İçeriğe geç
XSIS
Modern bir ofiste bir araya gelip işlerini tartışan insanlar

Sektörler

Pazarlama

İçerik ve kampanyalar daha hızlı üretilir, her kitleye göre kişiselleştirilir ve yönetilir.

Pazarlama içeriği neden yetişemiyor

Her kanal, pazar ve dil kendi içeriğini gerektirir ve ekipler bunu yeterince hızlı üretemez. Kişiselleştirme, sistemlere dağılmış verilere bağlıdır ve kişisel verilerin her kullanımı gizlilik hukukuna uymalıdır.

  • İnsandan çok içerik

    Her kanal, pazar ve dil kendi sürümünü gerektirir.

  • Dağınık kitle verileri

    Her kitle hakkında bilinenler farklı sistemlerde bulunur.

  • Gizlilik kuralları

    GDPR ve MENA kişisel verilerin korunması kanunları kişisel verilerin her kullanımını düzenler.

Neler değişir

  1. Otonom içerik operasyonları

    İçeriğin yapay zekâ ajanlarıyla taslaklanması, uyarlanması ve kontrol edilmesi, ekibinizin gözetiminde.

  2. Ölçekte kişiselleştirme

    Teklifler ve içerik, öneri modelleriyle her kitleye göre eşleştirilir.

  3. Yönetilen veriler

    Rıza, maskeleme ve tokenleştirme her veri akışına yerleştirilmiştir.

Neler sunuyoruz

  • İçerik ajanları

    İçeriği taslaklayan, uyarlayan ve kontrol eden, insan gözetimli çok ajanlı iş akışları.

  • Dil ve duygu yapay zekâsı

    NLP, duygu ve derin anlamsal analiz, Arapça öncelikli modeller dahil.

  • Kişiselleştirme motorları

    Kitle verileriniz üzerinde sınıflandırma, kişiselleştirme ve öneri motorları.

  • Kampanya analitiği

    Kampanya verileri üzerinde gösterge panelleri, otomatik raporlama ve konuşmaya dayalı BI.

  • Veri gizliliği mühendisliği

    Veri maskeleme, PII tokenleştirmesi ve rıza yönetimi veri platformunda ele alınır.

Nasıl çalışıyoruz

  1. Veriyi yönetin

    Rıza, veri ikametgâhı ve erişim, herhangi bir model eğitilmeden önce belirlenir.

  2. Bir iş akışını pilot uygulayın

    Bir içerik iş akışı uçtan uca otomatikleştirilir ve ölçülür.

  3. İşleyeni ölçekleyin

    İlk iş akışı kanıtlandıktan sonra daha fazla kanal ve dil.

Teknolojiler ve standartlar

İçerik operasyonlarının arkasındaki modeller ve veri platformları, bu sayfanın arkasındaki belgelerin adlandırdığı şekilde.

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi
  • ALLaM
  • Falcon
  • Jais
Standartlar ve düzenlemeler
  • GDPR
  • MENA PDPL

Nasıl başlanır

Sırada ne var

  1. Zaman belirleme

    Ekibimiz oturum için bir zaman belirlemek üzere size e-posta gönderir.

  2. Ön danışmanlık oturumu

    Bir ücretsiz 30 dakikalık çevrim içi ön danışmanlık oturumu: hedeflerinizi, sistemlerinizi ve kısıtlarınızı gözden geçiririz.

  3. Hazırlık incelemesi

    Bir ücretsiz 48 saatlik hazırlık incelemesi kapsamında baş mimar, projenizi 6 maddelik Hazırlık Tanımı’na göre kontrol eder ve uygun olan yolu önerir.

  4. Yolun seçilmesi

    Kapsamı hazır projeler 3–5 iş günü içinde içinde bağlayıcı bir teklif alır. Konsept aşamasındaki projeler Blueprint Studio’da başlar. Arızalı, belgelenmemiş veya entegrasyon gerektiren canlı bir sistem, 1–2 hafta teşhisiyle başlar. Blueprint Studio ve teşhisin her biri, teklifte belirtilen sabit bir ücrete tabidir.

Sorular ve yanıtlar

Yapay zekâ içeriğini markaya uygun nasıl tutuyorsunuz?

Ajanlar yönergelerinizden ve onaylı kaynaklardan çalışır ve ürettikleri yayımlanmadan önce insanlar tarafından incelenir.

Kitle verilerimizi yapay zekâ ile kullanmak güvenli mi?

Kişisel veriler modeller görmeden önce maskelenir veya tokenleştirilir ve modeller özel veya egemen bulutta çalışabilir, böylece veriler ortamınızdan hiç ayrılmaz.

Arapça çalışabilir mi?

Evet. Jais, Falcon ve ALLaM gibi Arapça öncelikli ve bölgesel lehçe modellerinin yanı sıra Avrupa ve Asya modellerini kullanıyoruz.

Nereden başlamalıyız?

Ekibinizin en çok zamanını alan içerik iş akışıyla, her şeyden önce otomatikleştirilip ölçülerek.

Sözleşmeyle değil, bir görüşmeyle başlayın.

Ne inşa etmeniz, neyi bağlamanız veya neyi güvence altına almanız gerektiğini bize anlatın. Bir mimar sizinle birlikte inceler ve nereden başlanacağını önerir.