Yapay zeka, dokunduğu her sektörü dönüştürmektedir ve finans bu dönüşüme uğrayan sektörlerin başında gelmektedir. Yapay zeka, finans kurumları için oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak, daha hızlı kararlar almalarına, operasyonel maliyetleri azaltmalarına ve müşteri memnuniyetini artırmalarına yardımcı olur.
Bankaların müşterilerle etkileşim kurma şeklini değiştirir, kişiselleştirilmiş tavsiyeler sunar ve dolandırıcılığı %100 doğrulukla tespit eder.
Finans Alanında Yapay Zeka Neler İçerir?
Finans alanında yapay zeka, bankaların ve finans kurumlarının büyük miktarda veriyi analiz etmesine ve risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti, müşteri hizmetleri, yatırım stratejileri ve diğer uyumla ilgili görevlerde karar alma süreçlerini iyileştirmesine yardımcı olur.
Web sitelerine ve mobil uygulamalara sohbet robotlarının entegrasyonu, müşterilerin kişiselleştirilmiş ilgi görmesini sağlar. İnsan çalışanların aksine bankacılık sohbet robotları gün boyu hizmet verir ve asla yorulmaz.
Bu AI sohbet robotları sadece hızlı müşteri hizmeti sunmakla kalmaz, aynı zamanda bankalar adına finansal ürün/hizmetlerin satışını da artırabilir.
Genel olarak, AI finans kurumlarının işlemlerin doğruluğunu artırmasına, hızlı müşteri hizmeti sunmasına ve müşteri etkileşimleri yoluyla toplanan verilerden değerli bilgiler elde etmesine yardımcı olur.
Ana avantajlardan biri, rutin görevlerin otomasyonudur ve bankalar işlemlerini hızlı bir şekilde gerçekleştirebilir. Müşteriler chatbotları 7/24 kullanabilir.
Bankacılık ve finans sektöründe yapay zeka, bankaları ve finansal hizmetler sektörünü bu şekilde dönüştürmektedir.
Finans Alanında Yapay Zekayı Anlamak
Finans alanında yapay zeka uygulamalarının dünyasına geçmeden önce bu teknolojiyi yönlendiren temel kavramları ve ilkeleri anlamak çok önemlidir.
Yapay Zeka ve Otomasyon
Finans Yapay Zeka (AI), insan müdahalesi olmadan finans otomasyonu ve algoritmalar aracılığıyla görevleri tamamlayabilen herhangi bir sistem veya makineyi ifade eden geniş bir terimdir.
Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi (ML), derin öğrenme gibi çeşitli yöntemleri kullanarak makinelerin verilerdeki kalıpları bulmasını sağlayan yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir türü olan doğal dil işlemeyi (NLP) destekler.
Örneğin, bir işletme müşteri deneyimini iyileştirmek için AI çözümleri uygulamak isterse, müşteri verilerini işlemek ve bütçeleme ve tahmin gibi görevleri otomatikleştirmek için ML araçlarını kullanır.
Ayrıca, işletme, işlem tabanlı faaliyetlerin veri kümelerini kullanarak dolandırıcılık tespiti veya kara para aklamanın önlenmesi için AI modellerinden yararlanabilir.
Sohbet Robotları
Sohbet robotları, ML tekniklerine dayalı olarak müşterilere finansal kararları konusunda kişiselleştirilmiş tavsiyeler veya öneriler sunabildikleri için finansal hizmetlerde giderek daha popüler hale gelmektedir. İşletmeler, iş zekası sorguları için sohbet robotlarını kullanabilirler.
Blockchain Teknolojisi
Blockchain ve kripto teknolojisi, güvenli ve şeffaf işlemler sağladığı için finansal kurumlar tarafından risk yönetimi için de giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yapay zeka çözümlerinden yararlanarak, finansal kurumlar müşteri davranışları hakkında bilgi toplar ve bu da pazarda rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olur.
Veri bilimcileri, modelleri eğitecek veri kümelerini oluşturmaktan sorumlu oldukları için, finans için AI modellerinin geliştirilmesi ve uygulanmasında önemli bir rol oynamaktadır.
Veriye dayalı kararlar, işletmelerin finansal eğilimler hakkında daha doğru tahminlerde bulunmalarını ve iş operasyonları için daha iyi stratejiler oluşturmalarını sağlar.
Finans Sektöründe Yapay Zekanın Pazar Büyüklüğü
Sayıları hesaplamaktan büyük miktarda veriyi analiz etmeye ve buna dayalı olarak bilinçli kararlar almaya kadar yapay zeka bankalar ve finans kurumları için oyunun kurallarını değiştiren bir unsurdur.
- Markets and Markets’ın bir raporuna göre, finans sektöründeki yapay zeka pazarının 2024 yılında 38,36 milyar dolar olarak tahmin edildiği ve 2030 yılına kadar kullanımının 190,33 milyar dolara ulaşmasının beklendiği belirtilmektedir.
- Kuzey Amerika, yapay zekayı tam anlamıyla kullanan finans pazarının lider oyuncusudur.
- Fintech segmentindeki AI pazar büyüklüğünün 2022’den 2030’a kadar yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %16,5 ile artması beklenmektedir.
- Bu artan büyümenin ardındaki neden, birçok finansal kurumun bankacılık işlemlerini otomatikleştirmek, dolandırıcılığı tespit etmek ve müşteri güvenliğini korumak için yapay zeka teknolojisini kullanması ve böylece fonlarının güvenliğini sağlamasıdır.
Finans Alanında Yapay Zekanın Faydaları
AI, finans sektörüne şimdiden önemli ilerlemeler getirmiş olup, her geçen gün bu ilerlemeleri sürdürmektedir. Finans kurumlarını çalışma şekillerini yeniden düşünmeye ve müşteri deneyimini dönüştürmeye teşvik etmektedir. Fintech alanında AI’ın bazı önemli faydaları aşağıdakileri içermektedir:
1. Verimlilik ve Otomasyonun Artırılması
AI, ML (makine öğrenimi) ve robotik süreç otomasyonu, tekrarlayan ve zaman alan görevleri üstlenerek operasyonel verimliliği artırır. Ayrıca, AI destekli algoritmalar büyük miktarda veriyi analiz edebilir, doğru tahminlerde bulunabilir ve insan yeteneklerini aşan bir hız ve ölçekte işlemleri gerçekleştirebilir. Bu, finansal kurumların süreçlerini kolaylaştırmasına, maliyetleri azaltmasına ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesine olanak tanır.
2. Gelişmiş Karar Verme
AI sistemleri, karmaşık finansal verileri hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilir. Karmaşık algoritmalar ve örüntü tanıma teknolojisinden yararlanarak AI, içgörüler ortaya çıkarabilir, eğilimleri tespit edebilir ve potansiyel riskleri veya fırsatları belirleyebilir. Bu, finans uzmanlarının iyi bilgilendirilmiş kararlar almasını, yatırım stratejilerini optimize etmesini, riskleri yönetmesini ve müşterilere kişiselleştirilmiş öneriler sunmasını sağlar. AI destekli kararların dahil edilmesi, dinamik piyasa ortamlarında finansal karar verme süreçlerinin hızını, hassasiyetini ve uyarlanabilirliğini daha da artırır.
3. Kişiselleştirilmiş Müşteri Deneyimi
AI algoritmaları, kişiselleştirilmiş ve özel finansal hizmetler sunar. Doğal dil işleme teknolojisiyle çalışan sanal asistanlar ve sohbet robotları, müşterilerle gerçek zamanlı olarak etkileşime girerek anında destek sağlar, soruları yanıtlar ve kişiselleştirilmiş öneriler sunar. Bu, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırır.
4. Gelişmiş Dolandırıcılık Tespiti ve Güvenlik
ML algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek dolandırıcılık faaliyetleriyle ilişkili kalıpları tespit edebilir ve erken tespit ve önleme imkanı sağlar. AI destekli güvenlik sistemleri, işlemleri sürekli olarak izleyebilir, anormallikleri tespit edebilir ve yetkilileri veya müşterileri gerçek zamanlı olarak uyararak finansal işlemlerin genel güvenliğini güçlendirebilir.
5. Basitleştirilmiş Mevzuata Uyum
Finans sektörü, çok sayıda düzenleme ve uyum gerekliliğine tabidir. AI destekli çözümler, işlemleri izleyerek, şüpheli faaliyetleri tespit ederek ve düzenleyici standartlara uyumu sağlayarak uyum süreçlerini otomatikleştirebilir. Bu, finans kurumlarının uyumsuzluk riskini azaltmasına ve ilgili cezaları en aza indirmesine yardımcı olur.
Bu nedenle, AI teknolojilerini benimsemek, finans kurumlarına günümüzün hızla gelişen dijital ortamında rekabet avantajı sağlayabilir.
Yapay Zeka Finans Sektöründe Nasıl Kullanılır?
Finans sektöründe yapay zekayı benimsemek ve özelliklerinden ve yeteneklerinden yararlanmak için birçok yol vardır. Finans kuruluşlarının günümüzde operasyonlarına yapay zeka entegrasyonundan elde ettikleri bazı temel faydalar aşağıdakileri içerir:
1. İşlem dolandırıcılığının tespiti
Finans şirketleri, işlem dolandırıcılığını, kara para aklamayı ve tutarsızlıkları verimli bir şekilde tespit etmek, araştırmak ve azaltmak için AI ve ML’den yararlanır. Büyük veri kümelerini ve kullanıcı davranışlarını analiz eden AI, risk faktörlerini çözebilir ve geri ödemeleri, sahte hesapları, spam’leri, hesap ele geçirmeleri ve diğer dolandırıcılıkları gerçek zamanlı olarak azaltmaya yardımcı olabilir. Dolandırıcılık tespiti kullanım örneği, bankacılık, kart işlemleri, sigorta ve kredi platformları gibi alanlarda kritik öneme sahiptir.
2. Konuşma tabanlı sohbet robotları
Sohbet robotları ve sanal ajanlar, konuşma tabanlı yapay zeka kullanım alanına girer. Bunlar, geleneksel sohbet robotlarından oldukça farklıdır. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi (ML) süreçlerinden yararlanarak, müşteri niyetini anlayabilir, sorunları giderebilir ve bağlama göre küçük sohbetler yapabilirler. Finans şirketlerinde, müşteri bilgilerini toplamak, destek sağlamak, soruları çözmek ve sorunları müşteri hizmetleri temsilcilerine yönlendirmek için kullanılabilirler. Bu sohbet robotları birden fazla kanalda kullanılabilir ve ses, video ve metin yoluyla destek sağlayabilir.
3. Robo-danışmanlar — portföy optimizasyonu
Güçlü bir finansal portföy oluşturmak, yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için çok önemlidir. Portföyü optimize etmek, risk-getiri oranını dengelemeye yardımcı olur. Yapay zeka destekli robo-danışmanlar, finansal piyasadaki eğilimleri analiz ederek gelecekteki getirileri öngörmek için tahmine dayalı analiz kullanır. Yatırım şirketleri bu özelliği kullanarak satışları artıran, kaynak kullanımını optimize eden ve operasyonel yetenekleri geliştiren veriye dayalı kararlar alabilir. Robo-danışmanlar, geleneksel finansal danışmanlara göre daha uygun fiyatlı seçeneklerdir. Yeni başlayanlar bile Robo-danışmanların yardımıyla yatırımlardan değer elde edebilir.
4. Düzenleyici istihbarat
Bankacılık ve fintech sektörü, hükümetler ve düzenleyicilerle uyumlu kalmak için operasyonlarını sürekli olarak güncellemelidir. AI destekli otomasyon kullanılarak uyum yükümlülükleri basitleştirilir, kolaylaştırılır ve otomatikleştirilir. Kişiselleştirilmiş, rol tabanlı gösterge panelleri, daha az maliyet ve zamanla veriye dayalı kararlar için düzenleyici istihbarat sağlar. Finans şirketleri, uyum durumunu güncel tutabilir ve en son düzenlemeleri takip edebilir.
5. Kredi karar verme motoru
AI tabanlı kredi puanlama, kredi değerliliğinin değerlendirilmesini ve kredi kararlarının alınmasını hızlandırabilir. AI destekli kredi puanlama modelleri, kredi geçmişi, işlem kalıpları, iş deneyimi ve çevrimiçi davranışların yanı sıra mevcut gelir, istihdam fırsatları ve potansiyel kazanç gücü gibi gerçek zamanlı göstergeleri analiz eder. Bu, hassas ve özelleştirilmiş kredi puanı değerlendirmesi ve kapsayıcı kredi kararları alınmasını sağlar.
AI ile Finansal Karar Verme Sürecini Geliştirme
Finans sektöründe ve işletmelerde AI için çeşitli çerçeveler ve kullanım örnekleri bulunmaktadır. Aşağıda, dijital dönüşümde öncü rol oynayan bazı yaygın iş modelleri yer almaktadır:
Tahmine Dayalı Analitik ve Tahmin
İşletmeler, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulan tahmine dayalı modellerle pazar bilgilerini ve varlık fiyatlandırma doğruluğunu iyileştirebilir.
Bu tür modeller, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki pazar eğilimlerini tahmin edebilir, böylece işletmeler daha bilinçli kararlar alabilir ve karlılıklarını artırabilirler.
Üretken modeller ayrıca, bir işletmenin performansını etkileyen makroekonomik olaylar veya düzenleyici değişiklikler gibi finansal senaryolar için farklı sonuçları simüle eder. Bu, hem kredi verenlerin hem de kredi alanların potansiyel değişikliklerin finanslarını nasıl etkilediğini anlamalarını sağlar.
Algoritmik Ticaret ve Pazar Bilgileri
AI teknolojileri, finansal piyasalarda algoritmik ticaret için de giderek daha fazla kullanılmaktadır. İşletmeler, ticaret süreçlerini otomatikleştirmek ve maksimum getiri için stratejileri optimize etmek amacıyla AI botlarını kullanmaktadır.
Pazar eğilimleri, haber duyarlılık analizi, teknik göstergeler, tarihsel veri noktaları ve daha fazlasını hesaba katarak, AI algoritmaları insan tüccarlardan daha hızlı ve daha doğru kararlar alabilir.
Finans sektöründe kullanılan bu algoritmik ticaret sistemleri, işletmelere piyasalar hakkında daha fazla içgörü sağlama potansiyeline de sahiptir. Bu sayede işletmeler rakiplerinin önünde kalabilir ve yeni büyüme fırsatlarını belirleyebilir.
Gerçek Zamanlı Risk Değerlendirmesi ve Uyumluluk
Yasal uyumluluk, AI teknolojilerinin finans alanında büyük fark yarattığı bir başka alandır. Bulut bilişim hizmetleri, işletmelerin piyasa risklerini gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde değerlendiren ve potansiyel uyumluluk sorunlarını doğru bir şekilde belirleyen yenilikçi AI çözümleri geliştirmelerine yardımcı olmaktadır.
AI, kredi verenlerin herhangi bir borçlunun kredi değerliliğini ve potansiyel riskini değerlendirirken ve işletmelerin yeni müşteriler edinirken ve mevcut müşterilerin ödeme gücünü değerlendirirken çok önemli olan kredi puanlama sistemlerini iyileştirebilir. AI algoritmaları aşağıdaki gibi veri noktalarını analiz eder
- Gelir
- Finansal geçmiş
- Sosyal medya etkinliği
Bu, potansiyel müşterilerin borçlarını geri ödeme kabiliyetleri veya kredi verene risk oluşturup oluşturmadıkları konusunda daha iyi tahminler yapmalarını sağlar.
Sigorta şirketleri, hasar taleplerine yol açabilecek riskleri değerlendirmek ve bu riskleri telafi edecek sigorta prim fiyatlarını belirlemek veya risk profili çok yüksek olan coğrafi pazarlardan çıkmak için yapay zekayı sigorta poliçelerinin düzenlenmesinde kullanmaktadır.
Finans Sektöründe Yapay Zeka Kullanımı ile İlgili Etik Hususlar
AI teknolojileri finans sektöründe giderek yaygınlaşırken, bu araçların etik boyutunu dikkate almak çok önemlidir.
AI ve otomasyon, verimliliği ve doğruluğu artırma potansiyeli ile sektörün en önemli varlıkları olabilirken, haksız veya sömürücü uygulamalara ilişkin endişeler de bulunmaktadır.
Örneğin, bazıları AI tabanlı kredi puanlama sistemlerinin, ırk veya cinsiyet gibi önyargılı algoritmalar veya veri noktalarına dayalı haksız kararlar alınmasına yol açabileceğinden endişe duymaktadır.
Ayrıca, algoritmik ticaret botları bazen piyasa dalgalanmaları sırasında düzensiz davranabilir ve insanlar tarafından yeterince izlenmezse yatırımcılar için kayıplara yol açabilir.
Bu sorunlarla mücadele etmek için birçok sektör lideri, finans alanında AI teknolojilerini kullanırken Birleşmiş Milletler Küresel İlkeler Sözleşmesi’nde belirtilenler gibi etik çerçeveleri savunmaktadır.
Kuruluşlar ayrıca, etik standartlara ve yasal düzenlemelere uyduklarından emin olmak için AI modellerini düzenli olarak test etmeli ve izlemelidir.
En Çok Sorulan Sorular
1. Finans sektöründe yapay zekanın geleceği nedir?
Yapay zeka, bankacılık ve finans şirketlerine değer kattığı için insanların yerini almaz. Gelecekte yapay zeka yardımcı pilotları kullanıma sunulacak ve insan personelinin verimliliğini artıracaktır. Yapay zekanın kişiselleştirilmiş ürün önerileri göndermek ve içerik oluşturmak için kullanıldığı finans sektöründe hiper kişiselleştirme yaygınlaşacaktır.
2. Yapay zeka finansal risk yönetiminde nasıl kullanılır?
Risk yönetiminde yapay zeka, dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka algoritmaları kredi kartlarıyla yapılan müşteri harcamalarının hacminin çok büyük olduğunu öngörürse, bunu meşru bir işlem olarak algılamayabilir.
AI, geçmiş verileri, piyasa eğilimlerini ve diğer ekonomik faktörleri analiz ederek envanter talebini tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, AI bu sezon belirli ürünlere olan talebi tahmin edebilir ve şirketlerin envanterlerini buna göre planlamasına olanak tanır.
3. Üretken yapay zeka muhasebe ve finansal modellemede nasıl kullanılır?
Üretken yapay zeka muhasebe ve finansal görevlerde kullanılabilir ve aşağıda belirtilen işlevleri yerine getirebilir:
- Muhasebe süreçlerini basitleştirme
- Denetimler ve karmaşık muhasebe görevleri için sanal botlar oluşturma
- Değerli içgörüler sağlamak için finansal verileri analiz etme.
