D-CAT Group ↗ İletişim ENTRDEESAZ
12 Soru 4 haftalık pilot başlat
4 haftalık pilot başlat

Çözümler · sektöre göre · bankacılık

Bankacılık: mevduat, gecikmeler ve şubeler her sabah, kendi sunucularınızda, kredi kararı olmadan okunur

CIO ve CISO (çalışma zamanı veri ambarının yanına kurulur; salt-okunur geçitler; kimlik bilgileri bankadan asla çıkmaz; bölge ve segmente göre satır bazlı kapsam) · bireysel bankacılık başkanı (mevduat, hesap kaybı, çapraz satış) · kredi izleme başkanı ve iç denetim (gecikme geçişi inceleme gerektiren örüntüler olarak, asla karar olarak değil) · şube ağı direktörü ve dijital kanallar başkanı (işlem başına maliyet, bekleme süresi, müşteri edinimi). Alıcı, bireysel bankacılık başkanıyla birlikte CIO'dur; günlük okuyucular segment yöneticileri ve bölge şube müdürleridir.

Bu sayfadaki üç agent tek bir semantik modeli nasıl okurSolda tek bir semantik model; ortada üç zamanlanmış agent - Bireysel Bankacılık Direktörü Ajanı, Kredi Portföyü Ajanı, Şube ve Kanal Operasyon Ajanı; her biri sağda finding, recommendation ve brief yayınlar.semantik modelAxoria Data Studio'dan içe aktarıldıdeposit_balancecasa_ratioaccount_countaccounts_closedattrition_rateBireysel BankacılıkDirektörü Ajanıaylık, ayın 2'si · 06:00FfindingRrecomm.BbriefKredi Portföyü Ajanıaylık, ayın 4'ü · 06:30FfindingRrecomm.BbriefŞube ve Kanal OperasyonAjanıhaftalık · pazartesi 06:00FfindingRrecomm.Bbriefbir kayıttaki her sayı bir kanıt adresi taşır

Sorular

Bir banka yönetim kurulunun her ay sorduğu üç soru

  • Mevduat tabanı vadesizden vadeliye mi kayıyor ve nerede?
  • Erken gecikme nerede yükseliyor — hangi segment, sektör ve kullandırım döneminde — takipteki krediler kalemine ulaşmadan önce?
  • İşlemler şubeden ayrılırken bir şube işlemi artık ne kadara mal oluyor?

Sohbette

İnsanların sohbete yazdığı örnek sorular

derinleştirme yolu — finding'in kanıtı dondurulmuş olarak taşınır; yeni bir sayı yeni bir sorgu gerektirir ve agent bunu söyler

  • "Vadesiz mevduat çıkışını segmente ve bölgeye göre kırılıma al."
  • "Ağustos'ta en çok vadesiz hesabı hangi yaş bandı kapattı?"
  • "İnşaat KOBİ'leri için 31–60 gün dilimini kullandırım dönemine göre göster."
  • "Taşra kümesinde bir gişe işlemi ne kadara mal oluyor?"
  • "Bakiye verisi ne kadar güncel?"

Personalar

Üç örnek agent

Aşağıdaki agent'lar bu sektör için örnektir, sabit bir küme değildir: Bireysel Bankacılık Direktörü Ajanı · Kredi Portföyü Ajanı · Şube ve Kanal Operasyon Ajanı. Her birinin zamanlanmış koşusu, takip eden örnek setlerde gösterilmiştir.

Set 1

Bireysel Bankacılık Direktörü Ajanı

Hedef kitle: bireysel bankacılık başkanı, segment yöneticileri, mevduat masası.

Set 2

Kredi Portföyü Ajanı

Hedef kitle: kredi izleme başkanı, iç denetim, kredi operasyon müdürü.

Set 3

Şube ve Kanal Operasyon Ajanı

Hedef kitle: şube ağı direktörü, dijital kanallar başkanı, operasyon kontrolörü.

Bir agent'ın adı hangi ölçüleri okuduğunu ve kimin için okuduğunu söyler. Rolün yetkisinin hiçbirini taşımaz: karar vermez, onaylamaz ya da eyleme geçmez — ve asla bir kredi kararı vermez, önermez ya da puanlamaz.

Seçtiğiniz konular için agent'lar

Bir agent bir görev tanımı, bağlanmış bir semantik model ve bir zamanlamadır — kod değil — dolayısıyla izlediği konuları siz belirlersiniz: bir ödeyici, bir hizmet hattı, bir kampanya, bir tedarikçi. İlklerini sizinle birlikte yazarız.

Agent'larınızı bizimle birlikte kurun →

Örnek setleri

Üç örnek seti, her biri bir koşu

Her set bir agent personası ve bir zamanlanmış koşunun çıktısıdır — brief, recommendation'lar ve dayandıkları finding'ler — ürünün kendi kayıt zarfında. İlk set açıktır; diğer ikisi daraltılmıştır. Setlerin varsaydığı model ve ölçüler sayfanın altında listelenir.

Örnek niteliğindeSet 1Bireysel Bankacılık Direktörü Ajanı
Persona
Tek ülkede 214 şubesi olan orta ölçekli bir bireysel ve KOBİ bankası için mevduat tabanını, hesap kaybını ve ürün ihracını okur; "mevduat büyüdü"yü "vadesiz mevduat vadeli mevduata dönüştü"den, "daha fazla kart"ı "daha fazla kullanılan kart"tan ayırır. · Hedef kitle: bireysel bankacılık başkanı, segment yöneticileri, mevduat masası. · Ton: resmi, ölçülü, yönetici özeti dili. · Çıktı dili: en
İzlediği sinyaller
(1) CASA oranı — vadesiz mevduatın toplam mevduat içindeki payı, aya göre. (2) Yaş bandı, segment ve kapanış nedenine göre hesap kaybı. (3) Kanala göre ürün ihracı, kanal payıyla birlikte. (4) Tutar olarak değil müşteri sayısı olarak maaş hesabı girişleri. (5) Nominal büyüme bir oranın yanında okunur, asla tek başına değil — bu modeldeki tutarlar enflasyona göre düzeltilmemiştir.
Verilen eşikler
finding 15 % · critical 40 % · oran metrikleri (CASA oranı, hesap kaybı oranı, kanal payı) 8 % · asgari pay bireysel tabanın 2 %'si · severity kuralı: bir eşik aşıldığında medium, bir oran metriği kendi eşiğinin 1.25× katından fazla veya bir sayım metriği finding eşiğinin 1.5× katından fazla hareket ettiğinde high, critical eşiğinin üzerinde critical; kırılım hücresi olan bir finding hücrenin kendi hareketinin severity'sini alır; ongoing bir konu kendisine verilen severity'yi korur

Koşu başlığı

  • Aylık olarak zamanlanmış, ayın 2'si, 06:00, Europe/Istanbul
  • Dönem: Ağustos 2026 ile Temmuz 2026 (aya göre — 21'e karşı 23 iş günü; bakiye oranları ay sonunda anlık ölçülür ve etkilenmez; ihraç sayıları ay başına belirtilir ve gün farkı not edilir)
  • Veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-01, max(BALANCE_DATE) ile ölçüldü (ay sonu bakiyeleri)
  • Kapsam: agent bireysel bankacılık kapsamı altında koşar (tüm bölgeler, kredi portföyü metriği yok)
  • Model: çalışma alanının onaylı modeli, koşuya yazıldı
  • Maliyet: koşuya kaydedildi
  • Tutarlar nominal ₺
Brief

Ağustos 2026: Bireysel mevduat nominal +6.18 % iken Vadesiz payı 34.08 %'e düştü, Vadesiz hesap kapanışları 0.62 % → 0.91 %, 18–25 bandı önde, Kart ihracı mobil kanalda +18.40 %

Varsayımlar şeridi

Bu modeldeki tutarlar nominal olduğu ve enflasyona göre düzeltilmediği için aya göre karşılaştırma (Ağustos ile Temmuz 2026) kullanıldı; okumayı oranlar taşır. Bakiye oranları ay sonunda anlık ölçülür. Kredi portföyü metrikleri bu agent'ın kapsamı dışındadır ve görünmez.

Bireysel mevduat tabanı Ağustos'ta nominal olarak 6.18 % büyüdü, ancak büyüme vadeli mevduattan geldi (+13.63 %); vadesiz mevduat ise 5.78 % düştü ve vadesiz payını 38.41 %'den 34.08 %'e indirdi. Vadesiz hesap kapanışları açılış tabanının 0.62 %'sinden 0.91 %'ine yükseldi; 18–25 yaş bandı 1.84 % oranında kapattı ve kapanışların 28.70 %'ini taşıdı, tabanın 14.20 %'si üzerinde; kapanışların 61.00 %'i bilgi vermeyen müşteri talebi nedenini taşıyor. Kart ihracı 18.40 % arttı, tamamı ve fazlası mobil kanal üzerinden; bu kanal artık kartların 66.93 %'ünü ihraç ediyor; kartların kullanılıp kullanılmadığı modelde yok. Mevduat kaymasını bankanın vadeli mevduat faizine bağlayan bir cümle iddia kontrolü tarafından bir kez geri döndürüldü; yeniden yazım kaymayı bir neden göstermeden belirtir ve geçti, çünkü faiz oranı modelde yok.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Koşu: aylık, çalışma alanının onaylı modeli, veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-01. Guard Ledger: bir yönlendirilmiş yeniden yazımdan sonra held 0 — aday f-01 taslağı drawn by the new time-deposit rate ifadesini taşıyordu, gate 4 bunu kanıtsız nedensellik olarak geri döndürdü, yeniden yazım bu yan cümleyi çıkardı ve geçti; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Ağustos'un vadesiz ve vadeli mevduatını müşteri segmentine ve bölgeye göre yan yana kırılıma alın ve model sayabiliyorsa iki ürün arasında geçiş yapan hesapların sayısını yanlarına koyun

based_on: Finding 1 · sorumlu: bireysel mevduat başkanı

Vadesiz çıkışı ile vadeli girişi aynı segmentlerdeyse para bankanın içinde hareket etmiştir; segmentler farklıysa ikisi ayrı hikâyelerdir. Her iki bakiye kesiti de bu modelde ay sonu düzeyinde bulunur. Ürünler arasında geçiş yapan hesapların sayısı bugün burada bir metrik değil; mevduat başkanı transfer kaydını kaydın yanında okur.

Dayandığı finding'ler

Finding 1

Mevduat karması kayması: Vadesiz mevduatın bireysel mevduat içindeki payı 38.41 % → 34.08 % (−11.26 %) iken Toplam bireysel mevduat aylık +6.18 % — Vadeli mevduat +13.63 %, Vadesiz mevduat −5.78 %

severity highdirection downnovelty newtrust Akırılım DEPOSIT_TYPE = Demand

Bireysel mevduat Ağustos 2026 sonunda 196.0 B ₺ idi; Temmuz sonunda 184.6 B ₺ (+6.18 %, nominal). Büyümenin tamamı vadeli mevduat: 129.2 B ₺, önceki ay 113.7 B ₺ (+13.63 %); vadesiz mevduat ise 70.9 B ₺'den 66.8 B ₺'ye düştü (−5.78 %). CASA oranı böylece 38.41 %'den 34.08 %'e geriledi (66.8 B ₺, 196.0 B ₺ içinde; önceki ay 70.9 B ₺, 184.6 B ₺ içinde), bir oran metriğinde −11.26 % değişim, eşiğin 1.41× katı (eşik 8 %) — severity high. Kayma altı bölgenin tümünde mevcut; daha büyük mutlak hareketi metropol kümesi taşıyor. Bu veri, parayı bankanın kendi vadeli mevduat faizinin mi çektiğini söyleyemez — ürün faiz oranları bu modelde metrik değildir ve kayıt onlar hakkında hiçbir iddiada bulunmaz.

Recommendation 2

Vadesiz hesap kapanışlarını yaş bandına ve şube bölgesine göre haftalık izlemeye alın ve model sahibine kapanış neden kodlarının "müşteri talebi"nden daha ince yapılıp yapılamayacağını sorun

based_on: Finding 2 · sorumlu: bireysel bankacılık başkanı, veri modeli sahibiyle birlikte

Satırların 61.00 %'ini tutan bir neden kodu hiçbir şey açıklamaz. Haftalık izleme, 18–25 oranının tek bir ay mı yoksa bir seri mi olduğunu gösterecek; agent yeniden uyarı vermek yerine tekrarı ongoing olarak damgalar. Daha ince neden kodları bir kaynak sistem değişikliğidir, agent değişikliği değil.

Dayandığı finding'ler

Finding 2

Vadesiz hesap kapanışları açılış tabanının 0.62 % → 0.91 %'i (+46.79 %) — 18–25 yaş bandı 1.84 % ile kapanıyor ve tabanın 14.20 %'si üzerinde Ağustos kapanışlarının 28.70 %'ini tutuyor

severity criticaldirection upnovelty newtrust Akırılım AGE_BAND = 18–25

Ağustos 2026, ay başında açık olan 2.94 M bireysel vadesiz hesabın 26,760'ı ay içinde kapatıldı (0.91 %); Temmuz'da bu sayı 18,230 idi (0.62 %): bir oran metriğinde +46.79 % değişim, 40 % critical eşiğinin üzerinde — severity critical. 18–25 yaş bandı 417,500 hesabının 7,680'ini kapattı (1.84 %), ağ genelindeki oranın iki katı; band tabanın 14.20 %'sini ve ayın kapanışlarının 28.70 %'ini tutuyor. Kapanış neden kodu modelde var ve soruyu çözmüyor: Ağustos'un 26,760 kapanışının 16,324'ü (61.00 %) müşteri talebi taşıyor. Bu kayıtta hiçbir müşteri adlandırılmıyor; yaş bandı agent'ın açtığı en ince kesittir. Bu veri kapatılan hesapların nereye gittiğini söyleyemez — hedef banka alanı yok ve kayıt tahmin yürütmez.

Bu koşuda ayrıca yayımlandı, üzerine dayanan bir recommendation yok

Finding 3

Kart ihracı aylık +18.40 %, mobil kanalın taşıdığı artış: dijital ihraç 24,100 → 32,650 (+35.48 %), şube ihracı ise 17,100 → 16,130 (−5.67 %) — dijital pay 58.50 % → 66.93 %

severity highdirection upnovelty newtrust Akırılım CHANNEL = Mobile

İhraç edilen kredi kartı sayısı Temmuz 2026'da 41,200 iken Ağustos'ta 48,780'e yükseldi (+18.40 %, iki iş günü daha az üzerinde). Mobil ihraç 24,100'den 32,650'ye yükseldi (+35.48 %, 15 % finding eşiğine göre 2.37× — kırılım hücresinde severity high), şube ihracı ise 17,100'den 16,130'a düştü (−5.67 %); bu, mobil kanalın ihraç içindeki payını 58.50 %'den 66.93 %'e taşıdı (48,780'in 32,650'si; bir oran metriğinde +14.42 %). Ağ geneli ihraç +18.40 % tek başına medium okunurdu, eşiğe göre 1.23×. İhraç kullanım demek değildir: ilk işlem (aktivasyon) metriği bu modelde yok, dolayısıyla eklenen kartların kullanılıp kullanılmadığı burada okunamaz.

Bu koşunun göremediği.

Ürün faiz oranları, kapatılan hesapların gittiği yer, kart aktivasyonu ve enflasyondan arındırılmış büyüme. Kredi portföyü tasarım gereği bu agent'ın kapsamı dışındadır.

Örnek niteliğindeSet 2Kredi Portföyü Ajanı
Persona
KOBİ ve bireysel kredi portföyünü gecikme gün kovası, segment, sektör ve kullandırım vintage'ı bazında, kredi tahsis hattını ise aşama bazında okur; kredi izleme ekibi için incelenmesi gereken örüntüler adlandırır, asla bir müşteri, asla bir karar değil. · Hedef kitle: kredi izleme birimi yöneticisi, iç denetim, kredi operasyon müdürü. · Ton: resmi; her oran tabanını taşır; her örüntü "incelenmesi gereken"dir, asla bir yargı değil. · Çıktı dili: en
İzlediği sinyaller
(1) Erken gecikme göçü — 31–60 gün kovasının segment portföyündeki payı, aya göre. (2) Bir kova içindeki sektör yoğunlaşması. (3) Takipteki kredi oranı, yalnızca önceki kovaların yanında okunur. (4) Aşama bazında tahsis süresi, zaman damgası eksik başvuruların payı belirtilerek. (5) Modelin taşıdığı yerlerde erken ödeme ve yapılandırma sayıları.
Verilen eşikler
finding 15 % · critical 40 % · oran metrikleri (kova payları, tahsis günleri) 8 % · asgari pay segment portföyünün 2 %'si · severity kuralı: bir eşik aşıldığında medium, bir oran metriği kendi eşiğine göre 1.25×'ten fazla ya da bir sayım metriği finding eşiğine göre 1.5×'ten fazla hareket ettiğinde high, critical eşiğinin üzerinde critical; kırılım hücresi olan bir finding hücrenin kendi hareketinin severity'sini alır; ongoing bir konu kendisine verilen severity'yi korur

Koşu başlığı

  • Aylık zamanlanmış, ayın 4'ü, 06:30, Europe/Istanbul
  • Dönem: Ağustos 2026 vs Temmuz 2026 (ay sonu kovaları belirli bir andaki durumdur; tahsis süresi ay içinde kullandırılan başvurular üzerinde ölçülür — 21 vs 23 iş günü, belirtilmiştir)
  • Veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-01, max(BUCKET_DATE) ile ölçüldü; tahsis aşaması zaman damgalarının kendi sınırı var, 2026-09-03
  • Kapsam: agent kredi izleme kapsamı altında koşar (tüm segmentler, müşteri tanımlayıcısı yok)
  • Model: çalışma alanının onaylı modeli
  • Maliyet: koşuya kaydedildi
  • Tutarlar nominal ₺
Brief

Ağustos 2026: KOBİ erken gecikmesi portföyün 1.84 % → 2.61 %'i, Construction & Contracting'de yoğunlaşmış — beşte bir daha fazla başvuru üzerinde tahsis süresi 6.8 → 9.4 gün — konut kredisi erken ödemeleri yüklenmedi

Varsayımlar şeridi

Aya göre karşılaştırma kullanıldı; kovalar ay sonundaki anlık durumdur. Konut kredisi erken ödeme metriği Ağustos için satır döndürmedi ve bir finding olarak değil, bir veri durumu olarak kaydedildi. Bu agent hiçbir müşteri adlandırmaz ve hiçbir kredi kararı vermez; aşağıdaki örüntüler insan incelemesi içindir.

KOBİ gecikme merdiveninin ön basamağı Ağustos'ta hareket etti: 31–60 gün gecikmiş bakiyeler 62.4 B ₺'lik portföyün 1.84 %'ünden 2.61 %'ine yükseldi; 61–90 gün kovası ve takipteki kredi oranı ise az hareket etti. Construction & contracting, portföyün 11.79 %'u üzerinde erken kovanın 22.22 %'sini tutuyor. Yeniden yaşlandırılmış yapılandırılmış kredilerin bu sayının içinde olup olmadığı bu modelden okunamaz. Ön kapıda KOBİ başvuruları 21.37 % arttı ve kullandırıma kadar geçen ortalama süre, aşama zaman damgası taşıyan 86 %'lık başvuru kesimi üzerinde ölçülerek, 6.8 günden 9.4 güne yükseldi. Konut kredisi erken ödeme sayısı güncellenemedi: Ağustos yüklemesi çalışmadı.

covers: Finding 1, Finding 2

— Koşu: aylık, çalışma alanının onaylı modeli, veri 2026-09-01 (kovalar) ve 2026-09-03 (tahsis aşamaları) tarihine kadar tam. Guard Ledger: held 0; veri durumu 1 — zarf e5 (prepayment_count, bireysel konut kredileri) 0 satır döndürdü, dönem 2026-08, kaynak yüklemesi çalışmadı; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

KOBİ 31–60 gün kovasını Temmuz ve Ağustos için yan yana, kullandırım vintage'ı ve sektör bazında kırın ve kaydı kredi izlemeye müşterilerin değil segmentlerin inceleme listesi olarak iletin

based_on: Finding 1 · sorumlu: kredi izleme birimi yöneticisi

Eklenen erken gecikmeler 2025-H2 vintage'larında yer alıyorsa soru o dönemin kredi değerlendirmesidir; tek bir sektörde vintage'lar boyunca yayılıyorsa soru sektördür. Her iki kesit de bu modelde segment düzeyinde mevcut; müşteri düzeyi bu agent'ın kapsamında değil ve ardından gelen inceleme bir insan incelemesidir.

Dayandığı finding'ler

Finding 1

KOBİ portföyünde erken gecikme göçü: 31–60 gün gecikmiş bakiyeler 62.4 B ₺'lik portföyün 1.84 % → 2.61 %'i (+41.90 %) — Construction & Contracting kendi sektör bakiyesinin 4.92 %'sinde, portföyün 11.79 %'u üzerinde kovanın 22.22 %'si — incelenmesi gereken örüntü

severity criticaldirection upnovelty newtrust Akırılım DPD_BUCKET = 31–60 × SECTOR = Construction & contracting

KOBİ portföyü ay sonunda 62.4 B ₺ idi; dönem Ağustos 2026. 31–60 gün gecikmiş bakiyeler Temmuz sonundaki 1.148 B ₺'den (1.84 %) 1.629 B ₺'ye (2.61 %) yükseldi; bir oran metriğinde +41.90 % değişim, 40 % critical eşiğinin üzerinde — severity critical. Bir sonraki kova, 61–90 gün, 1.14 %'ten 1.27 %'ye (+11.27 %, 8 % oran eşiğinin üzerinde ancak critical'ın altında), takipteki kredi oranı ise 3.12 %'den 3.18 %'e (+1.92 %, eşiğin altında) hareket etti: hareket merdivenin ön basamağında. Construction & contracting, portföyün 11.79 %'u üzerinde 31–60 kovasının 0.362 B ₺'sini (22.22 %) taşıyor ve kendi erken gecikme payı 4.92 %. Bu kayıt hiçbir müşteri adlandırmaz ve hiçbir kredi yargısında bulunmaz; kredi izleme ekibince incelenmesi gereken bir örüntüdür. Bu veri yeni bir gecikmeyi yeniden yaşlandırılmış yapılandırılmış bir krediden ayıramaz — yapılandırma bayrağı bu modelde yok.

Recommendation 2

Ağustos'un KOBİ tahsis süresini aşama (başvuru → değerlendirme → karar → kullandırım) ve şube bölgesi bazında kırın ve model sahibine başvuruların 14 %'ünün neden aşama zaman damgası taşımadığını sorun

based_on: Finding 2 · sorumlu: kredi operasyon müdürü, veri modeli sahibiyle birlikte

Başvurular 21.37 %, ortalama süre ise 38.24 % arttı; aşama kesiti günlerin nereye gittiğini söyleyecek. Eksik zaman damgaları bir kaynak sistem hatasıdır ve model sahibine aittir; doldurulana kadar ortalama başvuruların 86 %'sı üzerinde belirtilir ve bu kayda yazılıdır.

Dayandığı finding'ler

Finding 2

KOBİ tahsis süresi başvurular +21.37 % iken 6.8 → 9.4 gün (+38.24 %) — başvuruların 14 %'ü aşama zaman damgası taşımıyor ve hariç tutuldu

severity highdirection upnovelty newtrust Akırılım SEGMENT = SME

KOBİ kredisi başvuruları Temmuz 2026'da 12,400 iken Ağustos'ta 15,050'ye (+21.37 %, iki iş günü daha az üzerinde), kullandırımlar ise 7,930'dan 8,620'ye (+8.70 %) yükseldi. Ay içinde kullandırılan krediler üzerinde ölçülen başvurudan kullandırıma ortalama gün sayısı 6.8'den 9.4'e çıktı (+38.24 %, 8 % oran eşiğine göre 4.78× — severity high; 40 % critical eşiğine ulaşılmadı). Aşama zaman damgası alanları Ağustos'un 15,050 başvurusunun 2,107'sinde eksik (14.00 %); bunlar ortalamanın dışında tutuldu ve eksiklik doldurulmak yerine belirtildi. Kayıt hacmi ve süreyi yan yana okur ve onaylar hakkında hiçbir iddiada bulunmaz — karar sonucu bu agent'ın açtığı bir metrik değildir. Bu veri hangi aşamanın uzadığını söyleyemez — aşama bazlı kesit modelde var ancak bu koşuda açılmadı.

Data state

Veri durumu (finding değil): bireysel konut kredisi prepayment_count metriği Ağustos 2026 için satır döndürmedi — kaynak tablonun aylık yüklemesi çalışmadı. Buna dayanan hiçbir severity, hiçbir recommendation yok; model sahibi bilgilendirildi.

Bu koşunun göremediği.

Yapılandırma bayrağı, aşama bazlı süre (modelde var, açılmadı), karar sonucu (tasarım gereği kapsam dışı) ve Ağustos'un konut kredisi erken ödemeleri.

Örnek niteliğindeSet 3Şube ve Kanal Operasyon Ajanı
Persona
Aynı bankanın gişe işlemlerini, şube işletme maliyetini, sıra bekleme süresini ve mobil onboarding hunisini okur; "işlemler şubeden ayrıldı" ile "şube işlem başına daha pahalı hale geldi"yi, "daha az tamamlama" ile "farklı bir uygulama sürümü"nü birbirinden ayırır. · Hedef kitle: şube ağı direktörü, dijital kanallar birimi yöneticisi, operasyon kontrolörü. · Ton: sade ve operasyonel. · Çıktı dili: en
İzlediği sinyaller
(1) Şube kümesi bazında gişe işlemi başına maliyet. (2) Ağın payı olarak düşük hacimli şubeler. (3) Küme bazında sıra bekleme süresi, işlem hacminin yanında. (4) Adım ve uygulama sürümü bazında mobil onboarding tamamlama. (5) Kanal göçü — kanal bazında işlemlerin payı.
Verilen eşikler
finding 15 % · critical 40 % · oran metrikleri (işlem başına maliyet, bekleme dakikası, tamamlama oranı) 8 % · asgari pay şubelerin ya da onboarding başlangıçlarının 2 %'si · severity kuralı: bir eşik aşıldığında medium, bir oran metriği kendi eşiğine göre 1.25×'ten fazla ya da bir sayım metriği finding eşiğine göre 1.5×'ten fazla hareket ettiğinde high, critical eşiğinin üzerinde critical; kırılım hücresi olan bir finding hücrenin kendi hareketinin severity'sini alır; ongoing bir konu kendisine verilen severity'yi korur

Koşu başlığı

  • Haftalık zamanlanmış, Pazartesi 06:00, Europe/Istanbul
  • Dönem: Ağustos 2026 vs Temmuz 2026 (21 vs 23 iş günü — işlem sayıları etkilenir ve fark belirtilir; işlem başına maliyet ve oranlar etkilenmez)
  • Veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-06, max(TRANSACTION_DATE) ile ölçüldü, 6 saat önce; şube maliyet kayıtları aylık kapanır ve sınırı 2026-08-31
  • Kapsam: agent şube operasyonları kapsamı altında koşar (tüm şubeler, bakiye yok, kredi metriği yok)
  • Model: çalışma alanının onaylı modeli
  • Maliyet: koşuya kaydedildi
  • Tutarlar nominal ₺
Brief

Ağustos 2026: işlemler şubeden ayrılırken gişe işlemi başına maliyet 211.6 ₺ → 241.9 ₺, metropol sıra bekleme süresi 11.2 → 15.8 dakika, uygulama sürümü 6.2'de mobil onboarding tamamlama 71.30 % → 63.90 %

Varsayımlar şeridi

Aya göre karşılaştırma kullanıldı (21 vs 23 iş günü; sayımlar etkilenir, oranlar etkilenmez). Şube maliyeti aylık kapanır ve sınırı 2026-08-31; işlemler şu tarihe kadar uzanır: 2026-09-06. Sıra bekleme süresi yalnızca sıramatik bulunan yerlerde ölçülür — taşra kümesi bu metrikte yapısı gereği yer almaz.

Gişe işlemleri Ağustos'ta 11.41 % düşerken şube işletme maliyeti sabit kaldı; böylece her işlem Temmuz'daki 211.6 ₺'ye karşılık 241.9 ₺'ye mal oldu; ağın 17.29 %'unu oluşturan otuz yedi taşra şubesi ay içinde 8,000'den az işlem gerçekleştirdi. Metropol şubeler zaman açısından ters yönde hareket etti: sıra bekleme süresi 8.02 % daha az işlem üzerinde 11.2 dakikadan 15.8 dakikaya yükseldi. Uygulamada onboarding başlangıçları 7.94 % arttı ancak tamamlama 71.30 %'den 63.90 %'a düştü ve düşüş sürüm 6.2'de kimlik doğrulama adımında yer alıyor. Beklemeleri personel yetersizliğine bağlayan cümle tutuldu; vardiya çizelgesi modelde yok.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Koşu: haftalık, çalışma alanının onaylı modeli, veri 2026-09-06 (işlemler) ve 2026-08-31 (maliyet) tarihine kadar tam. Guard Ledger: held 1 — aday f-02 taslağı, gerekçe unevidenced_causality (gate 4): because the branches were understaffed cümleciğinin vardiya çizelgesi zarfı yoktu, bir yönlendirilmiş yeniden yazım daha zayıf bir biçimini korudu, ardından tutuldu; duplicate 1 — aday f-04 (küme bazında işlem başına maliyet) cost_per_txn|2026-08|provincial parmak izi üzerinden Finding 1 ile birleştirildi; not_selected 0.

Recommendation 1

Gişe işlemi başına maliyeti Temmuz ve Ağustos için şube kümesi ve şube bazında kırın, beklemenin ölçüldüğü yerlerde her şubenin sıra bekleme süresi yanında olacak şekilde

based_on: Finding 1, Finding 2 · sorumlu: şube ağı direktörü

Otuz yedi şube düşük hacim ucunu, kırk bir şube uzun bekleme ucunu taşıyor; şube kesiti herhangi bir şubenin her iki listede de olup olmadığını gösterecek. Maliyet aylık, işlemler günlük kaydedilir; ikisi kendi düzeylerinde okunur. Personel vardiya çizelgesi bu modelde yok ve agent'ın personel yetersizliği hakkında taslağını yazdığı cümle bir yeniden yazımdan sonra tutuldu.

Dayandığı finding'ler

Finding 1

İşlemler aylık −11.41 % düşerken ve şube işletme maliyeti sabit kalırken (+1.27 %) gişe işlemi başına maliyet 211.6 ₺ → 241.9 ₺ (+14.32 %) — 214 şubeden 37'si (17.29 %) ay içinde 8,000 işlemin altında

severity highdirection upnovelty newtrust Akırılım BRANCH_CLUSTER = Provincial

Gişe işlemleri Temmuz 2026'daki 4.82 M'den Ağustos'ta 4.27 M'ye düştü (−11.41 %; iki iş günü eksikliği bunun bir kısmını açıklıyor ve gün başına sayım yine de düştü). Şube işletme maliyeti 1.02 B ₺'den 1.033 B ₺'ye hareket etti (+1.27 %, eşiğin altında); böylece gişe işlemi başına maliyet 211.6 ₺'den 241.9 ₺'ye yükseldi (4.82 M üzerinde 1.02 B ₺'ye karşılık 4.27 M üzerinde 1.033 B ₺; +14.32 %, 8 % oran eşiğine göre 1.79× — severity high). Ağın 17.29 %'unu oluşturan ve tamamı taşra kümesinde yer alan otuz yedi şube Ağustos'ta 8,000'den az gişe işlemi kaydetti. Bu veri o şubelerin gişe işi dışında ne yaptığını söyleyemez — danışmanlık ve satış faaliyeti bu yıldız şemasında sayılmaz.

Finding 2

41 metropol şubede sıra bekleme süresi, işlemleri −8.02 % düşerken 11.2 → 15.8 dakika (+41.07 %)

severity criticaldirection upnovelty newtrust Akırılım BRANCH_CLUSTER = Metropolitan

41 metropol şubede (ağın 19.16 %'sı) ortalama sıra bekleme süresi Temmuz 2026'daki 11.2 dakikadan Ağustos'ta 15.8 dakikaya yükseldi (+41.07 %, 40 % critical eşiğinin üzerinde — severity critical); bu sırada gişe işlemleri 1.31 M'den 1.205 M'ye düştü (−8.02 %). Daha az işlem üzerinde daha uzun bekleme, bir personel değişikliğinin bırakacağı şekildir; ancak personel vardiya çizelgesi bu modelde yok ve kayıt böyle bir çıkarım yapmaz. Bekleme metriği sıramatik sisteminden gelir ve yalnızca sıramatik bulunan şubeleri kapsar — taşra kümesi yapısı gereği bu metrikte yer almaz.

Recommendation 2

Mobil onboarding tamamlamayı uygulama sürümü ve adım bazında günlük izlemeye alın ve sürüm 6.2'deki kimlik doğrulama adımının oranını dijital kanallar ekibine iletin

based_on: Finding 3 · sorumlu: dijital kanallar birimi yöneticisi

Sürüm kesiti düşüşü yalıtır; adım kesiti yerini belirler. İkisi de bu modelde gün düzeyinde mevcut. Adımdaki düşüşün uygulamadan mı yoksa kimlik sağlayıcıdan mı kaynaklandığı burada okunamaz — sağlayıcının yanıt kodları modelde yok.

Dayandığı finding'ler

Finding 3

Mobil onboarding tamamlama başlangıçlar +7.94 % iken başlangıçların 71.30 % → 63.90 %'ı (−10.38 %) — uygulama sürümü 6.2 için tamamlama 61.10 %, sürüm 6.1 için ise 72.40 %

severity highdirection downnovelty newtrust Akırılım APP_VERSION = 6.2

Mobil uygulamadaki onboarding başlangıçları Temmuz 2026'daki 214,000'den Ağustos'ta 231,000'e yükseldi (+7.94 %); tamamlamalar ise 152,582'ye karşılık 147,609, bu da tamamlama oranını 71.30 %'den 63.90 %'a taşıdı (−10.38 %, 8 % oran eşiğine göre 1.30× — severity high). Uygulama sürümü kesiti bu modelde var ve hareketin oturduğu yer burası: Ağustos başlangıçlarının 173,800'ü sürüm 6.2 üzerinde koştu ve bunların 106,196'sı tamamlandı (61.10 %); 57,200'ü sürüm 6.1 üzerinde koştu ve 41,413'ü tamamlandı (72.40 %). Adım kesiti düşüşü kimlik doğrulama adımında gösteriyor. 6.2'nin yayın tarihi bu modelde bir olgu değil; kayıt sürüm farkını belirtir ve yayın hakkında hiçbir şey söylemez.

Bu koşunun göremediği.

Personel vardiya çizelgesi, düşük hacimli şubelerdeki gişe dışı faaliyet, kimlik sağlayıcının yanıt kodları ve uygulamanın yayın tarihi, sürüm 6.2. Bakiyeler ve kredi portföyü tasarım gereği bu agent'ın kapsamı dışındadır.

Her sayı bir adres taşır

Üründe her rakam bir kanıt adresine bağlanır — zarf, satır, hücre, kontrol basamağı — ve adresi olmayan bir sayı yayımlanmaz, tutulur. Bir kaydın anatomisi →

Türetilmiş rakamlar işlemini gösterir

Bir değişim, bir pay ya da bir fark engine tarafından hesaplanır ve işlenenlerini taşır; model asla bölme yapmaz. Her sayı nasıl kanıtlanır →

AI yönetişimi yayın katmanıdır

Sekiz deterministik gate, trust seviyesi, rozetli yorum, kapatılamayan bir varsayımlar şeridi ve Guard Ledger. Modelin erişebildiği ve erişemediği yerler →

SSS

Bu sayfaya genellikle sorulan dört soru

01Bankadan dışarı bir şey çıkıyor mu?

Hayır. Çalışma zamanı veri ambarının yanına kurulur; ağ geçitleri salt-okunurdur; kimlik bilgileri bankanın sunucularında kalır; model mühürlenmiş sorgu sonuçları alır, asla tablo, asla müşteri tanımlayıcısı değil.

02Agent müşterileri puanlıyor ya da kredi işlemi için işaretliyor mu?

Hayır. Kova paylarını segment, sektör ve vintage bazında incelenmesi gereken örüntüler olarak raporlar. Müşteri düzeyini açamaz ve bir örüntüyü asla hukuki ya da düzenleyici bir sözcükle etiketlemez.

03Satır bazlı kapsam nasıl ele alınır?

Her agent, her kayda dondurulan adlandırılmış bir kapsam altında koşar — yukarıdaki setlerde bireysel bankacılık, kredi izleme, şube operasyonları — ve kapsam bir kişi kaydı açtığında yeniden kontrol edilir.

04Kaynak yüklemesi başarısız olursa ne olur?

Metrik satır döndürmez ve koşu, üzerinde severity ve recommendation olmayan bir veri durumunu görünür biçimde kaydeder — asla bir sıfır, asla bir finding değil.

Ücretsiz veri keşfi çalışması

Bu sinyallerden hangilerini kendi veri ambarınızın taşıyabildiğini görün.

Bize veri platformunuzun adını ve en çok tartıştığınız alanı gönderin. Semantik modelinizi sizinle birlikte okur ve yazılı olarak yanıtlarız: bu sayfadaki sinyallerden hangilerini modeliniz bugün taşıyor, hangileri Axoria Data Studio'da bir değişiklik gerektiriyor ve dört haftalık bir pilot neyi ölçerdi. Ücret yok, e-posta dizisi yok — bir kişi iki iş günü içinde yanıtlar.

Ücretsiz veri keşfi çalışması talep edin → 4 haftalık pilot başlat

Örneklerin varsaydıkları

Üç setin arkasındaki veri, model ve ölçüler

Bir setteki hiçbir şey burada anlatılan modelin dışındaki bir kaynağa dayanmaz. Mutabakat yapmak istediğinizi açın.

01Varsayılan veri kaynakları — bir bankanın zaten sahip olduğu veri

Ana bankacılık (hesaplar, bakiyeler, kanal bazında işlemler, neden kodlarıyla açılış ve kapanışlar), kredi portföyü (ürün, segment, sektör ve kullandırım vintage'ı bazında bakiyeler, gecikme gün kovaları), kredi tahsis sistemi (başvuru, karar ve kullandırım zaman damgaları), kart sistemi (kanal bazında ihraç), şube sıramatik sistemi (bekleme süreleri), mobil uygulama olay günlüğü (uygulama sürümü bazında onboarding adımları), şube maliyet kayıtları. Tipik veri ambarı düzeyi: bakiyeler için hesap başına günde bir satır, işlem başına bir satır, kovalar için kredi başına ayda bir satır.

02Varsayılan semantik model — üç persona için asgari
Ölçüler
deposit_balance (vadesiz, vadeli) · casa_ratio (engine tarafından türetilen) · account_count · accounts_closed · attrition_rate (engine tarafından türetilen) · cards_issued · loan_balance · balance_by_dpd_bucket · dpd_bucket_share (engine tarafından türetilen) · npl_ratio · applications · disbursements · turnaround_days (ortalama, aşama zaman damgalarından) · teller_transactions · branch_operating_cost · cost_per_transaction (engine tarafından türetilen) · queue_wait_minutes (ortalama) · app_onboarding_starts · app_onboarding_completions · completion_rate (engine tarafından türetilen).
Boyutlar
tarih · şube · bölge · şube kümesi (metropol / taşra) · müşteri segmenti (bireysel / KOBİ) · yaş bandı · ürün · kanal (şube / mobil / web / çağrı merkezi) · kredi sektörü · kullandırım vintage'ı · gecikme gün kovası · kapanış neden kodu · uygulama sürümü · onboarding adımı. Kişisel olarak işaretlenmiş ve asla şunlara göre kırılmaz: müşteri, hesap numarası, müşteri temsilcisi.
Veri sınırı
bakiyeler için max(BALANCE_DATE), işlemler için max(TRANSACTION_DATE) ile engine tarafından ölçülür; model her ikisini de bildirir. Tutarlar nominal ₺'dir — model enflasyon düzeltmesi taşımaz, bu yüzden agent'lar aya göre karşılaştırır ve oranları okur, ve bunu söyler.
03Varsayılan KPI'lar — banka yöneticilerinin izledikleri
KPITanımBirimTipik bantOlağan kırılım
Net faiz marjı(faiz geliri − faiz gideri) / getirili aktifler%ABD bankaları son dönemde ≈ 3.0–3.4 % [düzenleyici verisine atıf yapan tedarikçi]segment · ürün
Maliyet/gelir oranıfaaliyet gideri / faaliyet geliri%< 60 % iyi kabul edilir [tedarikçi]iş kolu · şube
Özkaynak / aktif kârlılığınet kâr / özkaynak ya da aktifler%ABD ticari bankaları ROE ≈ 11–13 % [tedarikçi]segment
Takipteki kredi oranıtakipteki krediler / brüt krediler%tek bir bant yok; düzenleyici dashboard'ları yayımlarürün · segment
Risk maliyetikredi zararı karşılıkları / ortalama kredilerbaz puanşirkete özgüürün · vintage
CASA oranıvadesiz + tasarruf mevduatı / toplam mevduat%şirkete özgüşube · segment
Kredi/mevduat oranıkrediler / mevduat%şirkete özgütüzel kişilik
Sermaye yeterliliği (CET1)yasal sermaye / risk ağırlıklı varlıklar%yasal asgari oranlar artı tamponlartüzel kişilik
KOBİ kredi tahsis süresibaşvurudan kullandırımagünşirkete özgüürün · kanal
Müşteri başına ürünaktif ürünler / müşterileroranşirkete özgüsegment
Dijital aktif kullanıcılar / dijital satış payıdijital üzerinden müşterilerin ya da satışların payı%şirkete özgükanal
Müşteri kaybıkapatılan hesaplar / açılış tabanı%şirkete özgüsegment · şube
Net tavsiye skoruanketendeksşirkete özgüsegment · kanal
Gecikme gün kovası göçübir kovadaki bakiye / segment portföyü, aya göre%şirkete özgüsegment · sektör · vintage

İlgili

Bu sayfaların götürdüğü yerler

Bu personaların ait olduğu departmanlar

Bu sitede