Bir yapay zeka tasarlamak, belirli bir problem çözmek için algoritmalar, veri ve hesaplama gücü kullanmayı içerir. Tasarım süreci, hedeflerinize, çözmek istediğiniz probleme ve kullanılabilir kaynaklara göre değişiklik gösterir. Genel bir AI tasarım sürecini bir örnek üzerinde detaylı olarak inceleyelim;

1. Hedefinizi Belirleyin
   İlk adım, yapay zekanızı ne amaçla kullanacağınızı net bir şekilde belirlemektir. AI tasarımının amacı, spesifik bir sorunu çözmek olduğundan, hedeflerinizi açıkça tanımlamanız önemlidir.
   Bizim hedefimiz Chargeback başvurularını incelemek ve karar almak, bunun yanında da hatalı ve hileli işlemleri önceden tespit etmek olsun.
2. Veri Toplama ve Hazırlık

AI modelini eğitmek için çok sayıda ve çeşitli veriye ihtiyacınız olacak. Bu veriler, modelin chargeback sürecini anlamasını ve modelin doğru bir şekilde çalışmasını sağlar.

İşlem Verileri: Herhangi bir ödeme işlemi hakkında detaylı bilgiler (işlem tutarı, işlem tarihi, ödeme yöntemi, vb.).
Chargeback Talepleri: Chargeback başvurusu yapan kullanıcıların talepleri hakkında bilgiler (başvuru nedeni, tarih, vb.).
Müşteri Verisi: Müşterilerin ödeme geçmişi, alışveriş davranışları, coğrafi konum bilgileri, vb.
Dolandırıcılık Verileri: Hileli işlemlerle ilgili geçmiş veriler. Örneğin, sahte kredi kartı kullanımı, şüpheli IP adreslerinden yapılan işlemler vb.
İşlem Onayları: Chargeback taleplerini başvuranlar ile ilgili işlem onayları (işlem onaylama, teslimat kanıtı, hizmet sağlama vb.).
Veriler, etiketlenmiş ve etiketlenmemiş olabilir. Etiketlenmiş veriler, geçmiş chargeback durumlarının doğruluğunu gösterebilir, etiketsiz veriler ise anomali tespit etme için kullanılabilir.

3. Model Seçimi ve Tasarımı

Chargeback sürecinde kullanılacak AI modeli, problemi en iyi şekilde çözebilmek için doğru algoritmalara dayanmalıdır. İşte bazı AI teknikleri:

a) Anomaly Detection
Chargeback süreçlerinde dolandırıcılığı tespit etmek için anomali tespiti önemlidir. AI, normal işlem kalıplarını öğrenebilir ve anormal veya şüpheli davranışları tanıyabilir.
Kümeleme Algoritmaları: K-means veya DBSCAN gibi algoritmalar, normal işlem verilerini tanımlayabilir ve şüpheli davranışları tespit edebilir.
Z-Score veya IQR : Bu teknikler, istatistiksel olarak alışılmadık verileri bulmak için kullanılabilir.

b) Supervised Learning
Makine öğrenimi, chargeback taleplerini incelemek için çok etkili olabilir. Bir model, geçmiş chargeback olaylarından öğrenerek, yeni taleplerin doğruluğunu tahmin edebilir.
Karar Ağaçları ve Random Forests: Model, chargeback başvurularını sınıflandırmak için kullanılabilir. Etiketlenmiş verilerle eğitilen bu modeller, hangi başvuruların geçerli olduğunu öğrenebilir.
Destek Vektör Makineleri (SVM): İkili sınıflandırma için güçlü bir algoritmadır. “Geçerli” ve “geçersiz” chargeback başvurularını ayırmak için kullanılabilir.
Logistic Regression: Bu model, verilerin doğrusal ilişkisini öğrenebilir ve chargeback başvurularının geçerliliğini tahmin edebilir.

c) Derin Öğrenme (Deep Learning)
Yapay Sinir Ağları (ANN): Büyük veri setleri üzerinde daha karmaşık modellerin öğrenilmesini sağlayabilir.
LSTM (Long Short Term Memory): Zaman serisi verisiyle çalışırken kullanılabilir. Örneğin, belirli bir müşterinin ödeme alışkanlıklarına bakarak gelecekteki chargeback taleplerini tahmin edebilir.
d) Doğal Dil İşleme (NLP)
Chargeback başvuruları genellikle metin biçiminde olur. Bu metinleri anlamak ve işlem doğruluğunu değerlendirmek için doğal dil işleme (NLP) kullanabilirsiniz.
Metin Sınıflandırma: Chargeback başvurusunun nedenini otomatik olarak sınıflandırabilir.
Vektörleştirme (TF-IDF, Word2Vec): Metin verisini sayısal verilere dönüştürerek modelin öğrenmesini sağlayabilirsiniz.

4. Modeli Eğitme ve Değerlendirme

Modelinizi eğitmek için ilk adım olarak verileri bölmelisiniz.

Eğitim Seti (Training Set): Modeli bu veri ile eğiteceksiniz.
Test Seti (Test Set): Modeli bu veri ile değerlendireceksiniz.
Değerlendirme metrikleri:
Doğruluk (Accuracy): Modelin doğru tahmin ettiği chargeback başvurularının oranı.
Precision ve Recall: Yüksek precision yanlış başvuruları azaltırken, yüksek recall gerçek chargeback başvurularını bulma oranını artırır.
F1-Score: Precision ve recall arasında denge sağlar.

5. Chargeback Sürecini Otomatikleştirme (Bu çok kullanılabilir olmayabilir,chargeback süreçleri finansal süreçlerdir.Ancak örnek olması açısından koydum.)

Modelinizi eğittikten sonra, chargeback başvurularının doğruluğunu belirlemek için yapay zeka otomatik olarak kullanılabilir.
Başvuru Sınıflandırma: AI, başvuruyu otomatik olarak “geçerli” veya “geçersiz” olarak sınıflandırabilir.
Otomatik Karar Alma: AI, dolandırıcılık tespiti yaptıysa, chargeback başvurusunun reddedilmesini sağlayabilir. Eğer başvuru geçerli ise, işlem iade edilebilir.

6. Modelin Sürekli İzlenmesi ve Güncellenmesi

Yapay zeka modeli sürekli olarak izlenmeli ve güncellenmelidir. Finansal dolandırıcılık taktikleri zaman içinde değişebilir, bu yüzden modelin güncel verilere göre yeniden eğitilmesi gereklidir.
Yeni Veri ile Güncelleme: Modeli, yeni chargeback başvuruları ve dolandırıcılık örnekleri ile yeniden eğitmek.
Gerçek Zamanlı İzleme: AI, gerçek zamanlı olarak chargeback başvurularını izleyebilir ve şüpheli davranışları tespit edebilir.

Yapay zeka tasarımı, veri toplama, model seçimi, eğitim, değerlendirme ve dağıtım süreçlerinin dikkatlice planlanmasını gerektirir. Başarı, doğru veriye, uygun model seçimine ve sürekli izlemeye dayanır. Yapay Zeka sürekli gelişen ve karmaşık bir alandır, bu nedenle denemeler ve iyileştirmeler yaparak zaman içinde gelişmesini sağlamak önemlidir. Böyle bir tasarım yaparken ürün yönetimi tekniklerini de kullanabilmek önemlidir. Her süreci yapay zeka ile otomatikleştirmek biraz abartmak olur, ancak işlerdeki bazı manuellikleri kaldırmak ve insan hatasını en aza indirmek için yapay zeka iyi bir ürün. Ancak özellikle finans sektöründe bu ürünü karar alıcı olarak kullanmak yerine karar verme sürecini destekleyici bir araç olarak kullanmak daha doğru bir yol olacaktır.

Gizem Özdemir

*PS Bu içerik oluşturulurken herhangi bir AI desteği alınmamıştır.