Gerçek veriyle ölçüldü · Demir-Çelik
Talep–teklif trafiğini devralan yapay zeka personel ekibi
Demir-çelik toptan ticaretinde faaliyet gösteren bir firmada, gelen müşteri taleplerini okuyan, tedarikçi stok listeleriyle eşleştiren ve teyit sorgularını hazırlayan bir yapay zeka personel ekibi kurduk. Sistem, kurgu senaryolarla değil gerçek müşteri talepleriyle ölçüldü.
Müşteri gizliliği gereği firma adı paylaşılmamaktadır. Aşağıdaki tüm rakamlar canlı sistemin ölçüm raporlarından alınmıştır; hiçbir sonuç elle düzeltilmemiştir.
Gerçek müşteri talebi yakalandı — kaçan talep yok
Zararlı hata (yanlışlıkla mail tetikleyecek karar)
Yapay zeka isabet oranı — iki bağımsız koşumda %98,7 ve %99,5
Gerçek müşteri talebi, 1.237 ürün kalemi işlendi
Sistemin ölçeği
Sistem gerçek hacimle çalışıyor
Ölçümler küçük bir örneklemde değil, sahanın gerçek büyüklüğü üzerinde yapıldı.
müşteri talebi
Sistemin işlediği gerçek talep hacmi
stok kalemi
Tedarikçi listelerinden okunan ürün satırı
kelimelik muadil sözlüğü
Aynı ürünün piyasadaki farklı yazımlarını eşler
Muadil sözlüğü neden önemli? Piyasada aynı ürün onlarca farklı biçimde yazılır — "DKP sac", "soğuk hadde", "1.0338", "DC01"… Sözlük bu yazımları tek ürüne bağlar; sistem müşterinin diliyle tedarikçinin dilini eşleştirebilir.
Başlangıç noktası
Talep geliyordu, ama her adım elle dönüyordu
Demir-çelik toptan ticaretinde bir müşteri talebi tek satırlık bir mail olabilir: "5 ton NPU 200 ve 3 ton 2mm DKP sac fiyatı rica ederiz." Bu talebin karşılanması için önce ürünlerin ne olduğunun anlaşılması, sonra tedarikçilerin güncel stok listeleriyle karşılaştırılması, ardından ilgili tedarikçilere fiyat ve stok teyidi sorulması gerekir.
- Gelen mailler tek tek okunuyor; yoğun günlerde talep gözden kaçabiliyordu.
- Tedarikçilerden gelen stok listeleri farklı formatlarda (Excel, PDF, mail gövdesi, hatta fotoğraf).
- Fiyat/stok teyidi için tedarikçiler tek tek telefonla veya mailla aranıyordu.
- Karşılaştırma elle yapıldığı için hem zaman kaybı hem de en uygun tedarikçiyi kaçırma riski vardı.
Kurduğumuz ekip
Üç adımda çalışan bir yapay zeka personel ekibi
Talebi okur ve sınıflandırır
Gelen maili okur; müşteri talebi mi, tedarikçi listesi mi, bülten mi ayırt eder. Serbest yazılmış metinden kalemleri, ölçüleri ve kaliteyi çıkarır.
Tedarikçi stoklarıyla karşılaştırır
Anlaşılan kalemi tedarikçilerin son listeleriyle karşılaştırır; ürün ailesi, kalınlık, en ve kalite tutmalıdır. Bulamazsa uydurmaz — dürüstçe boş bırakır.
Teyit sorgusunu hazırlar
Eşleşen kalemler için ilgili tedarikçiye referans kodlu teyit maili hazırlar: stok hâlâ var mı, güncel fiyat nedir. Karşılaştırma tablosu yöneticinin önüne gelir.
Kritik adımda onay her zaman firmada
Sistemin tasarım ilkesi şudur: yanlış sınıflandırmanın en kötü sonucu birkaç gereksiz kayıt olabilir — müşteriye veya tedarikçiye giden hiçbir şey yanlışlıkla tetiklenemez. Son satış fiyatı ve müşteriye giden yanıt her zaman yönetici tarafından belirlenir.
Ölçüm
Kurgu senaryo değil, gerçek talepler
Sistem birbirinden bağımsız ölçümlerden geçti; toplam 406 gerçek müşteri talebi ve 1.237 ürün kalemi işlendi. Her ölçüm canlı sunucuda, üretimde çalışan sistemin birebir aynı motoruyla yapıldı. Koşumlar "kuru"dur: hiçbir e-posta gönderilmedi, veritabanına tek satır yazılmadı, sonuçlar elle düzeltilmedi.
| Ölçüt | Sonuç | Ne anlama geliyor |
|---|---|---|
| Müşteri talebi yakalama | 60/60 | Gerçek posta arşivinden seçilen dengeli örneklemde kaçan talep olmadı. |
| Zararlı hata | 0 | Müşteriye/tedarikçiye yanlışlıkla giden hiçbir işlem tetiklenmedi. |
| Gürültü eleme | 24/24 | Bülten, banka bildirimi, ihale daveti gibi ilgisiz mailler doğru elendi. |
| Talebi çözümleme | %100 | 991 kalemin tamamı müşteri metninden çıkarıldı (serbest yazım, ek, tablo dahil). |
| Ölçüyü okuma | %99 | Kalanında müşteri zaten ölçü yazmamıştı. |
| Yapay zeka isabet oranı | %98,7 – %99,5 | İki bağımsız koşumda, stokta karşılığı olan ve talebi net olan kalemlerde isabet. |
| Kesin sistem hatası | 2 ve 0 kalem | "Stokta vardı, bulmalıydı — bulamadı" durumu. 1.237 kalemde neredeyse sıfır. |
Yapay zeka isabet oranı — iki bağımsız koşum
İsabet: stokta karşılığı olan ve talebi net olan kalemlerde sistemin doğru eşleştirme oranı.
Eşleşmeyen kalemler neden eşleşmedi?
Bu ayrım önemlidir: "stokta gerçekten yok" ile "stokta var ama sistem bulamadı" çok farklı şeylerdir. İlki doğru davranıştır — sistem uydurmaz.
Sistem tahmin yürütmez; müşteriye netleştirme sorusu üretir.
Tedarikçilerin hiçbirinde bulunmayan ölçü/kalite — dürüstçe boş bırakıldı.
1.237 kalemde "stokta vardı, bulmalıydı" durumu yalnızca 2 kez oluştu.
Sektörünüz için
Aynı yapı, sizin iş akışınıza göre kurulur
Bu vaka demir-çelik ticaretinde kuruldu; ancak aynı mantık talep–teklif trafiği yoğun her sektörde çalışır: metal ve ısıl işlem, kalıp ve makine imalatı, hırdavat ve yapı toptancılığı, endüstriyel sarf ve dağıtım.