Vesuliria AVT · Analyze · Verify · Trace
Kurum verinize sade Türkçeyle soru sorun. Vesuliria AVT cevabı, her rakamın hangi sorgudan geldiğini, hangi istatistik testinden geçtiğini ve imzasını birlikte verir. Aylar sonra aynı sonuç yeniden hesaplanabilir. Sistem kurumunuzun içinde çalışır, veri dışarı çıkmaz.
Sorun
Yaygın yapay zekâ analiz araçlarında model rakamı metne kendisi yazar, metriği her seferinde yeniden tanımlar ve en büyük farkı “neden” sanar. Cevap doğru görünür ama denetçi “bu sayı nereden geldi?” diye sorduğunda gösterilecek bir şey yoktur.
Nasıl çalışır
Model soruyu anlar, hipotez kurar ve metni yazar. Sayıları ise test edilmiş, denetlenen kod üretir. Bu ayrım, sistemin her rakamını izlenebilir kılar.
Hangi metriğin, hangi dönemin sorulduğunu çözer. Belirsizse tahmin etmez, size sorar.
Eksik dönem, bozuk kayıt ve kayma varsa analizi durdurur ya da güveni düşürür.
Hipotezleri önceden kaydeder; fark-içinde-fark, güç analizi ve çoklu test düzeltmesiyle sahte bulguları eler.
Her sayı kaynağına bağlı; rapor imzalanır, denetim günlüğüne yazılır.
Denetlenebilirlik
Her rapor dijital olarak imzalanır ve mühürlenir. Tek karakter değişirse doğrulama bunu gösterir.
Raporun çalıştığı verinin kopyası ve hesap kodu saklanabilir; “İstatistikleri tekrar hesapla” sonucu yeniden üretir.
Bulgudan teste, sorguya ve SQL'e kadar tek tıkla izlenir. Elenen hipotezler de gerekçesiyle kayıtlıdır.
Kurumsal
Yapay zekâ modeli kendi sunucunuzda çalışabilir. Dış ağa çağrı ayarla tamamen kapatılabilir.
SSO (OIDC) ile giriş, SCIM ile Entra ID / Okta'dan otomatik kullanıcı ve grup yönetimi.
Analist, denetçi, yönetici rolleri. Tek bir bulgu, tam raporu ve sorguları göstermeden kişiye açılabilir.
Her görüntüleme, paylaşım ve silme işlemi zincirleme özetli günlüğe yazılır. AB Yapay Zekâ Yasası eşlemesi hazır.
Ölçülmüş sonuçlar
Gerçek nedenleri bilinen sentetik kredi portföyünde ve açık gerçek veri kümelerinde ölçüldü.
| Ölçüm | Sonuç |
|---|---|
| Gerçek nedenleri bulma (F1) — klasik “en büyük fark” yöntemi 0,40 | 1,00 |
| Uydurma (kaynaksız) sayı | 0 |
| Doğru davranış: cevapla / netleştir / reddet (111 soru) | 111 / 111 |
| Sinyal yokken yanlış alarm (100 deneme) | 2 / 100 |
| Kurum içi küçük modelle (7B) çekirdek soru seti | 27 / 27 |
| Gerçek kredi kartı verisinde (UCI) “neden yok” durumu | Doğru tespit |
Ölçümler sentetik ve açık veri kümelerindedir; kurum verisinde doğrulama pilot programın konusudur.
Kimler için
“Takipteki krediler neden arttı, hangi segment sürükledi?” sorularına test edilmiş cevap.
Her rakamın kaynağı, testi ve imzası; sonradan bağımsız yeniden hesap.
Düzenleyiciye ve yönetim kuruluna gidecek analizde “yapay zekâ uydurdu” riskini sıfırlar.
Bankalar, katılım bankaları, finansman, faktoring ve leasing şirketleri, sigorta ve düzenlemeye tabi fintekler.
Pilot programı
Ürün çalışıyor ve ölçüldü; şimdi gerçek kurum verisinde değer üretmesini birlikte doğrulamak istiyoruz. Pilot, kurumunuzun içinde ve sizin kontrolünüzde yürür.
İletişim
Kendi örnek sorunuzla canlı demo yapalım; pilot için uygun olup olmadığını birlikte değerlendirelim.