Öngörülü arama sisteminde yapay zeka tabanlı tahmin modellerinin başarısı
The success of artificial intelligence based prediction models in predictive dialing
Yazar: ERCÜMENT BUĞRA ÇİÇEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay zeka, günümüzde çağrı merkezi yöneticilerine veri odaklı kararlar almak için güçlü bir araç sunmaktadır. Yapay zeka destekli öngörülü arama sistemleri ise çağrı merkezlerinin verimliliğini artırarak müşteri taleplerinin hızlı ve etkili bir şekilde karşılanmasına olanak sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, yapay zeka destekli öngörülü arama sistemlerinin işletmeler için taşıdığı değeri vurgulamak ve bu sistemlerin daha etkili bir şekilde kullanılabilmesi için gerekli tahminlerin elde edilmesinde uygun modellerin karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla sağlık turizmi konusunda 2023 yılı için gelen günlük çağrılardan oluşan veri setine makine öğrenmesi modellerinden Gradyan Artırma ve Rassal Orman Regresyonu uygulanmış, modeller hatalara dayalı kriterler kullanılarak karşılatırılmıştır. Sonuç olarak, Gradyan Artırma regresyonunun çağrıların tahmininde gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği bulgusu elde edilmiştir. Bu çalışmada, çağrı merkezi operasyonlarını optimize etmek amacıyla geliştirilen öngörülü arama sistemlerinin yapay zeka teknolojileri ile nasıl birleştirildiğini ve bu birleştirmenin çağrı merkezlerindeki performans üzerindeki derin etkilerini kapsamlı bir şekilde ele alınmıştır. Ayrıca bu teknolojilerin avantajları, dezavantajları ve farklı kullanım alanları ayrıntılı bir şekilde açıklannmış, özellikle ulaşılabilir çağrı sayısı üzerindeki etkilerini incelenmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçların çağrı merkezi yöneticileri, işletme sahipleri ve araştırmacılar için önemli bir kaynak oluşturacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Artificial intelligence currently offers a powerful tool for call center managers to make data-driven decisions. Artificial intelligence -powered predictive dialing systems increase the efficiency of call centers by enabling quick and effective meeting of customer demands. The purpose of this study is to highlight the value that Artificial intelligence -powered predictive dialing systems bring to businesses and to compare appropriate models for obtaining the necessary predictions for more effective use of these systems. For this purpose, machine learning models, Gradient Boosting and Random Forest Regression, have been applied to a dataset of daily calls received in the field of health tourism for the year of 2023, and the models have been compared using criteria based on errors. As a result, it was found that Gradient Boosting regression provided results closer to reality in predicting calls. This study comprehensively addresses how predictive calling systems, developed to optimize call center operations, are integrated with artificial intelligence technologies and the profound impact of this integration on performance in call centers. Additionally, the advantages, disadvantages, and different application areas of these technologies are explained in detail, particularly examining their effects on the number of accessible calls. The findings of this study are believed to be an important source for call center managers, business owners, and researchers.