Yapay zekanın ürün sinyallerinden fiyatlandırma, faturalama ve erişim kontrol kurallarını nasıl çıkardığını ve doğru monetizasyon davranışı için sonuçları nasıl doğrulayacağınızı öğrenin.
“Monetizasyon mantığı”, kim ne kadar öder, ne zaman öder ve ne alır sorularını belirleyen kurallar dizisidir—ve bu vaatlerin ürün içinde nasıl uygulandığını kapsar.
Pratikte genellikle dört parçaya ayrılır.
Hangi planlar var, her planın maliyeti nedir, hangi para birimi/bölge geçerli, eklentiler ne kadar tutar ve kullanım (varsa) nasıl ücrete dönüşür.
Müşterilerin faturalama yaşam döngüsünde nasıl ilerlediği: denemeler, yükseltme/düşürmeler, proratasyon, yenilemeler, iptaller, iadeler, başarısız ödemeler, kurtarma dönemleri, faturalar vs. kart ödemeleri ve faturalamanın aylık/ yıllık olup olmadığı.
Hangi özelliklerin hangi planda dahil olduğu, hangi limitlerin uygulandığı (koltuklar, projeler, API çağrıları, depolama) ve hangi işlemlerin engellendiği, uyarıldığı veya ücretli olduğu.
Kuralların gerçekten nerede uygulandığı: UI blokları, API kontrolleri, arka uç bayrakları, kota sayaçları, yönetici geçersiz kılmaları ve destek iş akışları.
Çıkarım gereklidir çünkü bu kurallar nadiren tek bir yerde yazılıdır. Fiyatlandırma sayfaları, ödeme akışları, yardım dokümanları, dahili prosedürler, ürün metinleri, faturalama sağlayıcı konfigürasyonları, özellik bayrakları ve uygulama kodu arasında dağılırlar. Ekipler bunları zamanla değiştirir ve “neredeyse doğru” kalıntılar bırakırlar.
AI, bu sinyalleri karşılaştırıp tutarlı kalıpları bulduğunda çok şey çıkarabilir (örneğin /pricing sayfasındaki bir plan adını faturadaki bir SKU ve uygulamadaki bir özellik kapısıyla eşleştirmek). Ancak kaynak belirsiz olduğunda niyeti güvenilir şekilde çıkaramaz—örneğin bir limitin sertçe uygulanıp uygulanmadığı ya da işletmenin hangi uç durum politikasına gerçekten uyduğu gibi.
Çıkarılan monetizasyon mantığını bir taslak model olarak ele alın: boşluklar bekleyin, belirsiz kuralları işaretleyin, sahipleriyle (ürün, finans, destek) gözden geçirin ve gerçek müşteri durumlarını gördükçe yineleyin.
AI monetizasyon mantığını “sezgiyle” tahmin etmez—para ve erişimin nasıl çalıştığını tanımlayan tekrarlanabilir sinyalleri arar. En iyi sinyaller hem insanın okuyabileceği hem de yapısal olarak tutarlı olandır.
Fiyatlandırma sayfaları genellikle en yüksek sinyali verir çünkü isimleri (“Starter”, “Pro”), fiyatları, faturalama dönemlerini ve limit dilini (“azami 5 koltuk”) birleştirir. Karşılaştırma tabloları hangi özelliklerin gerçekten katmanlı olduğunu vs. sadece pazarlama metni olduğunu da ortaya koyar.
Ödeme ekranları ve makbuzlar fiyatlandırma sayfalarının atladığı ayrıntıları açığa çıkarır: para birimi işleme, deneme şartları, proratasyon ipuçları, eklentiler, indirim kodları ve vergi/KDV davranışı. Faturalar genellikle faturalama birimini (“kullanıcı başı”, “çalışma alanı başı”) ve yenileme ritmini kodlar.
Ödeme duvarları ve “Kilidi açmak için yükselt” istemleri yetkilendirmelere doğrudan kanıttır. Bir düğme görünür ama engellenmişse UI genellikle eksik yeteneği adlandırır (“Dışa aktarma Business'da mevcut”). Boş durumlar (ör. “Limitinize ulaştınız”) da kotaları gösterebilir.
Hukuki ve destek içeriği genellikle yaşam döngüsü kuralları hakkında spesifiktir: iptal, iadeler, denemeler, koltuk değişiklikleri, aşım ücretleri ve hesap paylaşımı. Bu dokümanlar UI'nin sakladığı uç durumları açıklayabilir.
Dahili plan tanımları mevcutsa bunlar gerçeğin kaynağı olur: özellik bayrakları, yetkilendirme listeleri, kota sayıları ve varsayılan ayarlar. AI bunları ad uyumsuzluklarını çözmek ve kullanıcıların gördüklerini sistemin neyi zorladığıyla eşlemek için kullanır.
Birlikte alındığında bu sinyaller AI'ya üç şeyi üçgenleme olanağı verir: kullanıcıların ne ödediğini, ne zaman ve nasıl faturalandırıldıklarını ve her an neye erişebildiklerini.
İyi bir çıkarım sistemi fiyatı tek adımda “tahmin etmez”. Ham sinyallerden insanların hızlıca onaylayabileceği bir taslak kurallar seti oluşturana kadar bir iz kurar.
Çıkartma, fiyat, faturalama veya erişimi ima eden her şeyi toplamaktır:
Amaç küçük, atfedilebilir parçalar çekmektir—tüm sayfaları özetlemek değil. Her parça bağlamı korumalıdır (hangi yerde göründüğü, hangi plan sütunu, hangi düğme durumu).
Sonra AI dağınık sinyalleri standart bir yapıya yazar:
Normalleştirme, “yılda 20$” gibi pazarlama dilini “240$/yıl” olarak dönüştürmek ve bunun $20/ay eşdeğeri olarak pazarlanmış olduğunu not etmek gibi işlemleri içerir.
Son olarak her şeyi birbirine bağlayın: plan adlarını SKU'larla, özellikleri limitlerle ve faturalama aralıklarını doğru ücrete. “Team”, “Business” ve “Pro (annual)” farklı girişler olabilir—ya da aynı SKU'nun takma adları. Bağlama bu tür eşleştirmeleri çözer.
Sinyaller çeliştiğinde sistem güven puanları atar ve hedefe yönelik sorular sorar (“Pro'da Projeler sınırsız mı yoksa sadece yıllık Pro'da mı?”).
Sonuç, ekstrakte edilen kaynaklara atıf içeren ve gözden geçirmek üzere hazır bir taslak kurallar modelidir (planlar, fiyatlar, aralıklar, limitler, yaşam döngüsü olayları).
AI stratejinizi bir insan gibi “görmez”—bunu sayfalar, UI etiketleri ve ödeme akışları boyunca tutarlı ipuçlarından yeniden kurar. Amaç müşterinin ne satın alabildiğini, nasıl fiyatlandırıldığını ve planların nasıl farklılaştığını belirlemektir.
Çoğu ürün katmanları tekrar eden bloklarda açıklar: /pricing üzerindeki plan kartları, karşılaştırma tabloları veya ödeme özetleri. AI şunlara bakar:
Aynı fiyat birden fazla yerde görünüyorsa (fiyat sayfası, ödeme, faturalar) AI bunu yüksek güven olarak değerlendirir.
AI sonra fiyatın nasıl hesaplandığını etiketler:
Karma modeller yaygındır (temel abonelik + kullanım). AI bunları tek bir etiket zorlamadan ayrı bileşenler olarak tutar.
Plan açıklamaları çoğunlukla değer ve limitleri birlikte sunar (“10 proje”, “100k API çağrısı dahil”). AI bunları kota olarak işaretler ve sonra aşım dilini kontrol eder (“fazladan başına $0.10…”, “sonra faturalandırılır”). Aşım ücreti görünmüyorsa “aşım uygulanır” kaydı yapar ama oranı tahmin etmez.
Eklentiler “+” öğeleri, opsiyonel açıklar ya da ödeme satırları olarak görünür (“Gelişmiş güvenlik”, “Ek koltuk paketi”). AI bunları temel plana eklenen ayrı faturalanabilir öğeler olarak modeler.
AI kelime ve akışı kullanır:
Faturalama mantığı nadiren tek bir yerde yazılıdır. AI bunu genellikle UI metni, faturalar/makbuzlar, ödeme akışları ve uygulama olayları (“trial_started”, “subscription_canceled” gibi) arasında korelasyon kurarak çıkarır. Amaç tahmin değil—ürünün zaten anlattığı en tutarlı hikayeyi bir araya getirmektir.
İlk adım faturalandırma birimini tanımlamaktır: kullanıcı, hesap, çalışma alanı veya organizasyon.
AI “Takımları davet et”, “çalışma alanı sahibi” veya “organizasyon ayarları” gibi ifadeleri arar, sonra bunları ödeme alanı alanlarıyla karşılaştırır (“Şirket adı”, “KDV ID”), fatura üstleri (“Fatura: Acme Inc.”) ile çapraz kontrol yapar. Faturalar bir şirket adı gösterirken yetkilendirmeler bir çalışma alanına veriliyorsa muhtemel model: her çalışma alanı/organizasyon için bir ödeyici, birçok kullanıcı erişim tüketiyor.
AI, ürün kilometre taşlarını finansal delillerle bağlayarak ana faturalama olaylarını çıkarır:
Ayrıca durum geçişlerini izler: deneme → aktif, aktif → past_due, past_due → iptal ve her adımda erişimin azaltılıp tam olarak engellenip engellenmediğini kaydeder.
AI peşin mi yoksa sonradan mı faturalandırıldığını fatura zamanlamasına göre ayırt eder: yıllık peşin faturalar peşin ödeme; dönem sonrası faturalama kullanım satırları ise faiz sonrası faturalama olduğunu gösterir. Ödeme koşulları (örn. “Net 30”) faturada, makbuzlar genellikle hemen yapılan ödemeyi gösterir.
İndirimler kupon kodları, “yıllıkda %X tasarruf” veya hacim kırılımları gibi tablolarda yakalanır—ancak yalnızca açıkça gösterildiklerinde.
Ürün vergileri, iadeler, kurtarma dönemleri veya dunning davranışı açık değilse AI bunları varsaymamalı; bunları onaylanması gereken soru olarak işaretlemelidir.
Yetkilendirmeler “ne yapmaya hakkın olduğunu” tanımlar: hangi özellikleri kullanabileceğiniz, ne kadar kullanabileceğiniz ve hangi verilere erişebileceğiniz. AI bu kuralları dağınık ürün sinyallerinden yapılandırılmış bir erişim modeline dönüştürerek çıkarır.
Model şunları arar:
AI, insan dilini sisteme uygulanabilir kurallara çevirmeye çalışır, örneğin:
Ayrıca limitleri şu şekilde sınıflandırır:
Yetkilendirmeler çıkarıldıktan sonra AI bunları planlara bağlar ve plan isimleriyle ve yükseltme CTA'larıyla eşleştirir. Ardından miras tespit eder (“Pro, Basic'teki her şeyi içerir”) böylece kurallar tekrar edilmez ve miras etmesi gereken eksik yetkileri tespit eder.
Çıkarım genellikle açıkça modellendirilmesi gereken istisnalar bulur: eski planlar, grandfather edilmiş kullanıcılar, geçici promosyonlar ve “sales ile görüşün” enterprise eklentileri. Bunları ana katman merdivenine sıkıştırmaya çalışmak yerine ayrı yetki varyantları olarak ele alın.
Kullanıma dayalı fiyatlandırma, çıkarımın “fiyat sayfasında yazılan” şeyden “neyin sayılması gerektiği”ne kaydığı yerdir. AI genellikle ürün metnini, faturaları, ödeme ekranlarını ve yardım dokümanlarını tarayarak tüketimle ilişkili isimleri aramaya başlar.
Yaygın birimler API çağrıları, koltuklar, depolama (GB), gönderilen mesajlar, işlenen dakikalar veya “krediler”dir. AI “$0.002 çağrı başına”, “10.000 mesaj dahil” veya “ek depolama GB başına faturalandırılır” gibi ifadeleri arar ve sözlüğe eklenmesi gereken belirsiz birimleri (örn. “olaylar” veya “çalıştırmalar”) işaretler.
Aynı birim pencereye bağlı olarak farklı davranır:
AI bunu plan açıklamalarından (“10k / ay”), faturadan (“Dönem: 1 Eki – 31 Eki”) veya kullanım panosundan (“son 30 gün”) çıkarır. Pencere yoksa “bilinmiyor” olarak işaretler.
AI şu tür kuralları arar:
Bu ayrıntılar açık değilse AI yokluğunu kaydeder—çünkü yuvarlama gelir üzerinde maddi etki yapabilir.
Birçok limit yalnızca UI metninden güvenilir şekilde uygulanmaz. AI sayaçların ürün enstrümantasyonundan (olay günlükleri, sayaçlar, faturalama sağlayıcısı kullanım kayıtları) gelmesi gerektiğini not eder.
Basit bir taslak spesifikasyon şu alanları içerir:
Bu, dağınık sinyalleri RevOps, ürün ve mühendisliğin hızlıca doğrulayabileceği bir şeye dönüştürür.
Fiyat sayfalarını, ödeme akışlarını, faturaları, e-posta şablonlarını ve uygulama içi ödeme duvarlarını çıkardıktan sonra asıl iş bunları uzlaştırmaktır. Amaç ekibinizin (ve sistemlerin) okuyabileceği, sorgulayabileceği ve güncelleyebileceği tek bir “kurallar modeli” yaratmaktır.
Düğümler ve kenarlar şeklinde düşünün: Planlar, Fiyatlar, Faturalama tetikleyicileri ve Yetkilendirmeler (özellikler) ile bağlantılıdır ve ilgili yerlere Limitler (kotalar, koltuklar, API çağrıları) eklenir. Bu, “Hangi plan Özellik X'i açıyor?” veya “Deneme bitince ne oluyor?” gibi soruları tekrar etmeden cevaplamayı kolaylaştırır.
Sinyaller sıklıkla çelişir (pazarlama sayfası bir şey söylüyor, uygulama UI başka). Öngörülebilir bir sıra kullanın:
Çıkarılan politikayı JSON/YAML benzeri bir formatta saklayın ki kontrolleri, denetimleri ve deneyleri besleyebilsin:
plans:
pro:
price:
usd_monthly: 29
billing:
cycle: monthly
trial_days: 14
renews: true
entitlements:
features: [\"exports\", \"api_access\"]
limits:
api_calls_per_month: 100000
Her kural bir “delil” taşımalı: parça metni, ekran görüntüsü ID'leri, URL'ler (göreli yollar kabul edilebilir, örn. /pricing), fatura satır öğeleri veya UI etiketleri. Böylece biri “Neden Pro API erişimi içeriyor?” diye sorduğunda doğrudan kaynağa işaret edebilirsiniz.
Ne olması gerektiğini (deneme → ücretli, yenilemeler, iptaller, kurtarma dönemleri, özellik kapıları) uygulamanın nasıl kodlandığından (Stripe webhooks, özellik bayrak servisi, veritabanı sütunları) bağımsız yakalayın. Bu, altında yatan altyapı değişse bile kurallar modelinin stabil kalmasını sağlar.
Güçlü modellere rağmen monetizasyon çıkarımı aşağıdaki nedenlerle başarısız olabilir; bunları erken tanımak ve yakalayan kontroller tasarlamak önemlidir.
UI metni ve fiyat tabloları niyeti tanımlayabilir; ancak arka uç uygulama farklı olabilir. Bir sayfa “Sınırsız projeler” diyebilir, ama arka uç yumuşak bir tavan uyguluyor, yüksek kullanımda yavaşlatıyor veya dışa aktarımları kısıtlıyor olabilir. AI kamu metnine aşırı güvenirse hatalı çıkarımlar yapabilir; ürün davranışını (hata mesajları, devre dışı düğmeler) veya belgelenmiş API yanıtlarını da görmelidir.
Şirketler planları yeniden adlandırır (“Pro” → “Plus”), bölgesel varyantlar oluşturur veya aynı temel SKU ile paketler yaparlar. AI plan isimlerini kanonik olarak kabul ederse gerçekte tek bir faturalama öğesi olan şeyi birden çok teklif olarak çıkarabilir.
Belirti: model “Starter” ve “Basic” için çelişkili limitler tahmin eder; oysa bunlar aynı ürünün farklı pazarlama etiketleri olabilir.
Enterprise anlaşmaları genellikle özel asgari miktarlar, sadece yıllık faturalama, özel yetkiler ve pazarlığa dayalı aşım ücretleri içerir—bunların hiçbiri genel materyallerde görünmez. Yalnızca genel dokümanlar ve UI varsa AI basitleştirilmiş bir model çıkarır ve büyük müşterilere uygulanan “gerçek” kuralları kaçırır.
Düşürmeler, dönem ortası plan değişiklikleri, kısmi iadeler, proratasyon, duraklatılmış abonelikler ve başarısız ödemelerin özel mantıkları genellikle destek makrolarında, yönetici araçlarında veya faturalama sağlayıcı ayarlarında saklıdır. AI “iptal = anında erişim kaybı” gibi yanlış varsayımlarda bulunabilir.
Çıkarım, kullanmasına izin verilen veriler kadar iyidir. Hassas kaynaklar (destek biletleri, faturalar, kullanıcı içeriği) erişime kapalıysa model onaylanmış, temizlenmiş sinyallere dayanmak zorunda kalır. Onaylanmamış veri kaynaklarının karışması uyumluluk sorunlarına yol açar ve sonuçların atılması gerekebilir.
Bu tuzakları azaltmak için AI çıktısını bir hipotez olarak ele alın: size delilleri gösteren, onları değiştirmeyen bir başlangıç noktası olsun.
Çıkarım ancak ona güvenebileceğinizde kullanışlıdır. Doğrulama, “AI bunu doğru düşünüyor”u “bunun karar vermeye izin verebileceğimiz” hale dönüştürür. Amaç kusursuzluk değil—açık delillerle kontrol edilebilen risk.
Her kuralı (örn. “Pro planında 10 koltuk var”) ve her kaynağı (fiyat sayfası, faturalar, uygulama UI, yönetici konfigürasyonu) puanlayın:
Güveni otomatik onay, sıraya alma ve engelleme için kullanın.
Her incelemede doğrulanacak kısa bir listeye sahip olun:
Kontrol listesini sabit tutun ki kişiler arası varyasyon azalır.
Beklenen erişim, ne faturalanacağı ve yaşam döngüsü olayları ile ilgili birkaç örnek hesap oluşturun. Bu hesapları kurallar modelinden geçirip sonuçları karşılaştırın.
Fiyat sayfaları veya konfigürasyon değiştiğinde ekstraksiyonu yeniden çalıştırıp farkları işaretleyen monitörler koyun. Beklenmedik değişiklikleri regresyon gibi ele alın.
Hangi kurallar çıkarıldı, hangi deliller destekledi, kimi onayladı ve ne zaman gibi bilgileri saklayın. Bu gelir operasyonları ve finansal incelemeleri kolaylaştırır ve geri alma şansı verir.
Tüm işi bir seferde modellemeniz gerekmez. Küçük başlayın, bir alanı doğru yapın ve oradan genişleyin.
Fiyatlandırmanın net olduğu tek bir ürün alanı seçin—örneğin bir özellik ödeme duvarı, kotalı bir API uç noktası veya bir yükseltme istemi. Dar kapsam, AI'nın alakasız kuralları karıştırmasını engeller.
AI'ya otoriter girişler verin:
Gerçeğin birden fazla yerde yaşıyorsa hangi kaynağın kazandığını belirtin; aksi halde AI çelişkileri “ortalama”layabilir.
İki çıktı isteyin:
Ürün, finans/revops ve destek taslağı gözden geçirip soruları çözdükten sonra sonucu tek bir gerçek kaynak (SSOT) olarak yayınlayın—genellikle versiyonlanmış bir doküman veya repo içinde bir YAML/JSON dosyası. Bunu dahili doküman hub'ınıza bağlayın (ör. /docs/monetization-rules).
Hızlı iterasyon yapan ürünlerde “SSOT yayınlama” adımı daha da önem kazanır. Koder.ai gibi platformlar özellikleri hızlıca üretmeyi hızlandırabilir, ancak daha hızlı iterasyon fiyat sayfaları, uygulama içi kapılar ve faturalama konfigürasyonlarının uyumsuz hâle gelme riskini artırır. Hafif bir SSOT ve delillere dayalı çıkarım, ürün evrilirken “ne sattığımız” ile “ne uyguladığımız” arasındaki uyumu korur.
Her fiyat veya erişim değişikliği yayımlandığında etkilenen yüzeye çıkarımı yeniden çalıştırın, farkları karşılaştırın ve SSOT'u güncelleyin. Zamanla AI bir analiz aracıdan çok bir değişiklik dedektörü haline gelir.
AI'nın fiyatlandırma, faturalama ve erişim kurallarınızı güvenilir şekilde çıkarmasını istiyorsanız sistemi açık bir “gerçeklik kaynağı” olacak şekilde tasarlayın. Bu seçimler destek taleplerini azaltır ve gelir operasyonlarını sakinleştirir.
Fiyatlandırma ve plan tanımlarınızı tek bir bakımlı konumda tutun (pazarlama sayfaları, uygulama ipuçları ve eski sürüm notlarında dağılmasın). İyi bir desen:
Web sitesi bir şey söylerken ürün farklı davranıyorsa AI yanlış kural çıkarır veya belirsizlik çıkarır.
Aynı plan isimlerini site, uygulama UI ve faturalama sağlayıcısında kullanın. Pazarlama “Pro” derken faturalama sistemi “Team” ve uygulama “Growth” diyorsa bağlantı kurmak zorlaşır. Adlandırma kurallarını /docs/billing/plan-ids gibi bir yerde belgeleyin.
“Cömert limitler” veya “güç kullanıcılar için” gibi belirsiz ifadelerden kaçının. Ayrıştırılabilir ifadeler tercih edin:
Erişim kontrollerini günlükleyin ki erişim sorunlarını çözebilesiniz. Basit bir yapılandırılmış log (kullanıcı, plan_id, entitlement_key, karar, limit, mevcut_kullanım) hem insanlar hem de AI için reconciling yapmayı kolaylaştırır.
Bu yaklaşım, birden fazla katman sunan ürünlerde (ör. free/pro/business/enterprise) ve snapshot/rollback gibi operasyonel özelliklerde iyi çalışır: plan durumunu ne kadar açık temsil ederseniz uygulama, API ve destek iş akışlarında tutarlılığı o kadar kolay sağlarsınız.
Bilgilendirici amaçlı kullanıcıları /pricing sayfasına, uygulayıcıları ise yetkili kuralların saklandığı dahili dokümanlara yönlendirin ki her sistem aynı hikayeyi öğrensin.
AI, ürününüzün geride bıraktığı “ekmek kırıntıları”ndan—UI'daki plan isimleri, fiyatlandırma sayfaları, ödeme akışları, faturalar, API yanıtları, özellik bayrakları ve limit aşıldığında çıkan hata mesajları—beklenenden fazlasını çıkarabilir.
AI şu konularda güçlüdür:
Şunları doğrulanmış kabul etmeyin:
Bir monetizasyon yüzeyi ile başlayın—genellikle fiyatlandırma + plan limitleri—ve uçtan uca doğrulayın. Bu stabil olduktan sonra faturalama yaşam döngüsü kurallarını, ardından kullanıma dayalı ölçümü ve istisnaların geri kalanını ekleyin.
Daha derin bir erişim tarafı incelemesi isterseniz, ilgili yazıya bakın: /blog/ai-access-control-entitlements.
Monetizasyon mantığı, kim ne kadar öder, ne zaman öder ve ne alır sorularını tanımlayan kurallar dizisidir ve bu vaatlerin ürün içinde nasıl uygulandığını kapsar.
Genellikle fiyatlandırma, faturalama yaşam döngüsü davranışı, yetkilendirmeler (özellik erişimi/limitler) ve uygulama noktaları (UI/API/arka uç kontrolleri) alanlarını içerir.
AI, kuralları tekrar eden sinyallerden üçgenleyerek çıkarır; örneğin:
Çünkü kurallar nadiren tek bir yerde belgelenir ve ekipler zaman içinde onları değiştirir.
Plan isimleri, limitler ve faturalama davranışı pazarlama sayfaları, ödeme akışları, uygulama içi UI, faturalama sağlayıcı ayarları ve koddaki farklılaşmalar nedeniyle çelişebilir; bu da “neredeyse doğru” artıklar bırakır.
Pratik bir yaklaşım şudur:
Bu, insan onayına uygun bir taslak kurallar seti üretir.
AI, fiyatlandırmayı ve katman yapısını tanımlamak için fiyatlandırma sayfaları, ödeme ve fatura özetlerinde tekrarlayan kalıpları arar:
Aynı fiyat birden fazla yerde görünüyorsa güven artar.
Yetkilendirmeler, şunlardan çıkarılır:
AI bunları uygulanabilir kurallara dönüştürür (ör. “Projeler ≤ 3”) ve limitin sert (engellenir) mi yoksa yumuşak (uyarı) mı olduğunu kaydeder, gözlemlenebiliyorsa.
AI, UI metni, faturalar/makbuzlar ve olaylarla yaşam döngüsü sinyallerini ilişkilendirir:
Vergiler, iadeler, kurtarma dönemleri gibi önemli politikalar açık değilse bunlar bilinmez olarak işaretlenmelidir.
Neye sayıldığı ve pencere ile fiyatlandırma aranır:
Taşma oranı veya yuvarlama açık değilse model bu boşluğu kaydeder, sayı icat etmez.
Başlıca hata modları şunlardır:
AI çıktısını kanıtlarıyla birlikte bir hipotez olarak değerlendirin, nihai gerçek olarak değil.
Doğrulama döngüsü, tahminleri denetlenen kararlara dönüştürmelidir:
Bu adımlar, çıkarılan modelin güvenilir bir SSOT haline gelmesine yardımcı olur.