Commencis Co-Founder & CEO’su Fırat İşbecer ile Fintechtime Haziran sayısı için gerçekleştirdiğimiz özel röportaj yayında.

Türkiye’nin ve dünyanın önde gelen firmalarının dijital dönüşüme yön veren Commencis’in Kurucu Ortağı ve CEO’su Fırat İşbecer, yatırımcı kimliği ile de çok değerli bir isim. Geçen ay dosya konumuza da katkı sunan İşbecer ile bir araya gelmişken hem Commencis’in son dönem çalışmaları ve Commencis LLM’in yolculuğu hem de yatırım dünyası ve girişimler odağında sohbet etme fırsatı bulduk.

 

Hem kullanıcılar tarafından çok sevilen hem de sektörümüze yön veren uygulamaların çoğunda iş birliğiniz ve imzanız var. Commencis LLM dünyası ile bizi yakınlaştırabilir misiniz?

Bildiğiniz gibi, Commencis olarak Türkiye’nin ve dünyanın önde gelen firmalarının dijital dönüşüme yön veren bir firmayız. Bu dijital dönüşümün artık yapay zeka odaklı bir noktaya evrildiğini görüyoruz ve mevcut ürün ve hizmetlerimizin yanına LLM’i de ekledik. LLM derken büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş, insan dilini anlayabilen ve üretme yeteneğine sahip gelişmiş bir yapay zeka sisteminden bahsediyoruz. Büyük dil modelleri, doğal dil işleme (NLP) teknolojileri aracılığıyla metin özetleme, dil çevirisi, soru-cevap sistemleri gibi birçok alanda kullanılabiliyor.

 

Commencis LLM’nin geliştirilme sürecinde karşılaştığınız en büyük zorluklar nelerdi ve bu zorlukların üstesinden nasıl geldiniz?

Commencis LLM; Llama 2, Mistral, Zephyr, OpenChat 3.5 gibi dil modelleri üzerinde yapılan kapsamlı araştırma ve veri üretimi faaliyetlerinin bir ürünü olarak geliştirildi. Geliştirme sürecinde Commencis’in Türk mühendislik ekibi tarafından, üç ay boyunca Amazon Web Services’in yüksek performanslı GPU’lar üzerinde yoğun bir çalışma yürütüldü. Bu çalışmalar sonucunda, Türkçe dil becerileri son derece gelişmiş, başta bankacılık ve finans olmak üzere farklı alanlarda soru-cevap yeteneklerine sahip ve kullanıcı isteklerine cevap verebilen bir sanal asistan olarak işlev görebilecek düzeyde bir dil modeli ortaya çıkarıldı.

 

Bankacılık ve finans sektörlerine özel geliştirdiğiniz bu büyük dil modeli, müşteri hizmetleri ve veri analizi gibi alanlarda nasıl bir verimlilik artışı sağlıyor?

Bankacılık ve finans alanında özel olarak eğitilmiş Commencis LLM; müşteri deneyimini bilgiye hızlı ulaşma, kişiselleştirilmiş öneriler sunma, veri özetleme, ürünler arası karşılaştırma yapma gibi özellikleri ile farklı bir boyuta taşıyor. 

Diğer yandan banka ve finans kuruluşlarının müşteri hizmetlerinden, hukuk birimlerine ve data ekiplerine pek çok ihtiyacı Commencis LLM ile adresleyerek, yeni çalışan eğitim maliyetlerini azaltabilir, süreçte onay noktalarını otomatik hale getirebilir ve veriyi anlamlandırarak operasyonel verimliliği arttırabilir.

 

Commencis LLM’nin Türkçe dilindeki başarısını ve teknik bankacılık terminolojilerini ne kadar iyi anladığını değerlendirmek için hangi ölçütleri kullanıyorsunuz? 

Dil modellerinin performansını değerlendirmek üzere standart ölçütler var, ek olarak LLM’in odağı spesifik bir konu ve dil olduğu durumda bu ölçütlerden bazılarını ekstra önemsemek gerekiyor ki bunların başında language proficiency ve relevance yer alıyor.
Bu iki ölçüte ek olarak değerlendirdiğimiz diğer faktörler ise doğruluk, eksiksizlik ve sadelik, dil yeterliliği ve uygunluk diyebiliriz. LLM’in terminolojiyi ne kadar iyi anladığına ek olarak, ne kadar net ve doğru yanıtlar verdiği de önemli.

 

Önümüzdeki dönemde, Commencis LLM’nin diğer sektörlere uyarlanması veya yeni özellikler eklenmesi gibi hangi geliştirmeleri planlıyorsunuz?

Sektörel ihtiyaçları temel alan ve özelleştirilebilir veri setleriyle eğitilmiş Commencis LLM, bankacılık ve finansın yanı sıra havacılık, sigortacılık ve telekomünikasyon gibi farklı sektörlerde canlı destek ve veri analizi gibi kritik işlevlerde kullanıcı deneyimini iyileştirme kapasitesine sahip. Örneğin, Türk Ticaret Hukuku gibi spesifik alanlarda da eğitilebilir. Önümüzdeki dönemde, hiper-kişiselleştirme ve hızlı yanıtlar aracılığıyla müşteri sadakatini artırmak ve sektördeki firmalara rekabet avantajı sağlamak öncelikli hedeflerimiz arasında yer alıyor.

 

Dataroid’un büyük veriyi anlık işleme yeteneği, finans sektöründeki bankaların dijital kullanıcı deneyimlerini nasıl iyileştirmelerine yardımcı oluyor?

 

Dijital bankacılığın ivme kazandığı günümüzde, müşteri deneyimini anlık olarak ölçmeye ve iyileştirmeye yönelik çözümler, büyük veriye dayalı analizler, yapay zekâ ve makine öğrenmesine dayalı teknolojiler giderek önem kazanıyor.

Bu amaçla tasarlanmış olan dijital analitik ve etkileşim yönetimi platformu Dataroid, şirketlerin farklı kanallarda gerçekleşen müşteri etkileşimi ve deneyimini ölçerek, veriye dayalı analizler yapma ve gerçek zamanlı aksiyon alma imkânı tanıyor. Bankaların; pazarlama, ürün ve teknoloji ekipleri Dataroid sayesinde bu aksiyonları tek bir platform üzerinden gerçekleştirebiliyor.

Dataroid’in yapay zekâ ile zenginleştirilmiş tahminleyici analitik yeteneği sayesinde, ürün sahipleri ve pazarlama ekipleri, dijital kanallarda müşteri kaybedilen noktaları daha derin analiz etme ve müşteri eğilimlerini tahminleme potansiyeline sahip oluyor. Aynı zamanda, Dataroid, müşteri kazanım süreçlerini optimize ederek, potansiyel müşterileri etkili bir şekilde hedeflemek ve onları kalıcı müşterilere dönüştürmek için stratejiler geliştirme imkânı sağlıyor.

Türkiye İş Bankası, Yapı Kredi Bankası, Garanti Bankası, Akbank, QNB Finansbank, ING Bank, Odeabank, ABB Bank gibi önde gelen bankalar dijital kanal deneyimlerini iyileştirmek için Dataroid’den yararlanıyor.  Başta bankacılık ve finansal servisler olmak üzere, hava yolları, e-ticaret gibi farklı alanlarda faaliyet gösteren birçok büyük ve orta ölçekli şirket tarafından kullanılan Dataroid, 100 milyondan fazla kullanıcının dijital deneyimini şekillendiriyor.

 

Hangi startup’ları takip ediyorsunuz ve bu startup’lara yatırım yaparken hangi kriterleri önceliklendiriyorsunuz?

Takip ettiğim startup’ların herhangi bir sektör odağı yok ama genel eğilim, hepsinin kurucularının yani girişimcilerinin dikkat çekici, başarılı girişimciler olması. Benim için en büyük kriter, startup’ın başarıya giden zorlu yolculuğunda ürün-pazar uyumu yakalanana kadar doğru yönlendirecek bir lider, bir girişimci veya girişimcilerin dümenin başında olması.

 

Fintek sektöründe büyüme potansiyeli gördüğünüz özel dikeyler var mı? Bu dikeylerin gelecekteki gelişimini ne şekilde öngörüyorsunuz?

Türkiye gibi yaklaşık 100 milyon kişilik bir pazara doğrudan etki eden bir ülkede fintek girişimcileri ve girişimleri dünya çapında olabiliyor. Çünkü dünyada, bankacılık sistemi bu kadar gelişmiş, bu kadar nüfusa sahip ve altyapısı buna müsait olan çok az pazar var. Türk fintek firmaları son kullanıcı ödeme sistemlerinde, sınırlararası ödemelerde, taksit – hemen al sonra öde ve benzeri yaratıcı ödeme metotlarında başarılılar.

 

Şimdiye kadar “Keşke benim aklıma gelseydi” dediğiniz girişim fikirleriyle karşılaştınız mı ve bu fikirlerin başarılı olmasını sağlayan temel unsurlar neler?

Uygulama geliştirme stüdyolarını beğeniyor ve takdir ediyorum. Oyun firmasına benzer metriklerde değerlendirebiliriz ama çok yaratıcı ve başarılı mobil uygulamaları en kısa saürede pazara sunup, dijital pazarlama ile muazzam geri dönüşler alıyorlar. Bu alanda, Codeway gibi türk unicorn adayları çıkmakta, ben de bunları beğeniyle takip ediyorum. Dünyaya katkı anlamında beğendiğim girişimler ise döngüsel moda alanında faaliyet gösteren israfı ve atıkları minimuma indiren Nivogo gibi firmalar.

 

Türkiye’nin girişimcilik ekosistemi hakkında genel bir değerlendirme yapabilir misiniz? Yatırım arayışında olan girişimcilere hangi konularda önerilerde bulunursunuz ve başarılı bir yatırım turu için (yatırımcıların dikkatini çekmek için) gerekli adımlar nelerdir?

Türkiye’deki girişimcilik ekosistemini genel hatlarıyla beğeniyorum. Çok kalifiye bir grup tarafından birinci nesil girişimler iyi yol açtı. Daha sonra ikinci nesilde unicornlar geldi, şimdi de hem bu mevcut başarılı girişimcilerin liderliğinde bir ekosistem oluştu hem de Endeavor gibi, Galata Business Angels gibi organizasyonlar sayesinde yatırım iklimi güzelleşti.

 

Dijital dönüşüm ve özellikle yapay zeka teknolojilerinin iş dünyasındaki etkilerini nasıl değerlendiriyorsunuz ve şirketlerin (liderlerin) bu dönüşüme ayak uydurabilmesi için izlemesi gereken stratejiler konusunda önerilerinizi alabilir miyim?

Dijital dönüşüm süreçleri ve özellikle yapay zekâ teknolojileri, günümüzde veri analizi, müşteri hizmetleri ve otomasyon gibi alanlarda şirketlere önemli rekabet avantajı sağlıyor ve daha akıllı, ölçeklenebilir çözümler geliştirmelerine imkan tanıyor. Örneğin, müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş deneyimler sunabiliyor veya operasyonel verimliliği artırmak için otomasyon araçları geliştirebiliyorlar.

Gelecekte, yapay zekânın daha da sofistike hale gelerek, özellikle sağlık, finans ve eğitim sektörleri başta olmak üzere şirketlerin inovasyon yapma şekillerini dönüştüreceğini düşünüyorum.

Dijital dönüşüm ve yapay zeka teknolojilerinin etkilerini başarıyla yönetmek için, şirketinizin genel hedefleriyle uyumlu bir dijital vizyon oluşturmanız kritik rol oynuyor. Bu vizyonun, tüm organizasyona yayılması ve her seviyedeki çalışanın şirket vizyonunu benimsemesini sağlamak mühim. Bunu yaparken, ekibin sürekli olarak yetkinlik geliştirmesini ve yeni teknolojilere adapte olmasını da sağlamak gerekiyor. Farklı uzmanlık ve teknolojilerden yararlanmak için iş birlikleri ve ortaklıklar kurarak şirketinizin inovasyon kapasitesini de artırabilirsiniz. Son olarak, dijital kanallara yapılan yatırımın getirisini ölçmek ve kaynakları etkin şekilde kullanmak, gelecek dönem planlamalarına sağlam bir temel oluşturması bakımından oldukça önemli.