Hizmet yolu · İş akışı · Türkiye
Fraud, risk skorlama ve AML için fintech AI GPU kiralama. A10 ile real-time skorlama; A100/H100 ile eğitim. KVKK uyumlu izole VPC seçenekleri — İstanbul fintech ve Ankara, İzmir ekipleri için.
Türkiye'de finans ve fintech AI GPU kiralama: İstanbul fintech ekosisteminden Ankara kamu finans projelerine, İzmir ödeme girişimlerinden Bursa sigorta teknolojisine ve Kocaeli kurumsal risk ekiplerine kadar fraud detection, kredi skorlama, AML graph analytics, algoritmik backtesting ve finansal NLP iş yüklerini sunuyoruz. A10 ile düşük maliyetli real-time skorlama; A100/H100/H200 ile model eğitimi ve ağır Monte Carlo simülasyonu planlanır. KVKK uyumlu Türkiye lokasyonu, talep halinde izole VPC, şifreli depolama ve audit log seçenekleri vardır. SHAP/LIME explainability ortama eklenebilir. BDDK veya kurum içi denetim gereksinimleri proje bazında ele alınır — genel uyumluluk sertifikası iddiası yapılmaz. Plan aralıkları fiyatlandırma sayfasındadır.
Real-time skorlama ile eğitim/simülasyon farklı GPU katmanları ister: A10 düşük-orta TPS API'lerde; A100/H100/H200 model eğitimi, AML graph ve Monte Carlo'da tercih edilir. Explainability (SHAP/LIME) ve audit log talep halinde kurulur. Tabular keşif için Veri Bilimi; production serving için Inference; domain LLM için LLM Fine-Tuning yoluna iç linklerle geçilir.
Finans AI iş yükünü saatler içinde üretime taşıyan yol.
Fraud API, risk eğitimi veya AML; izolasyon ve audit ihtiyacı teklifte yazılı hale gelir.
A10 skorlama veya A100/H100 eğitim ortamı açılır; SHAP/LIME ve erişim kontrolü eklenir.
Saatlik POC sonrası aylık paket; serving katmanı Inference, keşif Veri Bilimi ile birleştirilebilir.
Türkiye erişim ağı
Finans AI GPU'ları İstanbul merkezli Türkiye lokasyonlu altyapıda barınır. İstanbul fintech ekipleri tipik 2–5 ms; Ankara, İzmir, Bursa ve Kocaeli ekipleri 8–15 ms bandında eğitim ve inference erişimi kullanabilir. Şehir sayfalarından yerel sektör senaryolarına; H100/A100/A10 model sayfalarından kapasiteye; tabular keşif için Veri Bilimi, production API için Inference hizmetine geçiş yapılır.
Finans AI için en sık tercih edilen senaryolar.
Kredi kartı fraud detection: transaction scoring API'leri
Algoritmik trading: GPU hızlandırmalı backtesting
Kredi risk skorlama ve segmentasyon modelleri
Finansal rapor NLP ve sentiment analizi
AML pattern detection ve graph analytics
Portföy / Monte Carlo risk simülasyonu
Kurulum beklemeden finans ai işine başlayın.
Fraud, risk ve AML pipeline'larına uygun GPU ortamı
A10 inference / A100–H100 eğitim esnekliği
KVKK uyumlu izole VPC ve audit log seçenekleri
SHAP / LIME explainability kurulumu
İstanbul fintech ekipleri için düşük gecikme hedefi
Finans AI projeleri için uygun GPU modelleri — detay sayfalarına geçin.
Eğitim, fine-tuning ve serving yollarını birlikte planlayın.
Finans AI kararını hızlandıran pratik içerikler.
100B+ parametreli modeller ve kurumsal AI projeleri
100B+ parametreli modeller, bellek yoğun LLM eğitimi, kurumsal AI laboratuvarları ve süper bilgisayar iş yükleri
7B–70B model eğitimi, MIG paylaşımlı production ve akademik AR-GE ekipleri
Maliyet odaklı inference, VDI ve startup POC'leri
İstanbul veri merkezlerine ortalama 2-5 ms gecikme · Fintech, E-ticaret AI
Ankara-İstanbul backbone üzerinde 8-12 ms gecikme · Savunma sanayi, Kamu AR-GE
Ege bölgesi için optimize edilmiş 5-8 ms gecikme · Tarım teknolojisi, Denizcilik AI
Bursa–İstanbul arası tipik 3–6 ms gecikme (uzaktan, İstanbul DC) · Otomotiv, Üretim AI
Gebze–İstanbul omurgasında tipik 2–4 ms (uzaktan, İstanbul DC) · Otomotiv AI, Kimya simülasyon
İstanbul veri merkezlerine ortalama 2-5 ms gecikme · 80 GB HBM3
İstanbul veri merkezlerine ortalama 2-5 ms gecikme · 141 GB HBM3e
Ankara-İstanbul backbone üzerinde 8-12 ms gecikme · 80 GB HBM3
Ankara-İstanbul backbone üzerinde 8-12 ms gecikme · 141 GB HBM3e
Ege bölgesi için optimize edilmiş 5-8 ms gecikme · 80 GB HBM3
Ege bölgesi için optimize edilmiş 5-8 ms gecikme · 141 GB HBM3e
