Nakit Talep Tahminlemesi ve Optimizasyonunda Yapay Zeka

TRAI Podcast serisinin bu bölümünde yapay zeka ile ATM ve şube nakit tahminlemesi, time series AutoML konularını ve daha fazlasını Arute Solutions‘dan Veri Bilimcisi Atıf Emre Yüksel anlatıyor.

Birçok sektörde nakit akışı yönetimini sağlamak, talep tahminlemesi ve optimizasyonu ile veriye dayalı analiz yapabilme kabiliyeti gibi konular iş kararları için her zaman önemli olmuştur. Makine öğrenimi ve Yöneylem araştırma algoritmaları kullanarak finans kurumları için “Nakit ve Rotalama Optimizasyonu” geliştiren Arute Solutions’ta veri bilimcisi olarak görev yapan Atıf Emre Yüksel, nakit optimizasyonunda yapay zeka kullanımını, pazar dinamiklerini ve kullanılan teknolojileri Betül Kübra Ekinci’ye (TRAI Ekosistem Yöneticisi) anlattı.

TRAI Podcast’ten Başlıklar 

• Nakit optimizasyonu problemi nedir ve nakit optimizasyonu probleminde yapay zekayı nasıl kullanıyor?
• Klasik yaklaşımların eksiği nedir? Yapay zeka kullanımı neden önemli?
• TimeSeries AutoML nedir? Nasıl bir değerlendirme yöntemi ve hangi metrikler gözlemleniyor?
• Talep tahminlemesi nasıl yapılıyor?
• Nakit optimizasyonu, talep tahminlemesi gibi çalışmalarda nasıl bir pazar var? Oyuncular kimlerden oluşuyor?

TRAI Podcast Serisi hakkında daha fazla bilgi için tıklayınız.