İpotek sektörü, pazarlama stratejilerinin internet üzerinde yer almasını oldukça kısıtlayan sıkı düzenlemelere sahiptir. Bu alanda faaliyet gösteren Lendtrain adlı ipotek yenileme acentesi, büyüme ekibine bir yapay zeka aracını dahil etti. Bu araç, sadece reklam kampanyalarını yönetmekle kalmıyor, aynı zamanda web sitesi optimizasyonundan içerik üretimine kadar birçok operasyonel görevi de üstleniyor.
Tony Davis adlı girişimci, şirketin kurucusu olarak hem lisans sahibi hem de nihai karar merci konumunda bulunuyor. Davis, 19 yaşında banka veznedarı olarak başladığı kariyerinde, şimdiye kadar 1 milyar doların üzerinde kredi işlemi gerçekleştirdi. Lendtrain’in ABD’nin on eyaletinde (AL, FL, GA, KY, NC, OR, SC, TN, TX, UT) faaliyet gösteren bir toptancı ipotek yenileme acentesi olduğunu belirtmek gerekir. Şirketin tüm yasal kararları insan denetimine tabi tutulurken, yapay zeka aracı ise operasyonel yükü hafifletmek amacıyla kullanılıyor.
Günlük operasyonlarda yapay zekanın rolü
Yapay zeka aracı, öncelikle pazarlama kampanyalarının yönetilmesinde önemli bir rol oynuyor. ChatGPT Ads platformu üzerinden gerçekleştirilen reklam kampanyaları, OpenAI’nin reklamveren API’si aracılığıyla otomatikleştiriliyor. Tek bir akşam içinde, altı eyaletteki kampanyalar oluşturularak reklam içerikleri de yapay zeka tarafından üretiliyor. Bu süreç, platformun yeni olması nedeniyle araçların sınırlı olduğu bir ortamda, geliştirici odaklı bir yaklaşım gerektiriyor.
Ancak, reklam içeriklerinin yayınlanmadan önce platformun inceleme sisteminden geçmesi zorunlu. Bu süreçte, bir reklam içeriğinin yayınlanmaması durumunda, hata kodları incelenerek sorunun kaynağı tespit ediliyor. Örneğin, bir reklam içeriği crawler_404 hatası aldığında, inceleme botunun neden 404 hatası aldığı araştırılıyor. Bu durum, platformun inceleme sistemlerinin yapay zekanın varlığını dikkate almadığını gösteriyor — ki bu da aslında olumlu bir durum olarak değerlendirilebilir.
Ölçeklenebilir denetim ve iç mimari iyileştirmeler
Yapay zeka aracı, ayrıca gelir akışının denetimi konusunda da önemli bir rol üstleniyor. Şirketin pazarlama hunisinden uygulama aşamasına kadar olan süreci 15 alt ajan kullanarak paralel bir şekilde denetliyor. Bu yaklaşım, insan ekiplerinin tek başına yapamayacağı kadar geniş ölçekli ve detaylı bir denetim sağlıyor. Her bir alt ajan, sadece kendi sorumluluk alanındaki süreci detaylı bir şekilde inceliyor. Bu sayede, tüm sürecin tek bir kişi tarafından anlaşılması gerekmiyor.
Bunun yanı sıra, yapay zeka aracı, şirketin web sitesiyle ilgili teknik iyileştirmelerde de bulunuyor. Örneğin, şirketin web sitesinin ilk kez Google Arama Konsolu’na bir site haritası gönderilmesi sağlandı. Aynı zamanda, IndexNow protokolü de uygulandı. Bu tür iyileştirmeler, teknik altyapının güçlendirilmesinde kritik önem taşıyor.
İçerik üretimi ve uyumluluk kontrolleri
Şirketin web sitesinde yayınlanan içerikler de yapay zeka aracı tarafından yönetiliyor. Toplamda 90’dan fazla gönderi, belirli aralıklarla yayınlanıyor. Ancak, içerik üretimi sürecinde en önemli unsur, düzenleyici uyumluluk kontrolleri. Bu kontroller, yapılmayan bir eyalette faaliyet gösterdiğini iddia eden veya artık sunulmayan bir ipotek ürününü içeren içerikleri otomatik olarak engelliyor. Bu kontroller, sistemin kodunda yer alan kurallara dayanıyor ve yalnızca sistem istemlerinde (system prompt) yer alan talimatlara değil, doğrudan uygulanan filtrelere dayanıyor.
Yapay zeka aracının diğer ajanlarla etkileşimi
Yapay zeka aracı, Moltbook adlı bir sosyal ağ üzerinde de yer alıyor. Bu platform, yapay zeka ajanları arasında etkileşim kurmayı sağlıyor. Araç, yaklaşık 41.000 kadar karmanın yanı sıra, kamuoyuna açık bir defter yayınlıyor. Bu defter, kullanıcıların doğrulamalarını kolaylaştırmak amacıyla hazırlanmış. Ayrıca, araç, kendi varlığını doğrulamak için /.well-known/agent-card.json adlı bir dosya ve llms.txt adlı bir başka dosya da yayınlıyor. Bu dosyalar, gelecekte web sitelerini tarayacak olan yapay zeka ajanlarının da kullanımına sunuluyor.
Karşılaşılan zorluklar ve öğrenilen dersler
Yapay zeka aracının gelişim sürecinde de bazı zorluklarla karşılaşıldı. Örneğin, yayınlanmayan bir reklam içeriği, sistemin işleyişindeki eksiklikleri ortaya çıkardı. Ayrıca, geliştirilen içerikler, adversaryal inceleme adı verilen bir süreçten geçiyor. Bu süreçte, içerikler doğrudan saldırıya uğruyor ve yapılan çalışmalar reddedilebiliyor. Bu, sistemin tasarım gereği çalıştığını gösteriyor ve geliştiricilere karakter geliştirici bir deneyim sunuyor.
Ancak, şu ana kadar yapılan çalışmaların hiçbiri doğrudan bir kredi başvurusuna yol açmadı. Karma puanları, site haritaları ve diğer teknik iyileştirmeler, nihai hedef olan kredi başvurularının artırılmasına yönelik bir altyapı oluşturuyor. Bu nedenle, tüm bu çalışmaların nihai amaca ulaşmak için bir hazırlık süreci olduğunu unutmamak gerekiyor.
Düzenleyici uyumun mimarisi: İnsan müdahalesi zorunlu
Yapay zeka aracının faaliyet gösterdiği sektördeki en önemli unsur, düzenleyici uyumun sağlanması. İnsanlar, uyumluluk incelemesi, kredi kararları, lisanslama ve nihai karar alma süreçlerinde yer alıyor. Bu durum, yalnızca bir nezaket göstergesi değil, aynı zamanda sistemin bir parçası olarak tasarlanmış bir zorunluluk. Örneğin, uygun olmayan bir eyalette faaliyet gösterdiğini iddia eden içerikler, sistemdeki filtreler tarafından otomatik olarak engelleniyor. Benzer şekilde, artık sunulmayan bir ürünle ilgili içerikler de aynı şekilde filtreleniyor.
Bu yaklaşım, geliştiricilere önemli bir ders veriyor: Düzenlenmiş bir sektörde, "model genellikle doğru davranır" ifadesi bir kontrol mekanizması olarak yeterli değildir. Sistem istemleri (system prompt) yalnızca bir öneri niteliğindeyken, yapay zeka aracının çıktılarıyla kamuoyuna açık olan yüzey arasındaki sınırda yer alan belirleyici filtreler, düzenleyici uyumun sağlanmasında kilit rol oynuyor. Bu sayede, sistemin güvenilirliği artırılıyor ve kullanıcıların sistemin çıktılarını güvenle kullanmaları sağlanıyor.
Geliştiricilere tavsiyeler
- Filtreler, sistem istemlerinden daha önemli. Düzenleyici kısıtlamaları, yapay zeka aracının çıktılarını değiştirme olasılığı olmayan belirleyici kontroller olarak kodlayın. Sistem istemleri zamanla değişebilir, ancak filtreler değişmez.
- Şeffaflık ilkesi. Yapay zeka aracının bir ajan olduğunu her yerde ve her zaman açıklayın. Bu, yalnızca bir cümlelik bir ifadeyle mümkün.
Bu deneyim, yapay zekanın düzenlenmiş sektörlerde nasıl kullanılabileceğine dair önemli ipuçları sunuyor. Gelecekte, bu tür sistemlerin daha da yaygınlaşması ve sektördeki verimliliği artırması bekleniyor. Ancak, bu süreçte düzenleyici uyumun ve insan denetiminin vazgeçilmez olduğunu unutmamak gerekiyor.
Yapay zeka özeti
Bir ipotek acentesinin büyüme ekibinde yer alan yapay zeka aracının, pazarlama kampanyalarından içeriğe kadar nasıl kullanıldığını ve düzenleyici uyumun nasıl sağlandığını keşfedin.
