İŞ AKIŞI VAKA ÇALIŞMASI 01 / SOYLU SİSTEM

Bir iş talebinden incelenebilir bir karara.

Soylu Sistem tarafından gerçek bir API ve kontrollü sentetik verilerle geliştirilip test edilen bir satış talebi değerlendirme iş akışı. Kaydedilen sonuçlar, tanımlı test senaryolarındaki sistem davranışını gösterir; müşteri performans sonuçları değildir.

Satış örneğini deneyin →Benzer bir süreci konuşalım

Astro / TypeScriptOpenAI API / Vercel FunctionsTest kaydı: 12 Ekim 2026

Önce: her talep için aynı manuel iş.

Test senaryosu, bir satış koordinatörünün her iş günü yaklaşık 40 talebi okuduğunu, bilgileri tabloya aktardığını, takip soruları sorduğunu ve görüşmeye kimin geçeceğine karar verdiğini varsayar.

KAYDEDİLMİŞ TEST · SENTETİK VERİBir talepten inceleme önerisine

12 EKİ 2026

“Her iş günü yaklaşık 40 talep alıyoruz. Satış koordinatörü talepleri okuyor, bilgileri tabloya kopyalıyor ve görüşmeye kimin geçeceğini belirliyor. Tutarlı değerlendirme ve daha hızlı yönlendirme istiyoruz. Hedefimiz 30 gün; harekete geçmeye hazırız.”

Gerçek API testindeki sentetik girdinin kısaltılmış, Türkçe gösterimi. Adımlar arasında geçerek model önerisini ve kural sonucunu inceleyin.

Tek bir test kaydı; canlı izleme değildir. Talep kaydedilmedi veya bir yere gönderilmedi.

Ne kurduk?

Ziyaretçi ihtiyacını doğal dille anlatır. Sunucu girdiyi kontrol eder, modelden yapılandırılmış bir öneri alır ve doğrular. Gerekli bilgi eksikse bir soru gösterilir. Bilgi tamamlandığında puan ve inceleme önerisi backend kurallarıyla hesaplanır.

Doğal dilde iş talebi
Girdi kontrolü ve belirgin e-posta/telefon engeli
Sunucuda AI çıkarımı
Yapı ve alan doğrulaması
Niyet kontrolü ve eksik alanların yeniden hesaplanması
Otomasyon talepleri için kural puanı
Ekranda inceleme önerisi; otomatik gönderim yok

AI’ın önerisi, sistemin kararı değildir.

AI’ın rolü

AI; niyeti, iş bağlamını, eksik bilgiyi ve olası otomasyon fırsatını çıkarır. Bir takip sorusu önerebilir. Hot/Warm/Cold sınıfını belirlemez.

Backend’in yetkisi

Backend; çıktı alanlarını doğrular, eksikleri yeniden hesaplar ve talep otomasyon dışındaysa puanlamayı durdurur. Uygun taleplerde örnek puanlama kurallarını çalıştırır.

Testte ne gözlendi?

Yukarıdaki kayıtta tüm zorunlu alanlar tamamlandı. Backend 97/100 ve Hot önceliği üretti; sonraki adım olarak bir insanın görüşmeye uygunluğu incelemesini önerdi. Bu sonuç kaydedilmedi veya otomatik olarak birine gönderilmedi.

Aynı doğrulanmış alanlar aynı kural puanını verir. Modelin farklı ifadeleri alan uzunluklarını ve puanı etkileyebilir. Mevcut puanlama ilk örnek kural setidir; kalibre edilmiş satış veya satın alma olasılığı değildir.

Kaydedilmiş test çıktısını incele

Orijinal İngilizce API çıktısı; sentetik test verisi. Model adı ve token kullanımı kaydedildikleri test anını gösterir.

{
  "mode": "synthetic-demo",
  "persisted": false,
  "aiProposal": {
    "intent": "ai-automation",
    "extractedFields": {
      "business": null,
      "workflowArea": "lead-sales",
      "problem": "Manual enquiry qualification and routing are slow, and the goal is more consistent qualification and faster routing of strong opportunities.",
      "currentProcess": "A sales coordinator reads each enquiry, copies details into a spreadsheet, asks follow-up questions, and decides who should receive a discovery call.",
      "existingTools": "Spreadsheet",
      "volume": "About 40 inbound enquiries every weekday",
      "desiredOutcome": "Consistent qualification and faster routing of strong opportunities",
      "frequency": "daily",
      "timeline": "30-days",
      "readiness": "ready",
      "constraints": null
    },
    "modelMissingFields": [],
    "automationOpportunity": "Automate enquiry detail capture and qualification, standardize follow-up questions, and route strong opportunities for discovery calls.",
    "confidence": 98,
    "proposedNextQuestion": ""
  },
  "backendDecision": {
    "status": "qualified",
    "knownFacts": {
      "problem": "Manual enquiry qualification and routing are slow, and the goal is more consistent qualification and faster routing of strong opportunities.",
      "currentProcess": "A sales coordinator reads each enquiry, copies details into a spreadsheet, asks follow-up questions, and decides who should receive a discovery call.",
      "existingTools": "Spreadsheet",
      "volume": "About 40 inbound enquiries every weekday",
      "desiredOutcome": "Consistent qualification and faster routing of strong opportunities",
      "workflowArea": "lead-sales",
      "frequency": "daily",
      "timeline": "30-days",
      "readiness": "ready"
    },
    "missingFields": [],
    "qualification": {
      "dimensions": {
        "fit": 40,
        "clarity": 20,
        "urgency": 12,
        "potentialValue": 15,
        "readiness": 10
      },
      "total": 97,
      "band": "Hot",
      "nextAction": "Human review for discovery-call readiness."
    },
    "nextQuestion": {
      "field": null,
      "question": null,
      "source": "complete"
    }
  },
  "telemetry": {
    "model": "gpt-6-luna",
    "usage": {
      "inputTokens": 580,
      "outputTokens": 269,
      "totalTokens": 849
    }
  }
}

Hata olduğunda ne olur?

Eksik iş bilgisi

Puan üretmek yerine hedefli bir sonraki soru istenir.

Otomasyon dışı talep

Otomasyon puanı üretilmez; insan incelemesi önerilir.

Belirgin iletişim bilgisi

Girdi model çağrısından önce reddedilir.

API veya çıktı doğrulama hatası

Başarı taklidi yapılmaz; hata gösterilir ve yeni qualification üretilmez.

Kapsam ve kontroller.

Yalnızca sentetik/test verisi kullanılmalıdır. İsimleri veya tüm kişisel veri türlerini eksiksiz yakalayan bir sistem değildir.
E-posta/telefon engeli sınırlı bir kontroldür; gerçek kişisel veri için ayrı onaylı iş akışının yerini almaz.
Konuşma durumu sayfadaki bellekte tutulur ve yenilemede silinir. Kalıcı lead kaydı, CRM veya otomatik takip yoktur.
İnsan incelemesi bir öneridir. Randevu oluşturulmaz; kimseye e-posta veya WhatsApp mesajı gönderilmez.
Modelin güven değeri kendi tahminidir; ölçülmüş doğruluk oranı değildir.

Bu yaklaşımı başka bir iş akışına uygulayın.

Tek bir tekrar eden işi ve mevcut araçları tarif ederek başlayın. Hangi parçaların kural, hangilerinin AI ve hangilerinin insan gerektirdiğini birlikte belirleyelim.

Benzer bir süreci konuşalım →