Yapay zekâ API entegrasyonu ile çoklu platform yönetimi (Altınekin)

01Tek stok kaynağı

Stok tek bir sistemde "doğru" kabul edilir; diğer kanallar bu kaynaktan beslenir. Satış hangi kanalda olursa olsun stok bu kaynaktan düşer.

02Kanal bazlı fiyat

Her kanal için komisyon, kargo ve kampanya farkını yansıtan fiyat kuralları tanımlanabilir; toplu güncelleme kurallara göre yapılır.

03Merkezi sipariş ekranı

• Tüm kanallardan gelen siparişler tek listede
• Kargo etiketi ve fatura aynı ekrandan
• İade ve iptallerin kanal bazında takibi

04Altınekin'de yapay zekâ API entegrasyonu

Altınekin, Konya iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 20 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde çok şubeli ve çok depolu işletmeler yaygındır; yapay zekâ API entegrasyonu planlanırken şubeler arası stok, merkezden raporlama ve şube bazlı yetki baştan değerlendirilir.

Altınekin'de bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.

Aynı ildeki Selçuklu, Bozkır ve Hadim ilçeleri için de yapay zekâ API entegrasyonu talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

05Veri akışı

06Hangi durumlarda gündeme gelir?

Müşteri soruları aynı konularda yoğunlaştığında

Sık sorulan sorular şirketin kendi kaynaklarından cevaplanır; çözülemeyen konuşma insana devredilir.

Belgelerden veri elle aktarıldığında

Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.

07İşletim ve bakım ipuçları

• Kişisel veri içeren akışlarda erişim ve saklama kuralları gözden geçirilir.
• Model ve API kullanım maliyeti aylık izlenir.
• Otomasyonun hata ve istisna raporları düzenli incelenir.

08Kapsamı ve maliyeti etkileyenler

• model seçimi (bulut API / yerel)
• süreç sayısı
• doğrulama arayüzü
• kullanım bazlı servis giderleri

09Planlama notları

• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
• WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.

10Birlikte kullanılan entegrasyonlar

İlgili: yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu, görüntü işleme, RAG sistemleri ve mevcut yazılıma özellik ekleme.

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• özetleme
• sınıflandırma
• içerik üretimi
• RPA
• RAG
• embedding
• tahminleme
• prompt
• WhatsApp botu
• Konya
• Altınekin