Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu tabloyu kullanarak, makine öğrenmesi teknolojilerinin kullanılması sonucu oluşacak parasal gelir-parasal olmayan fayda artışına neden olan unsurları ve meydana getirdiği parasal maliyet ve parasal olmayan kayıpları bir bütün olarak görmek mümkündür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüzde büyük ve orta ölçekli işletmeler, karar verme süreçleri dahil tüm işletme fonksiyonlarındaki süreçlerin izlenmesi ve yönetiminde yapay zeka uygulamalarından faydalanarak daha veri odaklı bir yapıya dönüşmektedirler. İşletme içi ve dışından gelen çok boyutlu ve hacimli “Büyük Veri” yığınlarının, yapay zekâ uygulamaları (makine öğrenmesi, derin öğrenme vb) ile analiz edilmesi sonucunda tahminlemeler yapılabilmekte, ortak davranış örüntüleri ve sistematik anomaliler vb tespit edilebilmektedir. Bu sayede işletmeler karşılaştıkları herhangi bir probleme daha etkili çözümler üretebilmektedirler. Çözüm üretirken temel amaç, hem gelir artışı hem de maliyet tasarrufu sağlayabilmektir. Gelir artışı hem parasal gelir hem de parasal olmayan fayda şeklinde gerçekleşirken, maliyetler de parasal maliyet ve parasal olmayan kayıp şeklinde meydana gelmektedir. Bu çalışmanın amacı da makine öğrenmesi projelerinin işletmeye sağladığı parasal gelir - maliyet ve parasal olmayan fayda ve kayıp unsurlarını ortaya koymak, yönetim muhasebesi açısından makine öğrenmesi uygulamalarının maliyet analizine tabi tutulabileceği maliyet analiz tablosu geliştirmektir. Tabloda işletmenin kurum içinde teknolojik alt yapıyı kendi kurması (On-Premise) ya da kurmayıp (Non On-Premise) bulut yağlayıclardan alt yapı hizmetini kiraladıkları durumlarda ortaya çıkan parasal gelir - maliyet ve parasal olmayan fayda ve kayıp unsurları karşılaştırılmalı olarak yer almaktadır. Bu tabloyu kullanarak, makine öğrenmesi teknolojilerinin kullanılması sonucu oluşacak parasal gelir-parasal olmayan fayda artışına neden olan unsurları ve meydana getirdiği parasal maliyet ve parasal olmayan kayıpları bir bütün olarak görmek mümkündür.
Abstract
Nowadays, large and medium-sized businesses are transforming into more data-driven structure by utilizing artificial intelligence applications to monitor and manage processes in all business functions, including decision-making processes. It is possible to analyze multi-dimensional and voluminous data sets defined as “Big Data” coming from business-centered and external sources with artificial intelligence techniques (machine learning, deep learning, etc.). As a result of ıt can be made predictions and common behavioral patterns, and can be detected systematic anomalies. In this way, firms can produce more effective solutions to any problem they encounter. The main purpose of these technologies is to provide both revenue growth and cost savings in businesses. Income increases occur in the both of monetary income and non-monetary benefits, costs occur in the form of monetary costs and non-monetary losses. The aim of this study is to reveal the monetary income-cost and non-monetary benefits and losses that machine learning projects provide to the business, and to develop a cost analysis table that can be used to analyze the costs of machine learning applications from a management accounting perspective. The table provides a comparative analysis of monetary income and cost, as well as non-monetary benefits and losses, depending on whether a company establishes its own on-premise technological infrastructure or leases infrastructure services from cloud providers (non-on-premise).Using this table, it is possible to comprehensively see the factors that, as a result of using machine learning technologies, lead to increased monetary income and non-monetary benefits, as well as the monetary costs and non-monetary losses incurred.