Akıllı arama
yapay zeka teknolojisinin gelmesi ile anlam kazanan bir kavramdır. Günümüzde akıllı
arama denildiği zaman kastedilen Google arama motoru gibi arama yapabilen
yapılardı. Fakat bu artık yeterli değil. İstemiş olduğumuz dokümanın içerisinde
geçen kelimeleri gösterip dokümanın tümünü açmamız, sonrasında içerisinden
bizim için önemli olan kısmı bulmamız artık bir zaman kaybı. Bunun yerine benim
ne aradığımı anlayan bir yapı olsun ve aramak istediğim paragrafı veya cümleyi
direk karşıma getirsin, tüm dokümanı taramamı benden istemesin gibi yeni bir
ihtiyaç ortaya çıktı.
Bankacılık
sektörünü ele alırsak, içeride var olan doküman sayısını bilmemizin ihtimali
yok. Genel bir kavram üzerinden arama yapmak isterseniz, istemiş olduğunuz
dosyası bulma zamanınız tahmini on dakikadır. Yazmış olduğunuz yazılımın hukuk
birimine, uyum birimine ve bankanın kurumsal yapısına uygunluğunu tespit
edebiliyor olmanız lazım. Tüm bunları araştırmak için neredeyse yarım gününüzü
harcamanız gerekir. Yarım gün karşısında yaptığınız onca araştırma sonucunda
tüm uygunlukları geçebiliyorsanız yazılımınızı o zaman canlıya alabiliyorsunuz.
Çağrı
merkezlerini ele alalım. Örneğin bir müşteri aradı ve 30000 lirası olduğunu
söyledi ve karşılığında ne kadar faiz alabileceğini sordu. Günümüzde var olan arama
kavramında “30000 liraya ne kadar faiz?” gibi bir soru sorup karşılığını
alabilmeniz mümkün değildir. Müşteriyi beklemeye alıp, güncel faiz oranları
gibi bir arama ile ilgili dokümana erişip dokümanı taradıktan sonra hangi
aralık olduğunu bulup sonrasında tekrar müşteriye bağlanıp cevap
verebiliyorsunuz. Geçen süre tahmini olarak 4 dakikadır. Bu süre bir müşteriyi
bilgilendirmek için çok yüksek bir süredir.
Sadece iki örnek
üzerinden değerlendirmiş olduğum konuyu tüm banka kanallarına yayarak örnekleri
çoğaltabilmek mümkündür.
Akıllı arama
kavramı ile temel odak istemiş olduğu dokümana basit ve hızlı bir şekilde
ulaşabilmektir. İlk olarak şundan bahsetmek gerekir ki siz ek olarak bir data
yüklemenizi yapmanıza gerek yoktur. Sisteme gösterilen yerlerde olası
değişiklikler öncesinden sisteme tanımlanır. Sisteme daha önceden tanıtılan
pathlere(yollara) herhangi bir yükleme olduysa sistem bunu algılar ve sadece
değişikliğin olduğu yerleri tekrar taramaya başlar. Bu şekilde sizin tüm sistem
üzerinde bulunan dokümanlarınızı sisteme işlemek mümkündür. İkinci kısımda
sistemden arama için beklenenler alışageldik arama mantığı gibi değildir. Size
doküman göstermez. Bir örnek üzerinden gitmek gerekirse; siz “mevduat faiz
oranlarını öğrenmek istiyorsunuz” bu cümleyi aratıp ağırlığı en yüksek olan dokümanın
ilgili paragrafı size getirilir. Tüm doküman ve doküman içerisinde geçen yerler
çizili bir şekilde karşınıza gelmez. Bu bir zaman kaybıdır. Arama mantığı ile
sağlanan doğru bilgiye en hızlı şekilde ulaşma şeklidir.
Bu şekilde hem
internal(dahili) arama için büyük bir zaman kaybı kazanmakta, hem de chat temsilcilerin
bilmedikleri bir soru karşısında cevap verme zamanlarını neredeyse yarı yarıya
indirme imkanı sunmaktadır.
Arama mantığının
değişim zamanı 15 yıllık bir kullanım tecrübesi ardından gerekli hale gelmiş ve
zamanın gerisinde kalmıştır. Bu sayede zamandan tasarruf ve gereksiz meşguliyet
sürelerini en aza indirgemek hedef alınmıştır.
Akıllı Arama ile
beklenti anlık olarak dokümana değil, doküman içerisinde gerekli olan paragrafa
ihtiyacımızın olduğudur. Peki bunu chatbot kavramı ile nasıl entegre hale
getirebiliriz. Örnek üzerinden gitmek gerekirse, canlı temsilcinin tek görevi
müşterilere cevap vermek. Artık müşterileri chat kanalında chatbot’un
karşılayacağını biliyoruz. Chatbot bu karşılamayı yaptığını varsayalım.
Müşterinin sormuş olduğu oldukça özel bir soruya cevap veremediğini anlıyoruz.
3 kere üst üste “Üzgünüm, sizi anlayamadım, nasıl yardımcı olabilirim?” gibi
bir soru ile döndüyse bu müşteriyi elde var olan konuşma metni ile beraber
canlı temsilciye aktarmak gereklidir. Sormuş olduğu özel soruyu temsilcinin de
bilme olasılığı çok düşüktür. Bundan dolayı canlı temsilciye aktarılma
durumunda da kendisi dokümanlar içerisinden bir arama yapması gerekecektir. Bu
durumda akıllı arama kavramı müşteriye hızlı yanıt dönebilmemiz için tekrar
devreye girmektedir.
Bankacılık sektörü için bu örnekler çoğaltılabilir ve her bir kanal üzerinden entegrasyonların çok varyasyonlu şekilde yapılması alınacak olan verimi arttıran bir unsur olabilir.
Bankacılık sektörü için bu örnekler çoğaltılabilir ve her bir kanal üzerinden entegrasyonların çok varyasyonlu şekilde yapılması alınacak olan verimi arttıran bir unsur olabilir.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder