Grafik Analizi (Graph Analytics) Nedir? Şirketler Arası İlişkileri Görselleştirerek Fraud Yakalamak

Günümüzün karmaşık ve birbiriyle iç içe geçmiş iş dünyasında, şirketler arası ilişkiler devasa bir veri ağı oluşturur. Bu ağlar, meşru iş birliklerinin yanı sıra, organize dolandırıcılık faaliyetleri için de verimli bir zemin sunar. Geleneksel analiz yöntemleri, bu karmaşık ilişkiler yumağının içindeki gizli dolandırıcılık kalıplarını tespit etmekte genellikle yetersiz kalır. İşte bu noktada, veriye bir ilişkiler haritası olarak bakan Grafik Analizi (Graph Analytics) devreye girerek, görünmeyeni görünür kılar ve en sofistike sahtekarlık senaryolarını bile ortaya çıkarma gücü sunar.

Grafik Analizinin Temelleri

Grafik analizi, veriyi ve aralarındaki ilişkileri bir bütün olarak ele alan, modern bir veri bilimi yaklaşımıdır. Geleneksel yöntemlerin aksine, sadece bireysel veri noktalarına değil, bu noktaları birbirine bağlayan “ilişkilere” odaklanır. Bu yaklaşım, verinin doğasındaki bağlantısallığı temel alarak, aksi takdirde gözden kaçacak olan derinlemesine içgörülerin ve kalıpların keşfedilmesini sağlar.

Grafik Analizi Nedir?

Grafik analizi, matematiksel grafik teorisini temel alan bir analiz yöntemidir. Bu yöntemde veri, düğümler (nodes) ve bu düğümleri birbirine bağlayan kenarlar (edges) şeklinde modellenir. Bu yapı, sosyal ağlardan tedarik zincirlerine, finansal işlem ağlarından şirket sahiplik yapılarına kadar her türlü ilişkisel veriyi sezgisel ve güçlü bir şekilde temsil etme olanağı tanır. Amaç, bu ağ yapısı içindeki kritik aktörleri, gizli toplulukları, anormal bağlantıları ve etki yollarını analiz ederek anlamlı sonuçlar çıkarmaktır.

Geleneksel Veri Analizi Yaklaşımlarından Farkları

Geleneksel veri analizi genellikle ilişkisel veritabanlarındaki tablolara dayanır. Bu yaklaşım, yapılandırılmış ve satır/sütun formatındaki veriler için etkili olsa da, karmaşık ve çok katmanlı ilişkileri sorgulamak gerektiğinde hantal ve yavaş kalır. Grafik analizi ise doğrudan ilişkiler üzerine kuruludur. İki yaklaşım arasındaki temel farklar, veri modelleme, sorgulama performansı ve analiz yeteneklerinde ortaya çıkar.

Grafik Veri Modelinin Temel Bileşenleri

Grafik analizi, anlaşılması kolay üç temel bileşen üzerine kuruludur. Bu bileşenler, en karmaşık sistemleri bile basit ve yönetilebilir bir şekilde modellememize olanak tanır.

Düğümler (Nodes): Şirketler, Kişiler, Adresler, Banka Hesapları

Düğümler, analiz ettiğimiz ağdaki temel varlıkları veya objeleri temsil eder. Bunlar, bir dolandırıcılık senaryosunda “şirketler,” “kişiler,” “adresler,” “e-posta hesapları,” “telefon numaraları” veya “banka hesapları” gibi somut varlıklar olabilir. Her düğüm, ağdaki bir oyuncuyu simgeler.

Kenarlar (Edges): Sahiplik, İşlem, Yönetim Kurulu Üyeliği Gibi İlişkiler

Kenarlar, düğümler arasındaki ilişkileri veya etkileşimleri tanımlar. Bir kenar her zaman yönlü veya yönsüz olabilir ve iki düğümü birbirine bağlar. Örneğin, bir “kişi” düğümü ile bir “şirket” düğümü arasında “sahibidir” veya “yönetim kurulu üyesidir” şeklinde bir kenar olabilir. İki “banka hesabı” düğümü arasında ise “para transferi yaptı” şeklinde bir kenar bulunur. İlişkilerin gücü ve doğası, analizin temelini oluşturur.

Özellikler (Properties): Düğüm ve Kenarlara Ait Detay Bilgiler

Özellikler, düğümlere ve kenarlara atanan anahtar-değer çiftleridir ve analiz için zengin bir bağlam sunarlar. Örneğin, bir “şirket” düğümünün “kuruluş tarihi,” “sektörü,” “vergi numarası” gibi özellikleri olabilir. Benzer şekilde, bir “para transferi” kenarının “işlem tarihi,” “tutar,” “açıklama” gibi özellikleri bulunabilir. Bu detaylar, analizlerin daha hassas ve doğru olmasını sağlar.

Şirketler Arası İlişki Ağlarının Önemi

Modern ekonomide hiçbir şirket tek başına var olmaz. Her işletme; tedarikçiler, müşteriler, ortaklar, finansal kurumlar ve hissedarlardan oluşan karmaşık bir ağın parçasıdır. Bu ilişkiler, bir şirketin başarısı için hayati öneme sahipken, aynı zamanda organize dolandırıcılık ve finansal suçlar için de birincil kanalı oluşturur. Bu ağları anlamak, riskleri yönetmek ve fırsatları keşfetmek için kritik bir yetkinliktir.

İlişkisel Verinin Gizli Gücü

Verinin gerçek değeri, genellikle tekil veri noktalarında değil, bu noktalar arasındaki bağlantılarda saklıdır. Bir şirketin tek başına finansal tabloları her zaman tam resmi yansıtmaz. Ancak bu şirketin, bilinen dolandırıcılarla aynı adresi veya yönetim kurulu üyesini paylaştığını keşfetmek, anında bir risk sinyali üretir. İlişkisel veri, bu tür gizli bağlantıları, etki alanlarını ve organize grupları ortaya çıkararak, geleneksel analizin kör olduğu noktaları aydınlatır.

Şirket Ağlarının Karmaşıklığı ve Geleneksel Yöntemlerle Analiz Zorlukları

Şirket ağları, özellikle çok uluslu holdingler, paravan şirketler ve karmaşık tedarik zincirleri söz konusu olduğunda hızla içinden çıkılmaz bir hale gelebilir. Binlerce şirket, on binlerce sahip ve milyonlarca işlemden oluşan bu ağları geleneksel tablo bazlı sistemlerle analiz etmek neredeyse imkansızdır. İlişkileri ortaya çıkarmak için gereken çok sayıda tablo birleştirme (JOIN) işlemi, sistemleri yavaşlatır, analiz sürecini karmaşıklaştırır ve genellikle yalnızca birkaç derece derinliğindeki ilişkilerin incelenmesine izin verir.

Görselleştirmenin Karmaşık Ağları Anlamadaki Rolü

Grafik analizinin en güçlü yönlerinden biri, karmaşık veri ağlarını insan beyninin kolayca anlayabileceği görsel haritalara dönüştürmesidir. Binlerce satırlık bir Excel tablosunda veya veritabanı sorgu sonucunda gizlenen bir dolandırıcılık halkasını fark etmek zorken, aynı veriyi bir grafikte görselleştirdiğinizde, şüpheli şirket kümeleri, anormal bağlantılar ve merkezi aktörler anında göze çarpar. İşlem izleme ve veri görselleştirme, analistlerin veriyi sezgisel olarak keşfetmesine ve “nereden başlayacaklarını” bilmelerine olanak tanır.

Fraud Tespitinde Grafik Analizinin Yeri

Finansal dolandırıcılık (fraud), artık tekil ve izole eylemlerden çok, birden fazla aktörün ve şirketin dahil olduğu organize şemalar şeklinde karşımıza çıkıyor. Dolandırıcılar, tespitten kaçmak için kasıtlı olarak karmaşık ilişki ağları kurarlar. Grafik analizi, bu ağları çözmek ve en sofistike dolandırıcılık girişimlerini bile açığa çıkarmak için tasarlanmış en etkili yöntemlerden biridir.

Neden Geleneksel Kural Bazlı Sistemler Yetersiz Kalıyor?

Geleneksel fraud tespit ve önleme çözümleri, genellikle önceden tanımlanmış kurallar bütününe dayanır. Örneğin, “bir hesaptan 24 saat içinde X tutarından fazla para çıkışı olursa işaretle” gibi kurallar içerirler. Bu sistemler basit dolandırıcılıkları yakalamada etkili olsalar da, şu nedenlerden dolayı modern dolandırıcılık şemaları karşısında yetersiz kalırlar:

• İlişkisel Körü: Kural bazlı sistemler, işlemler veya kişiler arasındaki gizli bağlantıları göremez. Her olayı kendi içinde değerlendirirler.
• Kolayca Aşılabilirler: Dolandırıcılar, bu kuralları öğrendikten sonra işlemlerini limitlerin hemen altında tutarak veya birden fazla hesaba yayarak kolayca atlatabilirler.
• Yüksek Yanlış Pozitif (False Positive): Meşru ancak olağandışı görünen birçok işlemi şüpheli olarak işaretleyerek, analistlerin zamanını boşa harcarlar.
• Reaktif Yaklaşım: Genellikle bilinen dolandırıcılık türleri için kural yazılabildiğinden, yeni ve daha önce görülmemiş dolandırıcılık yöntemlerine karşı kördürler.

Grafik Analizi ile Gizli Kalıpların ve Anormalliklerin Ortaya Çıkarılması

Grafik analizi, kural bazlı sistemlerin aksine, “normal” davranışın neye benzediğini ağ yapısı üzerinden öğrenir ve bu normdan sapan anormallikleri tespit eder. Birbirleriyle hiç iş yapmaması gereken şirketlerin yoğun bir şekilde işlem yapması, yeni kurulan bir dizi şirketin aynı anda aynı telefon numarasını ve direktörü paylaşması veya paranın karmaşık bir rota izleyerek başladığı yere geri dönmesi gibi kalıplar, grafik analizi ile kolayca ortaya çıkarılabilir.

Proaktif Fraud Önleme Stratejilerinde Grafik Yaklaşımı

Grafik analizinin en büyük avantajlarından biri, sadece gerçekleşmiş dolandırıcılığı tespit etmekle kalmayıp, potansiyel riskleri de proaktif olarak belirleyebilmesidir. Ağdaki belirli yapılar, gelecekteki dolandırıcılık faaliyetlerinin habercisi olabilir. Örneğin, birbiriyle yoğun bağlantılı ancak dış dünyayla çok az bağlantısı olan “izole topluluklar”, sentetik kimlikler veya paravan şirket ağları için bir işaret olabilir. Bu riskli kümeleri önceden belirlemek, kurumların bu ağlar üzerinden büyük bir dolandırıcılık gerçekleşmeden önce önlem almasını sağlar.

Grafik Analizi ile Tespit Edilebilen Şirketler Arası Fraud Senaryoları

Grafik analizinin teorik gücü, gerçek dünyadaki karmaşık dolandırıcılık senaryolarını çözme yeteneğiyle kanıtlanmıştır. İşte şirketler arası ilişkilerde grafik teknolojisi kullanılarak tespit edilebilen bazı yaygın sahtekarlık türleri:

Kabuk (Shell) Şirket Ağlarının Belirlenmesi

Kabuk şirketler, genellikle yasa dışı fonları gizlemek, kara para aklamak veya vergi kaçırmak için kullanılan, gerçek bir ticari faaliyeti olmayan paravan yapılardır. Grafik analizi, bu tür şirketleri şu belirtilerden tanıyabilir: Çok sayıda şirketin aynı adrese, telefon numarasına veya yöneticiye sahip olması; bu şirketlerin kendi aralarında yoğun işlem yaparken, ağ dışındaki meşru işletmelerle çok az bağlantılarının olması; ve bu şirketlerin genellikle aynı zaman diliminde kurulmuş olması.

Çemberleme (Circular) Finansal İşlemlerin Tespiti

Bu senaryo, kara para aklama faaliyetlerinin klasik bir örneğidir. Fonlar, kaynağını gizlemek amacıyla bir dizi şirket arasında dolaştırılır ve sonunda başladığı yere veya yakınına geri döner. Geleneksel sistemler bu döngüyü göremezken, grafik algoritmaları A → B → C → A şeklindeki döngüsel para hareketlerini kolayca tespit ederek, bu karmaşık aklama şemalarını ortaya çıkarır.

Sentetik Kimlikler ve Hayali Şirketlerin Ortaya Çıkarılması

Dolandırıcılar, gerçek ve sahte bilgileri birleştirerek var olmayan “sentetik” kimlikler oluşturur ve bu kimlikler adına şirketler kurarlar. Grafik analizi, bu sahte ağları tespit etmede çok etkilidir. Örneğin, birden fazla “kişinin” aynı sosyal güvenlik numarasının farklı varyasyonlarını kullanması, aynı “hayali” adresleri paylaşması veya bu sentetik kimliklerin sadece kendi aralarında bir ağ oluşturup gerçek dünyadaki kişilerle hiçbir bağlantısının olmaması gibi anormallikler, şüpheli kümeleri belirlemeyi sağlar.

Tedarik Zinciri Dolandırıcılıklarının Haritalanması

Tedarik zincirleri, sahte faturalar, hayali sevkiyatlar veya çalışan-tedarikçi işbirliği gibi dolandırıcılıklara açıktır. Grafik analizi, tüm tedarik zincirini bir ağ olarak haritalandırabilir. Bu sayede, bir çalışanın akrabasına ait bir paravan şirkete sürekli olarak yüksek tutarlı faturalar onayladığı veya mal sevkiyatının zincirde mantıksız bir rota izlediği gibi durumlar kolayca görselleştirilebilir ve tespit edilebilir.

Ortak Adres, Telefon veya Yönetici Paylaşımı Yoluyla Şüpheli Grupların Tespiti

Bu, grafik analizinin en temel ve en güçlü yeteneklerinden biridir. Görünüşte birbirinden bağımsız olan çok sayıda şirketin, aslında aynı iletişim bilgileri, adres veya yöneticiler gibi “süper düğümler” üzerinden birbirine bağlı olduğu ortaya çıkarılabilir. Birbiriyle rekabet ediyor gibi görünen firmaların aslında aynı kişi tarafından yönetildiğinin tespiti, ihale veya rekabet hukuku ihlalleri için önemli bir kanıt olabilir.

Kredi ve Hibe Dolandırıcılıklarında İlişki Ağlarının Analizi

Organize gruplar, devlet hibeleri veya banka kredileri almak için çok sayıda paravan şirket veya sentetik kimlik kullanarak organize başvuru dolandırıcılığı yapabilirler. Grafik analizi, bu başvurular arasındaki gizli bağlantıları ortaya çıkarır. Başvuru sahiplerinin aynı danışmanı kullanması, belgelerde benzer metin kalıplarının olması veya başvuru yapan şirketlerin aslında birbirine bağlı bir ağ oluşturması, organize bir dolandırıcılık girişimini işaret eder.

Fraud Tespiti İçin Kullanılan Temel Grafik Algoritmaları

Grafik analizinin gücü, sadece veriyi görselleştirmekten değil, aynı zamanda bu ağlar üzerinde çalışan ve otomatik olarak önemli kalıpları bulan matematiksel algoritmalardan gelir. Bu algoritmalar, analistlerin milyonlarca düğüm ve kenar arasında manuel olarak arama yapmasına gerek kalmadan, en şüpheli noktaları anında belirlemesine yardımcı olur.

Merkeziyet Analizi (Centrality Analysis): Ağdaki Kilit ve Nüfuzlu Aktörlerin Belirlenmesi

Merkeziyet algoritmaları, “Bu ağdaki en önemli aktör kim?” sorusuna cevap verir. Önem, farklı şekillerde ölçülebilir: en çok bağlantıya sahip olan (degree centrality), ağdaki bilgi akışının merkezinde yer alan (betweenness centrality) veya diğer önemli düğümlere en yakın olan (closeness centrality). Fraud analizinde bu, bir dolandırıcılık şebekesinin liderini veya fonların dağıtıldığı ana düğümü bulmak için kullanılır.

Topluluk Tespiti (Community Detection): Birbiriyle Yoğun İlişkide Olan Şirket Gruplarının Saptanması

Bu algoritmalar, ağ içindeki doğal kümeleri veya “mahalleleri” belirler. Bu gruplar, kendi içlerinde çok yoğun bir ilişki ağına sahipken, ağın geri kalanıyla daha zayıf bağlara sahiptirler. Fraud senaryolarında, bu tür topluluklar genellikle bir dolandırıcılık halkasını, birbiriyle işbirliği yapan paravan şirketleri veya organize bir kara para aklamayı önleme (AML) ihlali grubunu temsil eder.

En Kısa Yol Analizi (Shortest Path): Paranın veya Etkinin İzini Sürmek

En kısa yol algoritması, ağdaki iki düğüm arasındaki en direkt veya en az maliyetli yolu bulur. Bu, bir paranın şüpheli bir kaynaktan nihai hedefine ulaşırken geçtiği tüm adımları ortaya çıkarmak için çok değerlidir. Ayrıca, görünüşte alakasız iki şüpheli şirketin aslında ortak bir yönetici veya paravan bir danışman aracılığıyla ne kadar yakın bir şekilde birbirine bağlı olduğunu göstermek için de kullanılabilir.

Benzerlik Algoritmaları (Similarity Algorithms): Benzer Davranış Gösteren Şirketleri Gruplamak

Benzerlik algoritmaları, düğümleri ağdaki konumlarına, bağlantılarına ve özelliklerine göre karşılaştırır. Eğer bir şirketin dolandırıcılık yaptığını tespit ederseniz, bu algoritmaları kullanarak ağdaki diğer tüm şirketler arasında bu şirkete en çok benzeyenleri anında bulabilirsiniz. Bu, “bilinen bir sahtekarlığa dayanarak bilinmeyenleri bulma” (find more like this) yaklaşımıdır ve soruşturmaların hızla genişletilmesini sağlar.

Grafik Analizi Çözümünün Uygulama Adımları

Şirketler arası ilişkileri analiz etmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için bir grafik analizi projesi uygulamak, sistematik bir yaklaşım gerektirir. Bu süreç, verinin toplanmasından başlayarak, analiz sonuçlarına dayalı aksiyonların alınmasına kadar uzanan adımlardan oluşur. İşte bu sürecin temel aşamaları:

Veri Toplama, Temizleme ve Modelleme

İlk adım, analiz için gerekli olan tüm verilerin toplanmasıdır. Bu veriler, şirket kayıtları, ortaklık yapıları, finansal işlemler, adres ve iletişim bilgileri, müşteri verileri gibi farklı kaynaklardan gelebilir. Toplanan ham veri, daha sonra tutarsızlıkların giderilmesi (temizleme) ve grafik modeline (düğümler, kenarlar, özellikler) uygun hale getirilmesi (modelleme) aşamalarından geçer. Bu aşama, projenin başarısı için en kritik adımlardan biridir.

Grafik Veritabanının (Graph Database) Kurulması

Modellenen veri, ilişkisel sorguları yüksek performansla çalıştırabilen özel bir veritabanı olan Grafik Veritabanına yüklenir. Neo4j, TigerGraph veya Amazon Neptune gibi teknolojiler, milyarlarca düğüm ve kenardan oluşan devasa ağları bile verimli bir şekilde saklamak ve sorgulamak için tasarlanmıştır. Bu veritabanları, geleneksel veritabanlarının aksine ilişkileri temel veri birimi olarak ele alır.

Analiz ve Sorgulamaların Gerçekleştirilmesi

Veriler grafik veritabanına yüklendikten sonra, analistler ve veri bilimciler özel sorgu dilleri (örn: Cypher, GSQL) veya görsel arayüzler kullanarak ağı sorgulamaya başlar. Bu aşamada, önceki bölümde bahsedilen merkeziyet, topluluk tespiti gibi algoritmalar çalıştırılır, şüpheli kalıplar aranır ve hipotezler test edilir. Örneğin, “aynı adresi paylaşan ve son 3 ayda kurulmuş tüm şirketleri ve yöneticilerini göster” gibi bir sorgu çalıştırılabilir.

Sonuçların Görselleştirilmesi ve Yorumlanması

Analiz ve sorgulama sonuçları, genellikle teknik olmayan karar vericilerin bile kolayca anlayabileceği interaktif görselleştirmelere dönüştürülür. Bu görsel haritalar, karmaşık dolandırıcılık ağlarını, kilit oyuncuları ve riskli kümeleri net bir şekilde gösterir. Analistler, bu görseller üzerinden bulgularını yorumlar, raporlar hazırlar ve şüpheli durumların kök nedenlerini araştırır.

Tespit Edilen Şüpheli Durumlar İçin Aksiyon Planı Oluşturma

Analizin son adımı, elde edilen içgörüleri eyleme dönüştürmektir. Grafik analizi ile tespit edilen şüpheli bir şirket ağı veya işlem, detaylı bir soruşturma için ilgili departmanlara (örn: iç denetim, uyum, hukuk) iletilir. Bulgular, bir dolandırıcılık vakasının engellenmesine, yasal işlem başlatılmasına veya mevcut iş süreçlerindeki zafiyetlerin giderilmesine yol açabilir. Bu süreç, sürekli bir geri bildirim döngüsü ile sistemi daha da akıllı hale getirir.

Grafik Analizinin Sağladığı Avantajlar ve Geleceği

Grafik analizi, sadece bir teknoloji değil, aynı zamanda karmaşık problemleri çözmek için yeni bir düşünce biçimidir. Özellikle dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi alanlarında sunduğu avantajlar, onu kurumlar için vazgeçilmez bir araç haline getirmektedir. Gelecekte ise yapay zeka ve makine öğrenmesi ile entegrasyonu, bu alandaki yetenekleri daha da ileriye taşıyacaktır.

Tespit Hızını ve Doğruluğunu Artırma

Geleneksel yöntemlerle haftalar sürebilecek karmaşık bir ilişki ağının analizi, grafik analizi ile dakikalar içinde gerçekleştirilebilir. İlişkileri doğrudan sorgulama yeteneği, analiz hızını katbekat artırır. Ayrıca, bağlamı ve ilişkileri dikkate aldığı için, tekil olaylara odaklanan sistemlere göre çok daha doğru ve isabetli sonuçlar üretir.

Yanlış Pozitif (False Positive) Oranlarını Düşürme

Yanlış pozitifler, yani aslında meşru olan işlemlerin şüpheli olarak işaretlenmesi, analiz ekiplerinin en büyük zaman kaybıdır. Grafik analizi, bir olayı tek başına değil, çevresindeki ilişkiler ağıyla birlikte değerlendirir. Bu zengin bağlam, gerçekten şüpheli olan durumları meşru olanlardan ayırmayı kolaylaştırır ve yanlış alarm oranını önemli ölçüde düşürür.

İnsan Analistlerin Sezgisel Yeteneklerini Güçlendirme

Grafik analizi ve özellikle görselleştirme araçları, insan analistlerin yerini almak yerine onların yeteneklerini güçlendirir. Karmaşık veriyi sezgisel bir haritaya dönüştürerek, analistlerin tecrübe ve sezgilerini kullanarak kalıpları daha hızlı fark etmelerini sağlar. Bu, makine ve insanın en iyi yönlerini birleştiren bir “artırılmış zeka” yaklaşımıdır.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka ile Entegrasyon Potansiyeli

Grafik analizinin geleceği, yapay zeka ve makine öğrenmesi (ML) modelleriyle olan entegrasyonunda yatmaktadır. Grafik verisi, ML modelleri için son derece zengin bir özellik seti sunar. Gelecekte, “graph neural network” gibi gelişmiş teknikler sayesinde sistemler, şüpheli ağ yapılarını otomatik olarak öğrenecek ve daha önce hiç görülmemiş, yeni dolandırıcılık taktiklerini bile proaktif olarak tespit edebilecektir.

Şirketler Arası İlişki Analizi ve Fraud Tespiti İçin Neden İHS Teknoloji’yi Tercih Etmelisiniz?

Grafik analizi, doğru uzmanlık, teknoloji ve strateji ile uygulandığında kurumlara muazzam bir değer katar. İHS Teknoloji, şirketler arası ilişki ağlarını analiz ederek gizli riskleri ve dolandırıcılık şemalarını ortaya çıkarma konusunda uçtan uca çözümler sunmaktadır. Kurumunuzun ihtiyaç duyduğu bu kritik yetkinliği kazanmak için İHS Teknoloji ile çalışmanız için birçok neden bulunmaktadır.

Alanında Uzmanlaşmış Analist ve Veri Bilimci Kadrosu

Başarılı bir grafik analizi projesi, sadece güçlü bir teknolojiye değil, aynı zamanda bu teknolojiyi en verimli şekilde kullanabilecek yetenekli bir ekibe de ihtiyaç duyar. İHS Teknoloji, finansal suçlar, risk yönetimi ve veri bilimi konularında derin uzmanlığa sahip analist ve veri bilimci kadrosuyla, verilerinizdeki gizli potansiyeli ortaya çıkarır.

Gelişmiş Grafik Analizi ve Görselleştirme Platformu

En karmaşık ve en büyük veri setlerini bile analiz edebilen, yüksek performanslı bir teknoloji platformu sunuyoruz. Platformumuz, gelişmiş grafik algoritmalarını ve kullanıcı dostu görselleştirme araçlarını bir araya getirerek, analistlerinizin en karmaşık ilişki ağlarını bile kolayca keşfetmesini ve yorumlamasını sağlar.

Kurumunuza Özel Uçtan Uca Çözüm ve Danışmanlık Desteği

Her kurumun veri yapısı, iş süreçleri ve risk profili farklıdır. Bu nedenle, standart paket çözümler yerine kurumunuzun özel ihtiyaçlarına göre tasarlanmış, uçtan uca bir hizmet sunuyoruz. Veri modellemeden platform kurulumuna, analizden raporlamaya kadar tüm süreçlerde yanınızda yer alarak, projenin başarısını garanti altına alan danışmanlık desteği sağlıyoruz.

Kanıtlanmış Başarı Hikayeleri ve Sektörel Deneyim

Finans, sigortacılık ve e-ticaret gibi birçok farklı sektörde gerçekleştirdiğimiz başarılı projeler, sunduğumuz çözümlerin etkinliğinin en somut kanıtıdır. Sektörel deneyimimiz sayesinde, karşılaştığınız zorlukları anlıyor ve size özel, kanıtlanmış yöntemlerle en etkili sonuçları sunuyoruz. Başarı hikayelerimiz, karmaşık dolandırıcılık vakalarını nasıl çözdüğümüzü ve müşterilerimize nasıl değer kattığımızı göstermektedir.