyor.
Veri var, cevap yok. Üç temel engel bu verinin kullanılmasını engelliyor.
01
Bir kısmı veri ambarında, bir kısmı Excel ve CSV dosyalarında, bir kısmı PDF ve Word dokümanlarında, bir kısmı da başka sistemlerin API’lerinde duruyor. Bir soruya cevap bulmak için birkaç sistemi elle taramak, dosyaları birleştirmek ve bir uzmanın saatlerini harcamak gerekiyor.
02
Raporlar ortalamaları, grafikleri ve tabloları gösteriyor ama “Bu değer neden yükseldi?”, “Bu normal mi?”, “Önümüzdeki dönem ne bekleyelim?” sorularını cevaplamıyor. Bu yorumu yapabilecek analist sayısı sınırlı, karar ise gecikiyor.
03
Bulut yapay zekâ servisleri güçlü; ancak kişisel veri, ticari sır veya regülasyona tabi bilgi kurum dışındaki bir sunucuya gönderilemez. KVKK, sektör regülasyonları ve güvenlik politikaları buna izin vermez. Kurumlar ya yapay zekâdan vazgeçiyor ya da veri güvenliğini riske atıyor.
Kurumun tüm verisini tek bir akışta toplar, anlamlı hâle getirir, sayısal analizini yapar ve çalışanların bu veriyle doğal dilde konuşmasını sağlar.
Veri dağınık
Tüm veri tek akışta toplanır ve yapay zekânın anlayacağı biçime dönüştürülür.
Sayılar konuşmuyor
Sayısal analiz otomatik yapılır; sonuçlar doğal dilde yorumlanır.
Bulut yapay zekâ kullanılamıyor
Dil modeli, bilgi tabanı ve analiz motoru kurum içinde, kapalı devre çalışır.
Verinin tek bir satırı bile dışarıdaki bir yapay zekâ servisine gönderilmez.
Her modül tek bir işi üstlenir; verinin yolculuğu uçtan uca izlenebilir.
01 · Veri toplama
Kurumun mevcut sistemlerini değiştirmesi gerekmez; veri bulunduğu yerden alınır.
Kurumsal veri ambarındaki tablolara doğrudan bağlanır, kayıtları düzenli olarak çeker.
Klasörlere bırakılan JSON, CSV ve doküman dosyalarını otomatik fark eder ve işler.
Diğer sistemlerin API’lerini belirli aralıklarla sorgular, canlı akışları dinler.
Diğer uygulamalar veriyi JSON veya CSV olarak doğrudan YakınBoğazAI’a iletir.
PDF, Word, PowerPoint, metin ve CSV dosyaları arayüzden yüklenir.
Sistem her kaydın bir parmak izini tutar. Sonraki senkronizasyonda yalnızca yeni eklenen veya değişen kayıtlar yeniden işlenir. İlk yükleme bir kez yapılır; sonraki güncellemeler dakikalar içinde tamamlanır.
02 · Dönüştürme
Ham tablolar ve dosyalar yapay zekânın doğrudan anlayabileceği biçimde değildir. Farklı kaynaklardan gelen veri ortak bir doküman formatına çevrilir.
Her kaynak aynı yapıya dönüştürülür; kayıtlar ilgili kişi veya varlık altında birleştirilir.
Kişi veya varlığın tüm geçmişinin okunabilir özeti.
Her dönem için ne olduğunu anlatan raporlar.
Böylece yapay zekâ tek tek satırlara değil, bağlamı olan, okunabilir bilgiye erişir.
03 · Kurumsal bilgi tabanı
Dönüştürülen dokümanlar eğitim ve bilgi tabanı modülüne aktarılır.
Dokümanlar anlamlı parçalara bölünür.
Her parça, anlamını temsil eden sayısal bir vektöre çevrilir. Bu işlem de kurum içinde çalışan bir modelle yapılır.
Vektörler kurum içindeki vektör veritabanında, konu bazlı koleksiyonlar hâlinde saklanır.
Arama kelime eşleşmesine göre değil, anlamına göredir. “Geçen yıl böbrek fonksiyonu bozulan hastalar” gibi bir soru, dokümanda bu ifade birebir geçmese bile ilgili kayıtları bulur.
04 · Sayısal analiz
Ölçüm, sensör, satış veya operasyon verisi zaman serisi veritabanına kaydedilir ve analiz edilir. Sonuçlar raporlanır, saklanır ve panel üzerinden izlenir.
Temel istatistikler, dağılım, korelasyon ve hipotez testleri.
Trend, mevsimsellik ve kırılma noktası tespiti.
Z-skoru, IQR, Isolation Forest ve DBSCAN ile olağandışı değerler bulunur, önem derecesine göre sınıflandırılır.
ARIMA, üstel düzeltme (Holt-Winters) ve hareketli ortalama ile gelecek dönem öngörüsü.
05 · Yapay zekâ ile yorumlama
YakınBoğazAI’ın kalbinde, kurum sunucularında çalışan büyük bir dil modeli vardır.
Soru önce kurumsal bilgi tabanında aranır; en ilgili bilgi parçaları bulunur.
Bu parçalar soruyla birlikte dil modeline verilir.
Model, kurumun kendi verisine dayanarak doğal dilde cevap üretir ve kaynaklarını gösterir.
Bilgi tabanında ilgili bilgi yoksa model genel bilgisiyle yanıt verir.
Anomali bulunduğunda olası nedenlerini, tahmin üretildiğinde ne anlama geldiğini sade bir dille açıklar.
Terim tanımları, hassasiyet toleransı ve konu kuralları kod yazmadan arayüzden girilir. Onaylı sohbetler bilgi tabanına geri kazandırılır; sistem kullanıldıkça zenginleşir.
06 · Arayüzler
Web panelinin temel işlevleri — sohbet, analiz, kayıt detayları, doküman yükleme ve izleme — sahadaki yöneticiler ve çalışanlar için iOS ve Android uygulamasında da vardır.
Sistem durumu ve özet göstergeler.
Analiz ekranı, zaman serisi grafikleri, kişi ve varlık detayı.
Kayıtlı geçmişiyle yapay zekâ sohbeti.
Doküman yükleme ve bilgi tabanı yönetimi.
Veri aktarımının izlendiği log ekranı ve model ayarları.
07 · Güvenlik ve altyapı
Metin, kayıtlar ve tüm modüller kurum altyapısında, kapalı devre çalışır.
Dil modeli, vektör veritabanı, analiz motoru ve tüm veritabanları kurum altyapısında çalışır.
Tüm istekler kimlik doğrulayan merkezi API geçidinden geçer. JWT oturum kullanılır; çıkışta oturum geçersiz kılınır; şifreler bcrypt ile saklanır.
Dış erişim HTTPS üzerinden, ters vekil sunucu arkasından sağlanır.
Tüm servislerin ve veritabanlarının durumu merkezi olarak izlenir.
Konteyner tabanlıdır. Kurumun kendi sunucularına veya kuruma ayrılmış özel bulut ortamına kurulur. Yapay zekâ işleri GPU’lu sunucuda, uygulama ve veritabanları ayrı sunucuda ölçeklenir.
Bir kurumun veri ambarında on binlerce müşteri, yılları kapsayan işlem ve ölçüm kayıtları; ayrıca yüzlerce sayfa prosedür dokümanı var.
“Son altı ayda değerleri sürekli yükselen müşteriler kimler ve prosedüre göre ne yapmamız gerekiyor?”
Veri ambarına bağlanır; kayıtları özet profil ve dönemsel raporlara çevirir, prosedürlerle birlikte bilgi tabanına yazar.
Sayısal ölçümler analiz motoruna akar; olağandışı değerler otomatik işaretlenir.
Bir yönetici mobil uygulamadan soru sorar.
Sistem ilgili kayıtları ve prosedürü bulur; dil modeli kaynaklarıyla birlikte cevap verir.
Ertesi gün yalnızca değişen kayıtlar yeniden işlenir; bilgi tabanı güncel kalır.
Bu süreçte verinin hiçbir parçası kurum dışına çıkmaz.
YakınBoğazAI, kurumların elindeki dağınık veriyi tek bir akıllı bilgi kaynağına dönüştürür; yapay zekânın gücünden vazgeçmeden veri egemenliğini tamamen kurumda tutar.
Dağınık veri tek akışta toplanır ve anlamına göre aranabilir hâle gelir.
Analiz otomatik yapılır; sonuçlar doğal dilde, saniyeler içinde yorumlanır.
Her şey kurum altyapısında, kapalı devre çalışır; veri dışarı çıkmaz.
