E-İHRACATTA YAPAY ZEKA UYGULAMALARI: TÜRKİYE ANALİZİ

Amaç- Bu Çalışmanın amacı , e-ihracatta ya pay zeka uygulamalarının teknoloji bağlamında getireceği yeniliklerle Türkiye’nin ihracat Kapasitesini ve verimliliğini nasıl etkileyeceği ile ilgili analizlerin yapılacak olmasıdır. Kamu,özel sektör ve bireyler bağlamında e-ihracatın yapay zeka ile nasıl daha aktif rol oynayacağı araştırılmaktadır. Yöntem - çalışmanın metodolojisi, literatür taraması ve ikincil veriler aracılığıyla analiz edilecektir. Analize dayalı olarak gruplama (konu ve anahtar kelimeler) kümeleme üzerinde durulacak ve yorumlanacaktır. Çalışma farklı kaynaklardan derleme şeklinde yapılmıştır. Bulgular- Analiz, yapay zeka ve büyük veriye dayalı ikincil veri analizi değerlendirildiğinde, Türkiye'nin e-ihracatta işbirliği yaptığı ülkelerin Avrupa, Asya ve Afrika ülkeleri olduğunu ortaya koymaktadır. Yapay zekaya dayalı olarak bu ülkelerle yapılan işlemlerin, çoğunlukla yeni teknolojiler olması nedeniyle üzerinde çalışılması gereken konular olarak değerlendirilebileceği görülmektedir. E-ihracat ve yapay zeka konusu ülkeler bazında incelendiğinde uluslararası ticaretteki yeri ve stratejik önemi görülebilmektedir. Bu durum özellikle Türkiye'nin e-ihracatı açısından önemli bir yer tutmaktadır. Sonuç- Analiz bulgularına dayanarak, e-ihracatta yapay zeka uygulamalarında, özellikle Türkiye'deki uygulamalarda, akademi ve özel sektör işbirliğinin önemli olduğu görülmüştür. Türkiye'nin e-ihracat performansına, kamu politikaları ve özellikle Ticaret Bakanlığı'nın bu alana önem vererek ihracatçıların işlemlerini daha kolay ve verimli hale getirmek için geliştirdiği sistemler katkıda bulunmaktadır. Bu uygulamalar sonucunda, Türkiye'nin toplam ihracat rakamlarında artış sağlanması, cari açık ve ithalatın ihracata oranı üzerinde önemli olumlu etkiler sağlanması hedeflenmektedir. E-ihracatta yapay zeka kullanımının artması, verimliliği ve işlemleri hızlandırıyor. Çalışmada, Türkiye'de e-ihracatta kamu ve özel sektör iş birliği ve yapay zeka uygulamalarının büyük önem taşıdığı belirtiliyor.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN E-EXPORT: TURKIYE ANALYSIS

Purpose- The purpose of this study is to analyzes will be made about how artificial intelligence applications in e-export and how it will affect Turkey's export capacity and productivity with the innovations it will bring in the context of technology. It is researched how e-export can play a more active role with artificial intelligence in the context of public, private sector and individuals. Methodology- The methodology of the study will be analyzed through literature review and secondary data. Based on the analysis, grouping (topic and keywords) clustering will be emphasized and interpreted. The study was made in the form of compilation from different sources. Findings- The analysis reveals that the secondary data analysis, based on artificial intelligence and big data are evaluated, the countries with which Turkey cooperates in e-export are European, Asian and African countries. It is seen that the transactions made with these countries based on artificial intelligence, they can be considered as subjects that need to be studied because they are mostly new technologies. When the subject of e-export and artificial intelligence is examined by countries, its place and strategic importance in international trade can be seen. This situation occupies an important place especially in terms of Turkey's e-export. Conclusion- Based upon the analysis findings it may be concluded that It has been seen that the cooperation of academia and private sector is important in the applications of artificial intelligence in e-export, especially in applications in Turkey. Turkey's e-export performance is contributed by public policies and especially by the systems developed by the Ministry of Commerce to make exporters easier and more efficient transactions by giving importance to this area. As a result of these practices, it is aimed that there will be an increase in Turkey's total export figures and significant positive effects on the current account deficit and the ratio of imports to exports. The increase in the use of artificial intelligence in e-export accelerates efficiency and transactions. In the study, it is stated that the cooperation between the public and private sector and artificial intelligence applications in e-export have a high importance in Turkey.

___

  • Bayarçelik, E.B., & Bumin-Doyduk, H.B. (2021). Yapay Zekâ ve İnsan Etkileşimi İnsan Kaynakları ve Pazarlama Uygulamaları. N. Ö. İyigün ve M. K. Yılmaz (Ed.), Yapay Zekâ Güncel Yaklaşımlar ve Uygulamalar içinde (s. 69- 91). İstanbul: Beta Kitap.
  • Bughin, J., Seong, J. Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Modeling the global economic impact of AI, McKinsey. September
  • Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS 3rd ed. Thousand Oaks, California: SAGE Pub.
  • Finney, J. (1970). Time and again. New York, NY: Simon and Schuster.
  • Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. (2010). Multivariate Data Analysis. Seventh Edition. Essex: Prentice Hall.
  • Jacksi K. (2015). Design and implementation of online submission and peer review system: a case study of e-journal of University of Zakho. International Journal of Scientific & Technology Research, 4(8), 83-85.
  • Norusis, M. J. (1993). SPSS for windows: professional statics. Release 6.0, Chicago: SPSS Inc.
  • Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory (2nd ed.), New York: McGraw-Hill.
  • Gedik, Y. (2021). E-Ticaret: Teorik Bir Çerçeve. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12 (1), 184-198. https://doi.org/10.33537/sobild.2021.12.1.16
  • Shabbir, J., & Answer T. (2015). Artificial Intelligence and its Role in Near Future. Journal Of Latex Class Files. 14(8), 1- 11.
  • Pradeep, A.K., Appel, A., & Sthanunathan, S. (2020). Pazarlama ve Ürün İnovasyonunda Yapay Zekâ. Trendleri Öğrenmeye Müşterilerle Bağ Kurmaya ve Satış Yapmaya Yönelik Yeni ve Güçlü Araçlar. (T. Gezer, Çev.). İstanbul: EAE Yayınları.
  • Jackson T. W. (2007) Personalization and CRM. Journal of Database Marketing & Customer Strategy Management, 15 (1), 24-36.
  • Özer Çaylan, D.& Çaylan, D. (2021). İnsan Merkezli Yapay Zekâ ve Geleceğin İşletmelerinde İnsan Kaynakları Yönetimi. N. Ö. İyigün ve M. K. Yılmaz (Ed.), Yapay Zekâ Güncel Yaklaşımlar ve Uygulamalar içinde (s. 213-242). İstanbul: Beta Kitap
  • Thornhill, J. (2018). Britain Urged to Take Ethical Advantage in Artificial Intelligence. Financial Times. 18.07.2022
  • Servoz, M. Ç. (2019). The Future of Work? Work of the Future! Europian Comissions