Sessiz Fraud Avcısı: İade-İndirim Kötüye Kullanımını Davranışla Yakalayan Ai

Sessiz Fraud Avcısı: İade-İndirim Kötüye Kullanımını Davranışla Yakalayan Ai fikri, kupon/iadeyi kötüye kullanım görünmez kayıp yaratıyor; kurallar yetersiz. gibi görünmez ama maliyeti yüksek bir sorunu merkeze alır. Birçok ekip bu sorunu günlük telaş içinde ‘normal’ sanır; oysa doğru veriyi doğru sırayla toplayınca hem maliyet düşer hem de karar kalitesi artar. Ürünün ilk hedefi, dağınık sinyalleri tek bir karar ekranında birleştirip herkesin aynı resme bakmasını sağlamaktır.

Çözüm yaklaşımı net: Davranış kalıplarından (adres, cihaz, iade paterni, kupon zinciri) şüpheli kümeleri çıkarıp aksiyon önerir. Ancak yalnızca çıktı vermek yetmez; skorun ve önerinin gerekçesi anlaşılır olmalıdır. Sistem her öneriyi açıklanabilir şekilde üretir: hangi sinyal ağır bastı, hangi veri eksik, hangi aksiyon riski azaltır. Böylece kullanıcılar otomasyona körü körüne bağlanmaz; güven kademeli oluşur.

Mimari üç katmandan oluşur. 1) Veri katmanı: mevcut sistemlerden (CSV, ERP, e‑ticaret paneli, takvim, loglar) ham veriyi alır ve standart bir sözlüğe çevirir. 2) Karar motoru: müşteri yolculuğu ve kayıp nokta sinyallerini ağırlıklandırır, paternleri bulur, risk/etki hesabı yapar. 3) Aksiyon katmanı: uygulanabilir görevler, öneriler, uyarılar ve izleme metrikleri üretir.

MVP’de hedef tek bir “aha” anıdır: kurulumdan sonra ilk gün, en kritik 10 öğe ve her biri için 1 sonraki adımı görmek. Bu nedenle MVP kapsamı bilinçli dar tutulur: önce yüksek etkili bir veri kaynağı, sonra küçük ama güven veren bir aksiyon seti. Kullanıcıların en çok tıkladığı öneriler ve en çok reddettiği aksiyonlar, ikinci sprintte kural setini iyileştirir.

Ölçüm için iki KPI seti önerilir. Operasyon KPI’ları: manuel kontrol süresi, inceleme kuyruğu boyutu, hatalı karar oranı, eskalasyon sayısı. İş KPI’ları: gelir artışı, maliyet düşüşü, iade/iptal azalması, memnuniyet ve tekrar satın alma. Böylece ürün ‘rapor’ değil, ROI üreten bir operasyon kası olur.

Sektör özelinde güven ve kontrol çok önemlidir. e-ticaret gibi alanlarda yanlış önerinin maliyeti yüksek olabilir; bu yüzden sistem “emin değilim” dediğinde insana paslar. Panelde bir “güven seviyesi” bulunur; düşük güvenli öneriler ayrı kuyruğa alınır ve neden düşük güven olduğu açıkça yazılır.

Entegrasyon stratejisi modüler olmalıdır: önce kopyala‑yapıştır/CSV ile başlamak kurulum bariyerini düşürür; sonra API entegrasyonları (webhook, scheduled pull, tek tık yetkilendirme) gelir; en sonda onay akışları, rol bazlı yetki, loglama ve denetim eklenir. Özellikle büyük ekiplerde ‘kim neyi neden yaptı’ izlenebilirliği satışın anahtarıdır.

Risk yönetiminde iki kırmızı çizgi vardır: veri güvenliği ve yanlış yönlendirme. Hassas veriler maskelenir, loglar denetlenir ve model çıktıları ‘öneri’ olarak işaretlenir. Otomatik uygulama yerine ‘önce öner, sonra onayla’ yaklaşımı, hasarı sınırlarken güveni artırır.

Gelir modeli değerin ölçülebildiği metrikle hizalanır: küçük işletmeler için hacim bazlı paketler; orta ölçek için ekip koltuğu + entegrasyon; kurumsal için SLA, audit ve çoklu birim yönetimi. İçeride ise doğal yükseltme anları oluşur: daha fazla entegrasyon, daha uzun geçmiş veri, daha gelişmiş raporlama ve özel kural setleri.

Bu fikir TeknolojiTR’de yayınlandığında yalnızca bir “fikir” olarak kalmaz; yanında MVP yol haritası, örnek promptlar, metrik listesi ve uygulama notlarıyla bir blueprint’e dönüşür. Bu yaklaşım, benzer görünen içeriklerden sektör‑özgü ayrıntılarla ayrışır ve organik aramada daha net niyet yakalar.

Sektöre özel bir senaryo: ölçüm odağında tipik bir gün düşün. Sistem sabah ilk iş, dünün verisini tarar ve 3 kritik uyarı üretir. Her uyarıda ‘neden şimdi?’ açıklaması vardır. Kullanıcı tek tıkla öneriyi göreve çevirir ve sonuçlanınca geri bildirim verir. Bu geri bildirim karar sınırlarını iyileştirir; aksiyon ve etik sınır tarafında her hafta daha iyi hale gelen bir döngü oluşur. Ürünün değeri, tek seferlik rapor değil, yaşayan bir operasyon refleksi oluşturmasıdır.

Aşağıdaki sipariş/iade verisinden kötüye kullanım paterni var mı tespit et. 0-100 risk puanı ver ve nedenlerini açıkla. Veri: {orders}