Trend Teknolojiler ve Finansal Aracı Kurumlara Etkileri II – Yapay Zeka ve Machine Learning

460

Yapay Zeka (Artifical Intelligence) ve Machine Learning

Yapay zeka sözlük anlamı olarak, bir bilgisayar veya bilgisayar kontrolündeki bir makinenin çeşitli faaliyetleri insan zekasına benzer şekilde değerlendirmesi, karar alması ve uygulaması kabiliyeti şeklinde tanımlanmaktadır.  Yapay zeka uzmanlar tarafından farklı yorumlara sahiptir. Örneğin ünlü fizikçi Stephen Hawking “Yapay zekalar insanlığın başına gelen ya en iyi ya da en kötü şeyler olacaklardır” demiştir. 2016 yılında Oxford ve Yale Üniversitelerinden araştırmacıların yayınladığı ortak bir araştırma makalesine göre önümüzdeki elli yılda yapay zeka birçok işlemi gerçekleştirebilir hale gelecektir. Her durumda hayatımızın içinde olacak bu teknoloji, finansal aracılıkta da oyunu değiştiren etmenlerden biri olacaktır.

Machine Learning belirlenen bir soruyu, sorunun belirlendiği ortamda edinilen veriye göre modelleyebilen bilgisayar algoritmalarını ifade etmektedir. Machine Learning ve daha ileri basamağı olarak derin öğrenme (deep learning) yapay zekanın alt bilim dalları olarak değerlendirilmektedirler. Machine Learning, istatistik ve kompleks matematik temelli algoritmalar ile mevcut verilerden çıkarımlar yapan bir bilim dalıdır. Yapay zeka çalışmaları; sınıflandırma ve regresyon algoritmaları temelli gözetimli (supervised) öğrenme, işaretlenmemiş veriler üzerinden bilinmeyen bir yapıyı tahminleme temelli gözetimsiz (unsupervised) öğrenme ve davranış psikolojisi temelli geribildirim değerlendirmeleri ile şekillenen takviyeli (reinforcement) öğrenme olmak üzere üç farklı yöntem üzerinde şekillenmektedir.

 

Machine Learning Tipleri

Yapay zeka, finansal aracı kurumlar tarafından süreç hızlandırma, verimlilik arttırma, maliyet avantajı sağlama, dolandırıcılık tespiti, müşteri deneyimini iyileştirme, fon alım/satım kararlarına destek sağlama, operasyonel fayda sağlama gibi birçok alanda kullanılabilir. Günümüzde tüm finansal aracı kurumlar yapay zeka teknolojisinin sağlayacağı avantajları incelemekte ve bu teknoloji ile işlerini nasıl daha efektif ve verimli hale getirebileceklerine odaklanmaktadır. Finansal aracı kurumlar özellikle oluşturdukları devasa veri havuzlarının etkin şekilde işlenmesi, gerekli analitik çalışmaların yapılması ve yorumlanması konusunda yapay zekayı kullanmaya başlamışlardır. Risk yönetiminden ödeme sistemlerine, temel bankacılık hizmetlerinden grafik indikatörlerine, kur tahminlemeden faktoringe kadar birçok alanda hali hazırda yapay zekayı kullanmaya başlamış kurumlar bulunmaktadır.

Türkiye’de bu kullanım örneklerinin en dikkat çekicisi sigortacılık alanında yapılmış ve 2018’in ilk çeyreğinin sonunda Aksigorta tarafından duyurulan ADA (Aksigorta Dijital Asistanı) projesidir. Altı farklı departman ve 30 farklı süreçte kullanılacak şekilde oluşturulmuş sistemin yılda iki milyon işlem gerçekleştirmesi hedeflenmektedir. Aksigorta, bu proje tanıtımında yapay zeka çalışmalarına 2016 yılından itibaren yatırım yaptıklarını belirtmiştir.

Finansal aracılık sektörünün tamamı değerlendirildiğinde yapay zeka teknolojisi öncelikli uygulama alanını risk değerlendirmede ve kendini tekrar eden algoritmik operasyonlarda bulmaktadır. Özellikle borsa ve kaldıraçlı işlem piyasalarında değişimleri takip ederek değerlendirmek ve haksız kazançları tespit etmek önemli olduğundan yapay zeka bu amaçla da kullanılabilir. Piyasa eğilimlerini tahmin etmekte ve manipülatif hareketleri tespit etmekte bu teknolojiden fazlasıyla yararlanabileceği öngörülmektedir. Japonya Borsa Düzenleme Kurumu (JPX-R) borsada manipülatif davranışların tespiti amacıyla yapay zeka kullanımına karar vermiş ve bu konuda proje geliştirmeye devam etmektedir. Kurum ön araştırma ve tespitleri yapay zeka teknolojisi ile gerçekleştirerek, hem tespit hızını arttırmayı hem işlevselliği geliştirmeyi hem de ilgili personelin ayrıntılı araştırmalara yoğunlaşmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Finansal aracı kurumlar müşteri deneyimini iyileştirme konusunda da yapay zekadan ve machine learning’den faydalanabilmektedirler. Accenture tarafından 2017 yılında yapılan bir araştırmaya göre banka çalışanlarının %78’i yapay zeka sistemlerinin daha basit arayüzler oluşturarak müşteri deneyimini iyileştireceğine ve etkileşimi arttıracağına inanmaktadırlar. Aynı araştırmada yine banka çalışanlarının %76’sı yapay zekanın müşteri etkileşiminde öncelikli metot olacağına ve %79’u ise yapay zeka sayesinde müşteri verilerinin daha efektif biçimde toplanarak değerlendirileceğine inanmaktadırlar. Araştırmada bu sonuçlar, son yıllarda “mobile first” olarak adlandırılan mobil öncelikli bakış açısının bankacılık için yapay zeka öncelikli (AI first) olarak değişeceği şeklinde yorumlanmaktadır.

Yorum yaz

Email adresiniz yayınlanmayacaktır.