EtkinlikÖne Çıkan

TRAI Meet-Up’ın onikincisi, her zamanki yerinde, İTÜ ARI6’da, dopdolu bir salonda gerçekleşti. Konuşmacı programının yoğun olduğu etkinlikte, Sefamerve.com, Jetlink, Cbot.ai, Garanti Bankası, Kedi Design, YKB ve Sestek çalışmalarından ve chatbot teknolojisine bakış açılarından bahsetti.

GelecekHane kurucusu Halil Aksu, konuşmacı sayısı yüksek olduğundan kısa tuttuğu açılış konuşmasında, TRAI Meet-Up’ların birinci yılını tamamladığını bildirdi. Gelecek TRAI Meet-Up’ın Voice First konusuna odaklanacağını duyuran Aksu, etkinlik programını paylaşarak konuşmasını bitirdi.

Sefamerve.com‘da yapay zeka takımını yöneten Cüneyt Aksakallı, sunumunun başında chatbotlarının nasıl çalıştığına dair bir örnek gösterdi. Perakendedeki her özellik webte mevcutken, tek eksik parça satış temsilcisi ve bu eksik chatbotlarla giderilebilir diyen Aksakallı, mevcut chatbotlar geliştirilirken karşılaşılan zorlukları, chatbotların dar kapsamlı oluşu, yazım yanlışlarına ve lisan inceliklerine karşı sıkıntı olmaları, yapılandırılmış veri seti eksikliği, Türkçe üzerine yapılan çalışmaların kısıtlılığı, temel bilimlerden uzmanların alana yönlenmeyişi ve Hollywood filmlerinin firma içinde dahi beklentileri çok yükseltmesi şeklinde sıraladı. Aksakallı, normalde chatbotlar, verecekleri cevabın doğruluğu şüpheli olduğunda iletişimi devam ettirmesi için insana aktarırken, kendilerinde chatbotun insan müşteri temsilcisinin karşısında bir arayüz olarak çalıştığına dikkat çekti. Bir chatbot işbirliği platformu kurulması gerektiğini söyleyen Aksakallı, TRAI’nin bu konuda yardımcı olabileceğini söyledi. Son olarak, disruptive inovasyon için yapay zekanın merkeze koyulup, bunun çevresinde bir iş modeli kurulması gerektiğini vurguladı.

Jetlink‘den Ozan Can Köseley, Jetlink Chatbot Platformu isimli sunumunda öncelikle, chatbotların varlık sebeplerini, basit işlemler için çok beklenmesi, yeterli sayıda müşteri temsilcisi olmayışı ve yüksek sayıda çalışanın masraflı oluşu şeklinde sıraladı. Platformlarının sağladığı iki önemli şeyin, müşteri temsilcisi-chatbot işbirliğini sağlamak ve konuşma sayısını arttıran toollar olduğunu söyleyen Köseley, bir video örneği sundu. Jetlink platformu akışında botlar, bilemediklerini insana soruyor, insan devreye girsede avatar değişmiyor. Kanalını belirleyip botunuzu oluşturabiliyorsunuz, ayrıntılar seçilebiliyor. Platform anlık izleme sunuyor. Müşteri temsilcisi botun eski konuşmalarını görüyor ve kaldığı yerden devam edebiliyor. Bot müşteriye internet sitesinde doğru anda, doğru yerde ulaşabilir. Platformlarında content editör, analiz ve bot editör aynı kanaldan çalışabiliyor. 5 milyon kişiye sadece web messenger ile ulaşabildiklerini söyleyen Köseley, konuşmasını şu cümleyle bitirdi: “Doğru cevabı, doğru müşteriye, doğru kanaldan, doğu zamanda ulaştırın.”

Jetlink sunum dosyasına ulaşmak için tıklayınız.

Cbot.ai‘den Eylem Özen Baştürk, chatbot deneyimlerini aktardığı sunumuna, chatbotun varlığını sağlayan yakın tarihi ve ilgili öngörüleri aktararak başladı. Mekanik arayüzler deneyim kalitesini düşürürken chatbotların diyaloğu öne çıkartarak bu eksikliği giderdiğini söyledi. ING ve Amazon ile çalıştıklarını ileten Baştürk, İş Bankası için geliştirdikleri chatbotun yapay zeka içermesi açısından Türkiye’de ilk olduğunu vurguladı. 3 patent sahibi ve 6 Tübitak projesi gerçekleştirmiş olan Cbot.ai, chatbotlarında kendi teknolojilerini kullanıyor. Cbot’un, chatbotların tavsiye, bilgi verme ya da işlem yapma görevlerinden üçünü de yerine getirebildiğini söyleyen Baştürk, cbot’un yapabildiklerini, müşteri sorusunu cevaplama, hesaplama yapma, doğru linke-alana-kanala yönlendirme, şube yeri ve açık şube bilgilendirmesi şeklinde sıraladı ve 2500 farklı bankacılık alanında faaliyet gösterebildiğini iletti. Peki niçin chatbot diye soran Baştürk, maliyeti düşürmek ve müşteri deneyimini aktarmak şeklinde cevap verdi. Baştürk konuşmasını bankacılık sektörünün geleceğini chatbot açısından değerlendirerek konuşmasını bitirdi.

Garanti Bankası‘dan Kerem Abuç, sunumunda Ugi’yi anlattı. 2015’de başladıkları projelerinin, 2 milyon kullanıcı ve 20 milyon interaksiyona ulaştığını ileten Abuç, Ugi’yi önce kullanmalarına teşvik ettikleri çalışanlarına açtıklarını, ancak 6 aylık test sürecinin sonunda genele sunduklarını söyledi. Ugi’nin özelliklerini, en yakın şube-atm belirleme, piyasa bilgilerini aktarma, harcama geçmişini sunma, işlem yapma, para transferi, döviz alışverişi, borç ödeme, SSS cevaplama şeklinde sıraladı. Ugi’nin kullanıcının datasını kullanarak cevap verdiğini, eğer cevap veremezse “bir temsilciyi aramamı ister misiniz?” diye sorduğunu vurguladı. Abuç, konuşmasını bu özelliklerden bazılarını içeren bir video örneği sunarak bitirdi.

Kedi Design‘dan Umut Karlıklı, Müşteri Deneyim Tasarımı isimli sunumuna, Asimov’un kurgusal karakterlerinden olan Susan Calvin’den şu alıntıyla başladı: “Robotların daha insansı olmasını sağlıyorum.” Bir psikolog olarak görevini bu şekilde tanımlayan Karlıklı, evlilik teklifi örneği üzerinden her diyaloğun, amacı, kuralları ve ritüelleri olduğunu açıkladı. Chatbot tasarımının, bu deneyimlerin aktarımı olduğunu söyledi. Sihir yaratabilmek için 5 aşama tanımladı: 1- Ne istiyorsunuz? Kimden istiyorsunuz? Neden istiyorsunuz? Chatbot herkese uygun değil. Her sorun chatbotla çözülmek zorunda değil. 2- Sohbet akışı tasarlanıyor. Kullanıcı deneyimi tasarımı ve testleri. İhtiyaç ve eksikliklerin belirlenmesi. 3- Karakter inşası. “Seni seviyorum!” cümlesinin anlamı konsepte göre değişir. Çocuk (şevkat), sevgili (romantik), patron (sıkıntı)… Chatbotun kendisi, rolü ve kurumu üzerinden duygu durumu, davranışı ve dili inşa ediliyor. 4- Metin. “Doğru zamanda doğru şeyi söylemek gerekir.” -Goethe. Ana kurgular, yan kurgular, small talk (hoş beş), sakıncalı durum metinleri. 5- Eğitim. Dil kullanımı sürekli gelişiyor. Örneğin gençlerde evet yerine aynen kelimesi kullanılıyor. Para kelimesinin alternatiflerinden bazıları: mangır, mani, sipali…

YKB‘den Onur Deniz, yaptığı teknik ağırlıklı sunumda geliştirdikleri chatbottan bahsetti. Yaptıklarını, intent detection, semantik ağ çıkarılması, NSI ve NBI, duygu analizi, ve information retrieval soru sorulması başlıkları altında sundu. Zemberek kütüphanesini kullandıklarını söyleyen Deniz, bankacılık ve Türkçe odaklı mimarilerini tanıttı. Kullandıkları veri seti bir milyonun üzerinde diyalogdan oluşuyor ve konu sınıflandırma için etiketlemeyi kendileri yapmışlar. Konu başlıklarıyla ilgili cümleleri önce bankacılıkla ilgili olup olmamasına göre, sonra hangi bankacılık alanıyla ilgili olduğuna göre ayırıyorlar. Soru-cevap modülü, mesajların kümelenmesi ve cümle oluşturma gibi özellikler üzerine çalıştıklarını aktaran Deniz, bir demo sunumuyla konuşmasını bitirdi.

Sestek‘den Tülin Ebcioğlu, Sestek’teki chatbot çalışmalarından bahsetti. 10 dilde Speech to Text, Text to Speech yapabildiklerini söyleyen Ebcioğlu, 18 yıllık deneyime 250+ referans sığdırdıklarını kaydetti. Üzerine çalıştıkları yeni projeleri olan Turkcell Hesabım, Ziraat Asistan ve Arçelik Asista’dan bahsetti. Niyet anlamada, kelime yerine cümleyi anlamanın önemini vurguladı. Türkçe’nin sondan eklemeli olması ve çok sayıda eş anlamlı kelime barındırmasının oluşturduğu zorluklara dikkat çekti. Ebcioğlu sunumuna, diyalog kurma konusunda tespit ettikleri bir çok püf noktayı paylaşarak devam etti…

TRAI Meet-Up #12 canlı yayın kayıtları: 1.Bölüm ve 2.Bölüm
Gelecek etkinlik: TRAI Meet-Up #13 Voice First

TRAI ile ilgili yorumlarınızı paylaşmak, talepte bulunmak ya da tanışmak için bize e-posta atabilirsiniz: info@turkiye.ai