Proje İçeriği

İntegral Yatırım bünyesinde tasarlayıp geliştirdiğimiz Integral IQ ve RolloverIQ, kritik finansal operasyonların otomatik yürütülmesini, üretilen verilerin yapay zeka ile anlamlandırılmasını ve çalışanların kurumsal uygulamalarla doğal dilde etkileşim kurmasını sağlayan bütünleşik bir teknoloji projesidir. Proje kapsamında, operasyonel süreçleri yürüten otomasyon platformuyla bu süreçlerin durumunu, sonuçlarını ve teknik kayıtlarını açıklayabilen bir Agentic AI agentini aynı mimaride buluşturduk.

RolloverIQ, vade değişim süreçlerindeki zaman kritik iş adımlarını tanımlı kurallar doğrultusunda otomatik gerçekleştirir. Integral IQ ise uygulamanın ürettiği operasyonel verileri, işlem durumlarını, logları, hata kayıtlarını ve çalışma sürelerini sorgulayarak kullanıcıların sorularına anlaşılır yanıtlar verir. Bu birliktelik sayesinde işi gerçekleştiren, gerçekleşen işlemi kayıt altına alan ve ortaya çıkan sonucu yapay zeka aracılığıyla açıklayan bir operasyon modeli oluşturduk.

Projemizi öncelikle kurum içindeki kritik süreçleri iyileştirmek amacıyla hayata geçirdik. Bu dönüşüm, çalışanlarımızın süreç bilgisine doğrudan erişebildiği yeni bir kurum içi yapay zeka hizmetini de beraberinde getirdi. İş birimleri, teknik ekiplerin desteğini beklemeden operasyonun durumunu öğrenebilirken; teknik ekipler de aynı kayıt altyapısından yararlanarak servis davranışlarını, işlem sonuçlarını ve hata ayrıntılarını değerlendirebiliyor.

Şekil 1’de gösterilen bütünleşik mimari, operasyonun yürütülmesi ile yapay zeka tarafından anlamlandırılması arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. İş süreçlerinin ürettiği kayıtlar, hem operasyonel kontrolün hem de doğal dilde bilgiye erişimin ortak temelini oluşturmaktadır.

Şekil 1. RolloverIQ operasyonu yürütür ve sonuçlarını kaydeder. Integral IQ, ilgili bağlamı ve kayıtları kullanarak kullanıcıların sorularını yanıtlar.

Projenin çıkış noktasını, finansal operasyonlarda doğruluk, zamanlama ve bilgiye erişim ihtiyaçlarının birlikte karşılanması oluşturdu. Vade değişimlerinde farklı kontratların farklı saatlerde işleme alınması; işlem modu değişikliklerinin, raporların ve müşteri bildirimlerinin birbirine bağlı ilerlemesi gerekiyordu. Sürecin manuel yürütülmesi, yoğun takip gerektiriyor; çalışanlara bağımlılığı ve operasyonel hata riskini artırıyordu.

Aynı zamanda, bir işlemin tamamlanıp tamamlanmadığını veya bir servis çağrısının sonucunu öğrenmek için farklı ekranların, veritabanı kayıtlarının ve teknik logların incelenmesi gerekiyordu. Operasyonu gerçekleştirmek kadar, operasyonun durumunu doğru yorumlamak da emek gerektiriyordu. Projeyi bu iki ihtiyacı birlikte karşılayacak şekilde tasarladık.

RolloverIQ ile vade değişim operasyonlarını uçtan uca otomatikleştirdik. Platformun merkezinde, kontrat takvimi ile parametrik servis kurallarından oluşturulan zamanlanmış iş listesi bulunur. Her kayıt, hangi iş adımının hangi kontrat için hangi tarih ve saatte çalışacağını belirler. Böylece operasyonun yürütülmesi, önceden tanımlanmış ve izlenebilir bir plana dayanır.

Kontrat takviminde eski ve yeni vade bilgileri, vade değişim tarihi, yeni pozisyon açılmasının sona ereceği saat ve yeni vadenin devreye alınmasına ilişkin kritik zamanlar yönetilir. Servis parametreleri ise iş adımının vade tarihinden kaç gün önce veya sonra çalışacağını, çağrı saatini, önceliğini ve deneme sayısını belirler. Genel kurallar ile kontrata özel istisnalar aynı yapı içinde ele alınır.

Şekil 2’deki kontrat takvimi ekranı, farklı kontratlara ait vade bilgilerinin ve kritik işlem saatlerinin tek merkezden yönetildiğini göstermektedir. Takvim kayıtları, Hazine onayı ve toplu veri aktarımı işlevleriyle birlikte operasyonun planlama ve kontrol aşamasını oluşturmaktadır.

Şekil 2. Kontrat bazında vade değişim tarihleri, eski ve yeni vade ayları, işlem saatleri ve Hazine onay bilgilerinin yönetildiği uygulama ekranı.

Takvim veya parametrelerde değişiklik olduğunda ilgili iş listesi güncellenir. Zamanı gelen adımlar SQL Server Agent üzerinden çalıştırılır; servis çağrısının sonucu ve çalışma durumu kaydedilir. Bölgesel yaz/kış saati kuralları da planlamaya dahil edilerek farklı piyasalara bağlı kontratların zaman yönetimi desteklenir.

Şekil 3’te görülen servis parametreleri, iş süreçlerindeki zamanlama ve çalıştırma kurallarını açık biçimde tanımlamaktadır. Servis tipi, öncelik, deneme sayısı, gün farkı ve çalışma saati gibi alanlar sayesinde operasyonel bilgi, uygulamanın otomatik olarak işletebildiği kurallara dönüşmektedir.

Şekil 3. İş adımlarının hangi gün ve saatte, hangi öncelikle ve kaç deneme hakkıyla çalışacağını belirleyen parametrik yönetim ekranı.

Otomasyon kapsamında API işlemleri, işlem modu değişiklikleri, açık pozisyonlara ilişkin raporlar, Hazine ve teknik ekip bilgilendirmeleri, müşteri e-postaları, işlem platformu içindeki mesajlar ve SMS bildirimleri yönetilir. Örneğin yeni pozisyon açılmasının sona erdirildiği adımda ilgili kontratın işlem modu değiştirilir; bu işlemin sonucuna bağlı ekip bildirimleri de aynı operasyon akışında yürütülür.

Şekil 4’teki RolloverIQ operasyon izleme ekranı, bu iş adımlarını zaman çizelgesi üzerinde görünür hale getirmektedir. Kullanıcılar, tamamlanan işlemleri ve sıradaki adımları planlanan çalışma saatleriyle birlikte takip edebilmektedir.

Şekil 4. RolloverIQ arayüzünde iş adımları, planlanan çalışma zamanları ve durumları tek zaman çizelgesi üzerinde takip edilir. Yeşil adımlar tamamlanan, sarı adımlar bekleyen işlemleri gösterir.

Otomasyonun güvenilirliği için kontrol mekanizmalarını sürecin içine yerleştirdik. Kontrat takvimlerinin toplu yüklenmesinde veriler önce ara alana alınır ve iş kurallarına göre kontrol edilir. Tarih çakışması veya uygun olmayan kayıt gibi durumlarda aktarımın bütünlüğü korunur; hata oluştuğunda işlem geri alınır. Hazine onayı, takvimin operasyonel olarak kontrol edilmesini sağlayan bir aşamadır. Onaylanan takvim ve tanımlanan kurallar üzerinden rutin iş adımları otomatik yürütülür.

Çalıştırma tarafında başarılı adımların yeniden çalışmasını önleyen kontroller bulunur. Deneme sayıları ve tekrar çalıştırma pencereleri parametrelerle yönetilir. Böylece aynı işlemin gereksiz tekrarlanması önlenirken, gerektiğinde kontrollü yeniden çalıştırma olanağı korunur.

Şekil 5’teki servis yönetimi ekranında, operasyonu oluşturan servislerin tanımları, zaman ofsetleri ve yeniden deneme aralıkları birlikte görülebilmektedir. Servislerin kısa adları ve açıklamaları, teknik tanımların operasyon ekipleri tarafından da takip edilebilmesini kolaylaştırmaktadır.

Şekil 5. Servis tanımlarının, zamanlama ayarlarının, yeniden deneme aralıklarının ve oluşturma/güncelleme kullanıcı bilgilerinin birlikte yönetildiği ekran.

Bildirim süreçlerini de bu kontrol yaklaşımının parçası olarak geliştirdik. Müşterilere yönelik özel e-posta gönderimlerinde elektronik iletişim izinleri kontrol edilir. Dağıtımın yarım kaldığı bir durumda, daha önce bilgilendirilmiş müşterilere tekrar gönderim yapılmadan eksik işlemler tamamlanabilir. E-posta ve SMS içerikleri, alıcıları ve gönderim kayıtları ilgili süreçlerle ilişkilendirilir. Bu yapı, operasyonun teknik sonucu ile müşteri iletişiminin birlikte takip edilmesini sağlar.

Şekil 6’da yer alan e-posta şablonları ekranı, farklı operasyon aşamaları için kullanılan bildirimlerin merkezi olarak tanımlandığını göstermektedir. Hazine bilgilendirmeleri, açık pozisyon raporları ve müşterilere yönelik vade değişim mesajları; açıklamaları, alıcı tanımları ve içerik alanlarıyla birlikte yönetilmektedir.

Şekil 6. Operasyon ekiplerine ve müşterilere yönelik bildirim şablonlarının, gönderici ve alıcı bilgilerinin, konu ve içerik alanlarının yönetildiği ekran.

Integral IQ ile uygulamanın verilerini anlayan ve kullanıcı sorularını yanıtlamak için birden fazla teknik bileşeni birlikte kullanan bir yapay zeka agenti tasarladık. Agentin görevi; soruya uygun kurumsal bağlamı bulmak, gerekli veri erişimini gerçekleştirmek ve elde edilen sonucu kullanıcının anlayabileceği biçimde açıklamaktır. Bu nedenle agent tasarımını uygulamanın veri modeli, süreç tanımları, iş adımı kimlikleri ve log yapısıyla birlikte ele aldık.

Kullanıcı “Bugünkü vade değişiminde hangi işlemler tamamlandı?” diye sorduğunda, sistem ilgili iş listesi ve çalışma durumlarını sorgulayabilecek bağlamı bulur. “Bu servis hangi sonucu döndürdü?” sorusunda ise ilgili servis çağrı kayıtlarına yönelir. Böylece farklı bilgi ihtiyaçları, aynı yapay zeka arayüzünden karşılanabilir.

Agentin çalışma akışında RAG ve Text-to-SQL birlikte kullanılır. RAG, soruyla ilişkili şema ve örnekleri bulur. Text-to-SQL, doğal dildeki talebi bu bağlama uygun bir veritabanı sorgusuna dönüştürür. Sorgudan gelen gerçek sonuçlar da yapay zeka tarafından yorumlanarak kullanıcıya sunulur.

Şekil 7’de gösterilen agent akışı, doğal dilde sorulan bir sorunun kurumsal veriye dayalı yanıta nasıl dönüştüğünü açıklamaktadır. Bağlamın bulunması, sorgunun üretilmesi, güvenlik kontrolü ve sonuçların yorumlanması aynı süreç içinde birbirini tamamlamaktadır.

Şekil 7. Integral IQ, soru ile yanıt arasındaki bağlam bulma, sorgu üretme, güvenlik kontrolü, veri okuma ve yorumlama aşamalarını birlikte yönetir.

Bu akışta kullanıcı sorusu, yerel Ollama servisi üzerinden vektöre dönüştürülür. Qdrant vektör veritabanı, soruyla ilişkili tablo şemalarını, alanları ve örnek sorguları getirir. Böylece model, ilgili kurumsal veri yapısıyla çalışabilecek bağlama ulaşır.

Seçilen dil modeli, soru ve getirilen şema bilgilerini kullanarak salt okunur bir SQL sorgusu üretir. Bu sorgu, uygulamanın güvenlik katmanındaki kontrollerden geçirilir. Uygun bulunan sorgu SQL Server üzerinde çalıştırılır; dönen sonuç JSON biçiminde yorumlama aşamasına aktarılır. Kullanıcıya süreç özeti, ilgili kayıtların açıklaması veya sorusuna doğrudan yanıt sunulur.

Bu tasarım sayesinde çalışanların teknik tablo adlarını, veritabanı ilişkilerini veya SQL dilini bilmesi gerekmez. Operasyonel sorular, çalışanların günlük iş dilinde sorulabilir. İlgili bağlamın bulunması, modelin kuruma özgü kavramları ve veri yapılarını kullanmasını destekler; yanlış tablo veya alan üzerinden yanıt üretme riskini azaltır.

Uygulamayı yapay zeka ile dinleme ve izleme yaklaşımımızın temelinde, operasyon sırasında sürekli oluşan kayıtlar yer alır. Her iş adımı; ilgili kontrat, planlanan çalışma zamanı, gerçekleşen başlangıç ve bitiş zamanı, servis isteği, dönen sonuç, başarı durumu ve hata mesajıyla birlikte izlenir. Kontrat takvimi, servis parametreleri ve servis tanımlarındaki değişiklikler de kim tarafından ve ne zaman yapıldığı bilgisiyle kayıt altına alınır.

Şekil 8’deki log izleme ekranı, bu kayıt altyapısının uygulamadaki karşılığını göstermektedir. İş listesi ve log kimlikleri, servis adı, çalışma saati, başarı durumu, işlem süresi ve istek ayrıntıları aynı inceleme akışında görüntülenebilmektedir. Bu ayrıntılar, hem teknik incelemeye hem de Integral IQ’nun operasyonu açıklamasına veri sağlamaktadır.

Şekil 8. İş adımlarının tarih sırasıyla izlendiği; başarı durumu, çalışma süresi, log kimliği ve JSON işlem ayrıntılarının incelenebildiği ekran.

Integral IQ, kullanıcı sorusu üzerine bu güncel kayıtlara ulaşarak operasyonun durumunu açıklar. Hata mesajlarını yorumlar, ilgili log kayıtlarını değerlendirmeyi kolaylaştırır ve kök neden incelemesini destekler. Böylece uygulamanın çalışması sırasında oluşan teknik izler, iş birimleri için anlaşılır süreç bilgisine dönüşür.

İş birimleri açısından bu yaklaşım; tamamlanan işleri, sıradaki adımları, üretilen bildirimleri ve kontratların vade bilgilerini hızlıca öğrenmek anlamına gelir. Teknik ekipler açısından ise servis sonuçları, hata ayrıntıları, çalışma süreleri ve konfigürasyon değişikliklerinin aynı bağlamda incelenmesini sağlar. Ortak veri üzerinden çalışılması, ekipler arası koordinasyonu da güçlendirir.

Şekil 9’da görülen Integral IQ ön yüzü, bu kabiliyetleri çalışanların günlük kullanımına sunmaktadır. Kullanıcı ilgili çalışma alanını seçerek sorusunu yöneltebilmekte; agent ise tamamlanan işlemleri, bekleyen adımları ve kontrat bilgilerini operasyonel bağlam içinde açıklamaktadır.

Şekil 9. Integral IQ arayüzü; çalışma alanı seçimi, sohbet geçmişi, model seçimi ve operasyonel veriler üzerinden doğal dilde açıklama sunar.

Son uygulama ekranları, iki platformun birlikte nasıl değer ürettiğini gösteren somut bir örnek sunmaktadır. 3 Eylül 2026 tarihli vade değişim sürecinde RolloverIQ’nun zaman çizelgesinde görülen operasyon, Integral IQ tarafından tamamlanan hazırlıklar, gün içinde gerçekleştirilecek işlemler ve ertesi güne devreden adımlar halinde açıklanmaktadır.

RolloverIQ ekranında beş iş adımı tamamlanmış, sekiz iş adımı ise bekleyen durumda görünmektedir. Integral IQ aynı süreci açıklarken tamamlanan ekip ve müşteri bildirimlerini listeler; gün içindeki sonraki işlemleri, NIKKEI kontratına ilişkin kritik adımı ve ertesi günün bilgilendirmelerini kullanıcıya sunar. Çalışan, zaman çizelgesindeki adımlarla yapay zeka tarafından oluşturulan açıklamayı birlikte değerlendirebilir.

Şekil 4 ve Şekil 9 birlikte incelendiğinde, aynı operasyonun hem görsel durum takibi hem de doğal dilde açıklama üzerinden erişilebilir hale geldiği görülmektedir. RolloverIQ’nun yürüttüğü süreç, Integral IQ aracılığıyla çalışanların sorularına yanıt verebilen bir bilgi kaynağına dönüşmektedir.

Bu kullanım örneğinde yapay zeka, uygulamadaki işlem durumlarını iş anlamıyla ilişkilendirir. Operasyonun hangi aşamada bulunduğu, hangi hazırlıkların tamamlandığı ve hangi işlemlerin sırada olduğu tek yanıt içinde değerlendirilebilir. Böylece çalışanların farklı ekranlar arasında gezinerek veya teknik destek bekleyerek bilgi toplama ihtiyacı azalır.

Veri güvenliğini ve kontrollü erişimi, agent mimarisinin temel bileşenleri olarak ele aldık. Modele ilgili şema bilgileri ve ihtiyaç duyulan sorgu sonuçları aktarılır. Embedding işlemlerinin yerelde yürütülmesi ve ilgili bağlamın Qdrant üzerinden seçilmesi, bilgi erişiminin hedefli biçimde gerçekleştirilmesini destekler.

Üretilen sorgular SELECT ile sınırlandırılır. UPDATE, DELETE ve DROP gibi veri değiştiren veya veritabanı nesnelerini etkileyen komutlara karşı uygulama katmanında kontroller bulunur. Kullanım kapsamı, yetkili kullanıcılar ve entegre uygulamanın bağlamı çerçevesinde yönetilir. Bu yaklaşım, operasyonel verilere erişimi kontrollü hale getirirken yapay zekanın günlük iş süreçlerinde kullanılabilirliğini artırır.

Teknoloji seçimlerimizi, uygulamanın sürdürülebilir biçimde geliştirilebilmesi ve farklı sistemlere uyarlanabilmesi amacıyla yaptık. Uygulama servislerini, veri erişimini, kullanıcı arayüzünü ve model sağlayıcılarını ayrı sorumluluklar halinde tasarladık.

Çoklu model desteği, projenin sürdürülebilirliğini güçlendiren tasarım tercihlerinden biridir. Kullanıcı arayüzünden veya konfigürasyondan belirlenen model, ortak uygulama mimarisi üzerinden devreye alınabilir. Hız, maliyet, çıktı kalitesi ve erişilebilirlik ihtiyaçlarına göre model tercihi değiştirilebilir.

Bu esneklik, yapay zeka alanındaki gelişmelerin kurumsal uygulamalara uyarlanmasını kolaylaştırır. Model sağlayıcısı ile uygulama mantığının ayrıştırılması, yeni modellerin sisteme eklenebilmesi için bir temel oluşturur ve tek bir sağlayıcıya bağımlılığı azaltır. Kurumun süreç bilgisi, veri modeli ve kontrol mekanizmaları, model değişiklikleri boyunca korunabilecek şekilde konumlandırılır.

Projenin iş sonuçları, otomasyonun kapsamı ve sağlanan iş gücü kazanımı üzerinden somut olarak değerlendirilebilmektedir. RolloverIQ ile 600’e kadar zaman kritik operasyon adımını otomatikleştirdik. Daha önce adım başına 15–60 dakika gerektiren manuel çalışmalar esas alındığında, 600 adımlık kapsamın toplam iş gücü karşılığı 150–600 saattir. Kurum içi efor değerlendirmemize göre bu aralıkta iş gücü tasarrufu sağladık.

Şekil 10, otomatikleştirilen iş adımlarının kapsamını ve önceki manuel çalışma süreleri üzerinden hesaplanan iş gücü kazanımını göstermektedir. Canlıya geçiş sonrası başarısız üretim adımı göstergesi de operasyonel güvenilirliğe ilişkin sonucu ortaya koymaktadır.

Şekil 10. İş gücü kazanımı, otomatikleştirilen 600 adımın önceki manuel çalışma süreleri üzerinden hesaplanmıştır. Başarısız adım göstergesi, RolloverIQ’nun canlıya geçiş sonrası üretim adımlarına ilişkindir.

Bu kazanım, çalışanlarımızın tekrarlayan operasyonların yürütülmesine ayırdığı zamanı azaltarak kontrol, iyileştirme ve katma değerli çalışmalara daha fazla odaklanmasını sağladı. Süreçlerin tanımlı kurallarla ilerlemesi, bilgi ve uygulama alışkanlıklarının belirli çalışanlara bağımlı kalmasını da azalttı.

Canlıya geçişten itibaren başarısız üretim adımı kaydetmedik. Binlerce e-posta ve SMS bildiriminin tanımlı alıcı ve zamanlama kurallarıyla yürütülmesini sağladık. İş adımlarının durumları, servis sonuçları ve bildirim kayıtları üzerinden operasyonun izlenebilmesi; müşteri iletişimi, hizmet sürekliliği ve operasyonel kontrol açısından değer üretti.

Integral IQ bu kazanımı, otomatikleştirilmiş operasyonun anlaşılabilirliğini artırarak tamamladı. İş birimlerinin süreç durumuna doğal dilde ulaşabilmesi, teknik ekiplerin log ve hata incelemelerinde ilgili veriye daha kolay erişebilmesi ve aynı olayın ortak kayıtlar üzerinden değerlendirilmesi, otomasyonun günlük kullanım değerini güçlendirdi.

Proje kapsamında teknoloji geliştirme ile operasyonel süreç tasarımını birlikte yürüttük. İş birimlerinin kullandığı kavramları; servis adımları, takvim kuralları, veri alanları ve kontrol noktalarıyla eşleştirdik. Böylece teknik ekiplerle operasyon ekiplerinin aynı süreci ortak bir dille takip edebildiği bir yapı oluşturduk. Kurum içinde geliştirilen bu bilgi birikimi, yeni ihtiyaçların karşılanmasında da kullanılabilecek bir yeteneğe dönüştü.

Integral IQ’nun mimarisini farklı kurumsal uygulamalara uyarlanabilecek şekilde oluşturduk. Yeni bir uygulamanın ilgili şemaları, parametreleri, örnek sorguları ve süreç bilgileri tanımlanarak ortak yapay zeka altyapısından yararlanması hedeflenmektedir. Çalışma alanları yaklaşımı da kullanıcının ilgili uygulama bağlamında soru sorabilmesini desteklemektedir.

İlk kapsamlı canlı entegrasyonumuz olan vade yönetiminde elde ettiğimiz deneyimi; CRM, raporlama, müşteri hizmetleri ve diğer operasyonel sistemlere yaygınlaştırmayı planlıyoruz. Her yeni entegrasyonda mevcut model yönetimi, bağlam bulma, güvenli sorgulama ve kullanıcı etkileşimi bileşenlerini yeniden kullanarak geliştirme tekrarını azaltmayı ve kurum genelinde tutarlı bir kullanım deneyimi oluşturmayı amaçlıyoruz.

Gelişim yol haritamızda gecikme tahmini, hata örüntülerinin analizi, erken uyarı mekanizmaları ve yetki/onay kuralları kapsamında belirli işlemlerin doğal dille başlatılması bulunmaktadır. Fonksiyon çağırma altyapısını da bu kontrollü işlem yeteneklerine temel oluşturacak şekilde tasarladık. Yeni kabiliyetleri, bugün canlıda kullanılan sorgulama ve açıklama yapısının üzerine, operasyonel kontrol ve izlenebilirliği koruyarak eklemeyi hedefliyoruz.

Projenin Amacı

Projemizi öncelikle kurum içindeki kritik iş süreçlerini iyileştirmek amacıyla hayata geçirdik. Bu dönüşümün sonucunda, çalışanlarımızın kurumsal uygulamalarla doğal dilde etkileşim kurabildiği yeni bir yapay zeka hizmeti de oluşturduk. RolloverIQ operasyonların otomatik yürütülmesini, Integral IQ ise bu operasyonların veriye dayalı olarak sorgulanmasını, izlenmesini ve açıklanmasını sağlamaktadır. Böylece süreç otomasyonu ile yapay zeka destekli bilgiye erişimi aynı proje kapsamında bir araya getirdik.

RolloverIQ ile iyileştirdiğimiz temel süreç, vade değişim operasyonlarıdır. Bu operasyonlar; kontrat takvimlerinin takibi, işlem modu değişiklikleri, API çağrıları, kontroller, raporlar ve müşteri bilgilendirmeleri gibi birbirine bağlı, zaman kritik adımlardan oluşuyordu. Manuel yürütülen çalışmalar, ekiplerin yoğun takip yapmasını gerektiriyor; kişiye bağımlılık, gecikme ve operasyonel hata riski oluşturuyordu.

Geliştirdiğimiz platformla bu adımları onaylı takvim, parametrik kurallar ve kontrol mekanizmaları üzerinden otomatik yürütülen bir yapıya dönüştürdük. 600’e kadar iş adımını otomatikleştirerek, önceki manuel efor üzerinden yaklaşık 150–600 saat iş gücü tasarrufu sağladık. Canlıya geçişten itibaren başarısız üretim adımı kaydetmedik. Çalışanlarımızın tekrarlayan işlemleri yürütmeye ayırdığı zamanı azaltarak kontrol, iyileştirme ve katma değerli çalışmalara odaklanmasını destekledik.

Şekil 1’de görüldüğü gibi, RolloverIQ üzerinde tamamlanan ve bekleyen işlemler planlanan çalışma saatleriyle birlikte zaman çizelgesinde izlenmektedir. Bu ekran, otomatik yürütülen operasyonun çalışanlar tarafından takip edilebilir ve kontrol edilebilir olmasını sağlamaktadır.

Şekil 1. RolloverIQ uygulamasında tamamlanan ve bekleyen vade değişim adımlarının zaman çizelgesi üzerinde izlenmesi.

Integral IQ ile çalışanlarımıza sunduğumuz yeni hizmet ise kurumsal uygulama ve süreç verilerine doğal dil üzerinden erişim ve yapay zeka destekli operasyon analizidir. Kurum içinde tasarladığımız agent; kullanıcının sorusuyla ilgili bağlamı bulmakta, güvenlik kontrollerinden geçen salt okunur sorgularla veriye ulaşmakta ve sonuçları anlaşılır biçimde açıklamaktadır. İş adımlarını, logları, hata kayıtlarını ve çalışma sürelerini birlikte değerlendirmeyi kolaylaştırarak süreç takibini ve kök neden incelemelerini desteklemektedir.

Bu hizmet sayesinde çalışanlarımız, “Hangi işlemler tamamlandı?”, “Sırada hangi adımlar var?” veya “İlgili servis hangi sonucu döndürdü?” gibi sorularını günlük iş dilinde yöneltebilmektedir. Uygulamanın çalışma sırasında ürettiği kayıtlar, yapay zeka agentinin kullanıcı sorusu üzerine inceleyebildiği ve açıklayabildiği bir operasyonel bilgi kaynağına dönüşmektedir. Böylece teknik kayıtların anlaşılması kolaylaşmakta, bilgiye erişimde farklı ekiplerden destek bekleme ihtiyacı azalmaktadır.

Şekil 2’deki Integral IQ arayüzü, bu yeni hizmetin günlük kullanımdaki karşılığını göstermektedir. Agent, RolloverIQ’nun yürüttüğü operasyonun tamamlanan hazırlıklarını, gün içinde yapılacak işlemlerini ve ertesi güne devreden adımlarını doğal dilde özetlemektedir.

Şekil 2. Integral IQ agentinin operasyonel kayıtları kullanarak tamamlanan işlemleri, bekleyen adımları ve kontrat bilgilerini doğal dilde açıklaması.

İki uygulamanın birlikte kullanılmasıyla çalışanlarımız, farklı ekran ve kayıtları tek tek inceleme ihtiyacı azalarak operasyonun durumunu ve sonraki adımlarını öğrenebilmektedir. RolloverIQ işin zamanında ve kontrollü yürütülmesini sağlarken, Integral IQ aynı işin durumunu ve sonuçlarını anlaşılır hale getirmektedir. Bu bütünlük, iş ve teknik ekiplerin ortak veriler üzerinden çalışmasını ve koordinasyonun güçlenmesini desteklemektedir.

Integral IQ’nun yeniden kullanılabilir mimarisini CRM, raporlama, müşteri hizmetleri ve diğer operasyonel uygulamalara yaygınlaştırmayı planlıyoruz. Böylece vade yönetiminde elde ettiğimiz kazanımları kurum geneline taşıyarak çalışanlarımızın ortak bir yapay zeka hizmetinden yararlanmasını hedefliyoruz.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projemizdeki en büyük inovasyon, kritik operasyonları otomatik yürüten RolloverIQ ile kurum içinde tasarladığımız Integral IQ agentini birleştirerek, kurumsal uygulamaların gerçekleştirdiği işleri kendi operasyonel kayıtlarına dayanarak doğal dilde açıklanabilir hale getirmemizdir. Bu yaklaşımla otomasyon, veri erişimi ve yapay zeka destekli süreç analizini aynı mimari içinde buluşturduk. Çalışanlarımızın uygulamaya soru sorarak işlerin durumunu, sonuçlarını ve sonraki adımlarını öğrenebildiği yeni bir çalışma modeli oluşturduk.

Bu yeniliğin temelinde, işi gerçekleştiren otomasyon ile gerçekleşen işi anlamlandıran yapay zeka agentinin birlikte tasarlanması bulunmaktadır. RolloverIQ, onaylı takvim ve parametrik kurallar üzerinden zaman kritik adımları yürütmektedir. Integral IQ ise bu adımların ürettiği verileri, servis sonuçlarını ve teknik kayıtları kullanarak operasyonun durumunu açıklamaktadır. İşlemlerin yürütülmesi tanımlı iş kurallarına dayanırken, yapay zeka katmanı bilgiye erişimi ve süreçlerin anlaşılmasını kolaylaştırmaktadır.

Kurum içinde geliştirdiğimiz agent; kullanıcının sorusuyla ilgili bağlamı bulma, uygun sorguyu üretme, güvenlik kontrollerinden geçirme ve elde edilen sonucu yorumlama aşamalarını birlikte yönetmektedir. RAG ve Text-to-SQL yaklaşımıyla kullanıcı sorusu, kurumsal veri modeliyle ilişkilendirilmektedir. Yerel embedding servisi ve Qdrant üzerinden ilgili şema, alan ve örnekler bulunmakta; seçilen dil modelinin ürettiği salt okunur sorgu, kontrollerin ardından çalıştırılmaktadır. Yanıt, sorgudan dönen gerçek operasyonel veriler kullanılarak oluşturulmaktadır.

Integral IQ’nun farklı uygulamalara uyarlanabilir mimarisi ve çoklu model desteği, yatırımın gelişime açık olmasını sağlamaktadır. Model seçimi hız, maliyet, kalite ve erişilebilirlik ihtiyaçlarına göre değiştirilebilmekte; uygulama mantığının model sağlayıcısından ayrıştırılması tek bir sağlayıcıya bağımlılığı azaltmaktadır. Vade yönetiminde kullandığımız bu yapıyı CRM, raporlama, müşteri hizmetleri ve diğer operasyonel sistemlere yaygınlaştırarak kurum genelinde ortak bir yapay zeka hizmeti oluşturmayı hedefliyoruz.

Şekil 1’de görüldüğü gibi, agent tasarımı kullanıcı sorusundan veriye dayalı yanıta uzanan adımları birbirine bağlamaktadır. Bu yapı, çalışanların SQL bilgisine ihtiyaç duymadan kurumsal verilere ulaşmasını ve teknik sonuçları kendi iş bağlamında değerlendirmesini sağlamaktadır.

Şekil 1. Integral IQ agentinin bağlam bulma, sorgu üretme, güvenlik kontrolü, veri okuma ve sonuç yorumlama akışı.

Uygulamayı yapay zeka ile dinleme ve izleme yaklaşımımız, operasyon sırasında sürekli oluşan kayıtların anlaşılır süreç bilgisine dönüştürülmesine dayanmaktadır. İş adımları, çalışma zamanları, servis yanıtları, hata ayrıntıları ve süreler kayıt altına alınmaktadır. Integral IQ, kullanıcı sorusu üzerine ilgili kayıtlara ulaşarak tamamlanan işleri, bekleyen adımları ve servis sonuçlarını açıklamakta; hata incelemelerini ve kök neden değerlendirmelerini desteklemektedir. Böylece teknik kayıtlar, iş ve teknik ekiplerin ortak kullanabildiği bir bilgi kaynağına dönüşmektedir.

Bu yaklaşımın somut karşılığı, RolloverIQ ile Integral IQ’nun aynı operasyonu farklı ihtiyaçlara uygun biçimde sunmasıdır. RolloverIQ ekranında işlemler zaman çizelgesinde izlenirken, Integral IQ aynı süreci tamamlanan hazırlıklar, gün içinde gerçekleştirilecek işlemler ve ertesi güne devreden adımlar halinde açıklamaktadır. Şekil 2’deki arayüz, çalışanın doğal dilde yönelttiği sorunun operasyonel kayıtlarla ilişkilendirilerek yanıtlandığını göstermektedir.

Şekil 2. Integral IQ’nun vade değişim operasyonundaki tamamlanan ve bekleyen işleri, kontrat bilgileriyle birlikte doğal dilde açıklaması.

Projenin özgün değerini, kuruma ait süreç bilgisinin bu agent mimarisine aktarılması oluşturmaktadır. İş adımı kimlikleri, kontrat bilgileri, servis tanımları ve log kayıtları birlikte ele alınarak kullanıcının sorusu ile operasyonun gerçek durumu arasında bağ kurulmaktadır. Bu nedenle yapay zeka kullanımı, çalışanların günlük süreç takibine ve sorun inceleme çalışmalarına doğrudan katkı sağlamaktadır.

Bu bütünleşik yapının iş sonuçları da somuttur. RolloverIQ ile 600’e kadar iş adımını otomatikleştirerek önceki manuel efor üzerinden yaklaşık 150–600 saat iş gücü tasarrufu sağladık; canlıya geçişten itibaren başarısız üretim adımı kaydetmedik. Integral IQ, bu operasyonun durumuna ve sonuçlarına doğal dilde erişim sağlayarak otomasyonun çalışanlar açısından kullanım değerini artırdı.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Proje, kurumumuzda Hazine, Operasyon ve Bilgi Teknolojileri (IT) departmanlarına doğrudan fayda sağlamıştır. Hazine’nin sahibi olduğu vade değişim süreçleri otomatikleştirilmiş, Operasyon ekibinin manuel iş yükü hafiflemiş ve IT’ye iletilen hata bildirimleri azalmıştır. RolloverIQ ve Integral IQ’nun birlikte kullanılması, bu üç departmanın aynı süreçleri ortak veriler üzerinden takip etmesini ve aralarındaki koordinasyonun güçlenmesini sağlamıştır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet. Projenin hayata geçirilmesi sürecinde üst yönetim desteği aldık. Bu destek ve süreç sahibi Hazine ekibiyle yürüttüğümüz yakın iş birliği, çözümün kurumun gerçek operasyonel ihtiyaçlarıyla uyumlu biçimde geliştirilmesini ve uygulamaya alınmasını kolaylaştırdı. Hazine ekibiyle yakın çalışmamız, iş kurallarının teknik çözüme doğru aktarılması açısından belirleyici oldu.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet. Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları; üretim kayıtları, otomatikleştirilen iş adımları, önceki manuel iş gücü ihtiyacı ve uygulamaların sağladığı operasyonel görünürlük üzerinden analiz ettik. Değerlendirmemizi iş gücü tasarrufu, operasyonel güvenilirlik, denetlenebilirlik ve yapay zeka destekli bilgiye erişim olmak üzere dört temel alanda gerçekleştirdik. RolloverIQ’nun yürüttüğü işlemler ile Integral IQ’nun bu işlemleri açıklama kabiliyetini birlikte ele alarak, projenin günlük çalışmalara ve hizmet sürekliliğine katkısını değerlendirdik.

En belirgin sayısal kazanım, 600’e kadar zaman kritik iş adımının otomatikleştirilmesiyle sağlanan yaklaşık 150–600 saatlik iş gücü tasarrufudur. Önceden adım başına 15–60 dakika gerektiren manuel çalışmalar için, 600 adımlık kapsamda alt ve üst efor karşılığını hesapladık. Bu hesap, otomatikleştirilen işlerin önceki manuel iş gücü karşılığını göstermektedir. Kontrat takibi, servis çağrıları, kontroller, raporlama ve bildirimlerin tanımlı kurallar üzerinden yürütülmesi, ekiplerin tekrarlayan operasyon yükünü azaltmış ve katma değerli çalışmalara zaman ayırmasını desteklemiştir.

Şekil 1, otomasyon kapsamını, önceki manuel efor üzerinden hesaplanan kazanımı ve canlıya geçişten itibaren kaydedilen üretim sonucunu birlikte göstermektedir.

Şekil 1. RolloverIQ’nun otomasyon kapsamı, 600 adım için hesaplanan iş gücü kazanımı ve üretim adımlarının başarısızlık durumu.

Operasyonel güvenilirlik açısından, canlıya geçişten itibaren başarısız üretim adımı kaydetmedik. API işlemleri, rapor üretimi, e-posta ve SMS gönderimleri; zamanlama, kontrol ve yeniden deneme mekanizmalarını içeren ortak iş akışı üzerinden yürütüldü. Zaman kritik adımların kişilerin ayrı ayrı takip etmesine olan bağımlılığı azaldı. Binlerce e-posta ve SMS’in planlanan akış kapsamında doğru alıcılara iletilmesi, müşteri iletişiminin tutarlılığına ve hizmet sürekliliğine katkı sağladı.

Analiz kabiliyetinin temelini, işlemlerin ayrıntılı biçimde kayıt altına alınması oluşturdu. Her adımın durumu, çalışma zamanı, süresi, çıktısı ve hata bilgisi izlenebilir hale getirildi. Böylece bir işlemin tamamlanıp tamamlanmadığının yanında, hangi servisle çalıştığı ve nasıl bir sonuç ürettiği de incelenebilir oldu. Bu kayıt yapısı, geçmiş işlemlere dönük incelemeleri ve operasyonun denetlenebilirliğini güçlendirdi.

Şekil 2’deki log izleme ekranında iş adımlarının tarih sırasıyla gösterilmesi, başarı durumlarının ve sürelerinin görünmesi, işlem ayrıntılarının açılabilmesi bu yaklaşımı somutlaştırmaktadır. Ekrandaki her kayıt, operasyonun sonucunu incelemek için kullanılabilecek adım bazlı bilgi sunmaktadır.

Şekil 2. RolloverIQ log izleme ekranında iş adımlarının durumları, süreleri ve işlem ayrıntıları üzerinden sonuç analizi.

Integral IQ ile yapay zekayı, proje sonuçlarını değerlendirme sürecinin de bir parçası haline getirdik. Kurum içinde geliştirdiğimiz agent, kullanıcı sorusu üzerine ilgili operasyonel verilere ve kayıtlara ulaşarak sonuçları doğal dilde açıklamaktadır. Çalışanlarımız “Hangi adımlar tamamlandı?”, “Hangi işler bekliyor?” ve “Bir sonraki işlem ne zaman gerçekleşecek?” gibi sorular üzerinden sürecin durumuna erişebilmektedir. Log ve servis sonuçlarının birlikte değerlendirilmesi, hata incelemelerini ve kök neden araştırmalarını da desteklemektedir.

Bu yaklaşım, farklı ekran ve kayıtların tek tek incelenmesi ihtiyacını azaltmış; iş ve teknik ekiplerin aynı operasyonu ortak bir bilgi zemini üzerinden değerlendirmesini kolaylaştırmıştır. Integral IQ’nun katkısını, süreç bilgisine erişim kolaylığı, teknik kayıtların anlaşılabilirliği ve ekipler arası koordinasyon üzerinden değerlendiriyoruz. RolloverIQ’nun iş gücü kazanımını ise otomatikleştirilen adımların önceki manuel efor karşılığı üzerinden hesaplıyoruz.

Proje kapsamında oluşturduğumuz kayıt ve analiz altyapısı, sonraki vade dönemlerinde de aynı göstergelerin izlenmesine imkan vermektedir. İş hacmi, adım süreleri, yeniden deneme ihtiyacı ve bildirim sonuçları üzerinden süreçlerin gelişimi takip edilebilmektedir. Böylece elde ettiğimiz kazanımları izleyebileceğimiz ve yeni iyileştirme alanlarını veriye dayanarak belirleyebileceğimiz kalıcı bir operasyon yönetimi altyapısı oluşturduk.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

15

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Microsoft, Google, OpenAI, Qdrant ve Ollama’nın teknolojilerinden yararlandık; veritabanı ve altyapı hizmetlerinde GlassHouse ile çalıştık. Integral IQ ve RolloverIQ’nun mimarisi, yapay zeka agent tasarımı, iş akışları ve uygulama geliştirmeleri ise İntegral Yatırım tarafından kurum içinde gerçekleştirildi.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Microsoft, Google, Open AI, Gemini , Qdrant, Ollama, GlassHouse , Sqlserver, Redis, SignalR, .Net framework, C#