karar
Bankacılık müşteri mesajlarını tek geçişte, olasılıklarıyla birlikte karara bağlayan Türkçe model.
Müşteri mesajını okur ve bir operasyon ekibinin ilk bakışta vereceği kararı verir: hangi birim ilgilenmeli, müşteri ne istiyor, işlem otomatik yürütülebilir mi, açık onay ya da güçlü kimlik doğrulama gerekir mi, risk var mı, insana mı aktarılmalı. Her karar bir olasılıkla gelir; model metin üretmediği için uydurma cevap, ayrıştırılacak serbest metin ve belirsiz çıktı yoktur.
Canlı deneme: karar (Space): mesajınızı yazın, kararı ve olasılıkları görün.
Ne karar verir?
| Karar | Çıktı |
|---|---|
| Birim (kategori) | 20 bankacılık alanı: hesap, para transferi, FAST, uluslararası/döviz transfer, kredi kartı, kart güvenliği, krediler, yatırım, döviz ve kıymetli maden, sigorta/BES, fatura, vergi ve kamu ödemeleri, açık bankacılık, çek/senet/POS, dijital bankacılık ve güvenlik, destek/itiraz ve diğerleri |
| İşlem (niyet) | 376 müşteri işlemi (ör. kart harcamasına itiraz, dolandırıcılık bildirimi, EFT, hesap kapatma, kredi başvurusu, otomatik ödeme talimatı) |
| Araç / API gerekli mi? | Evet / hayır olasılığı |
| Açık onay gerekli mi? | Durum değiştiren işlemler için evet / hayır olasılığı |
| Güçlü kimlik doğrulama gerekli mi? | Evet / hayır olasılığı |
| Yüksek risk mi? | Geri döndürülemez zarar riski için evet / hayır olasılığı |
| İnsana aktarılmalı mı? | Evet / hayır olasılığı |
Kendi seçeneklerinizi ve kendi evet/hayır sorularınızı da tanımlayabilirsiniz; model sorular çalışma zamanında verildiği için yeniden eğitim gerektirmez.
Kullanım alanları
- Müşteri mesajı ve şikâyet yönlendirme, doğru birime otomatik atama
- Chatbot / sesli asistan için niyet katmanı
- Çağrı merkezi ve şube taleplerinde ön triyaj ve önceliklendirme
- Dolandırıcılık ve riskli talep işaretleme; insan incelemesine yönlendirme
- Onay ve kimlik doğrulama politikalarını tetikleme (ör. riskli işlemde OTP iste)
- Olasılık eşiğiyle otomasyon: yüksek güvende otomatik, düşük güvende insana
Neden bu yaklaşım?
- Hızlı: Tek ileri geçiş, metin üretimi yok.
- Denetlenebilir: Her karar için olasılık; eşikleri siz belirlersiniz.
- Uydurma yok: Serbest metin üretmediği için halüsinasyon riski yok.
- Kendi altyapınızda: ~169M parametre, açık ağırlıklar; mesajlar sizin ortamınızdan çıkmaz.
Öne çıkanlar
Jev (kapalı kaynak, ticari API) ile aynı örnekler üzerinde ölçüldü, satırdaki tek seçme sorusu, tüm modellere aynı seçenekler:
| Alan | karar | Jev |
|---|---|---|
| Gerçek müşteri şikâyetleri | %85,0 | %63,1 |
| Zor çeldirici sorular | %94,6 | %78,3 |
| Bankacılık seti | %90,3 | %85,7 (fark anlamlı değil) |
| Bankacılık, yeni şema | %78,0 | %79,7 (başa baş) |
| Banking77 top-5 (924 örnek, 77 seçenek) | %93,8 | %92,2 |
- Gerçek şikâyet ve zor çeldiricideki fark anlamlıdır (p<0,001).
- Bankacılık seti ve yeni şemada Jev ile başa baş performans (p>0,05).
Sonuçlar (doğruluk, %)
n≈100 satırlı setlerde hata payı ±8–10 puandır.
| Set | karar | Jev |
|---|---|---|
| Gerçek şikâyet | 85,0 | 63,1 |
| Zor çeldirici | 94,6 | 78,3 |
| Bankacılık seti | 90,3 | 85,7 |
| Bankacılık, yeni şema | 78,0 | 79,7 |
| Banking77 (924 örnek, 77 seçenek), top-1 | 71,3 | 74,5 |
| Banking77 top-5 | 93,8 | 92,2 |
| Banking77 (100 örnek) | 73,0 | 76,0 |
Kapsam
Model Türkçe bankacılık için optimize edilmiştir. Genel amaçlı görevlerde (CLINC150, MASSIVE, çok alanlı genel Türkçe görevler) Jev belirgin üstündür; bu modelin hedefi bu değildir. Banking77'nin 77 seçenekli ölçümü gerçek kullanımı yansıtmaz; gerçek kullanımda seçenek sayısı genellikle 10–25 civarındadır.
Kullanım
Model standart bir transformers sınıfı değildir (ModernBERT kodlayıcı + karar başlığı). Depodaki inference.py çıkarım sınıfını içerir:
from inference import KV2Agent
agent = KV2Agent(repo="saturday-labs/karar", device="cuda") # varsayılan girdi dizilimi: soru önce
questions = {
"intent": {
"type": "choice",
"instructions": "Müşterinin ana talebi nedir?",
"criteria": {
"kart_itiraz": "Kart harcamasına itiraz",
"kart_kayip": "Kart kayıp/çalıntı bildirimi",
"bilgi": "Hesap bilgisi sorgulama",
},
}
}
out = agent.predict("Merhaba, dün akşam taksiye bindim ve çantamı arabada unuttum. İçinde cüzdanım ve bütün kartlarım vardı, şoföre de ulaşamadım. Kartlar kötüye kullanılmadan lütfen hemen kapatın, yenilerini de adresime gönderebilir misiniz?", questions)
print(out["answers"]["intent"]["choice"], out["answers"]["intent"]["probabilities"])
Kritik işlemlerde (ödeme, kapatma, limit değişikliği) kararları insan onayı olmadan uygulamayın; düşük güvenli çıktıları insana yönlendirin ve kendi mesajlarınızla doğrulama yapın.
Gereksinimler: torch, transformers>=4.48, safetensors, huggingface_hub.