Finans Sektöründe Yapay Zeka Kullanılabilecek 10 Fırsat Alanı

2018-03-01 | Finans | Yapay Zeka

Büyük şirketler ve kurumlar da yapay zeka teknolojileri ile ilgilenmeye başladı. Bunun tek bir anlamı vardır.. Yapay zeka, düzgün bir şekilde uygulanmışsa, bilançolarında önemli iyileştirmeler sağlayabilir. Aslında, şirketler için yapay zekanın bir çok fırsatı vardır. Hem eski sistemlerin değiştirilmesi sayesinde sadece bilgisayarlar değil çalışma şekli ve sürecin de yenilenmesi sağlanmaktadır. Hem de kurumsal veya özel çözümler geliştirilirken birçok avantaj sağlanmaktadır.

Yapay zeka tabanlı uygulamalar sadece önyüzde değil, sunucu sistemlerinde ve süreçlerde de aşağıdaki faydaları sağlamaktadır.

maliyetli hataları yakalama
verimliliği artırma
karar verme süreçlerini zenginleştirme
müşteri deneyimini geliştirme

Yapay Zeka son zamanların en seksi kelimesi !

Özellikle ne yaparsan yap yanına yapay zeka kavramını eklersen inovasyon yapmış olursun gibi yaklaşımlarla bu kelime gerçekten çok moda bir kelime oldu. Artık yapay zeka içermeyen uygulamaları eski (legacy) sistem olarak tanımlamaya başlayanlar bile çıktı. Bu şekilde bir trend olması yapay zekanın önemini arttırmıyor tam tersine önemini gölgeliyor bile. Çünkü yapay zekanın yarattığı fırsatlar çok daha fazladır.

Bilgisayar yazılımlarının kendi başlarına öğrenme ve zamanla gelişme yeteneği kaçınılmaz bir adımdır. Yapay zeka ve makine öğrenimi onlarca yıldır devam etmektedir. İlk çıktığı zamanlarda da çok moda olmuştu sonra bir anlamda bir kış dönemine girdi. Özellikle derin öğrenme ile beraber tekrar canlanan yapay zeka kavramı artık birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Şirketler sadece müşterileri için olduğu gibi kendi süreçlerini yönetmek için de yapay zeka teknolojileri kullanmakta. Google, Facebook ve Amazon gibi şirketler hem müşteri deneyimini artırmak hem de veri güvenliğini güçlendirmek için zaten yapay zeka kullanmaya devam ediyorlar.

Yapay Zeka, öğrenme görevleri için en popüler ve en güçlü yöntemlerden birisidir. Karmaşık sorunları çözmek için çeşitli sektörlerde çok yardımcı olmuştur. Finans sektöründe de, yapay zeka etkisi vazgeçilmezdir.

Yapay zeka bilgiyi analiz etmek ve karar vermek için rutinlerden ziyade sınıflandırıcılar ve bir dizi kural kullanır. Birçok bilgiyi kullanarak çevrimiçi bir kredi ararken veya kredi değerliliğini belirlemek için kullanır. Makine öğreniminin gücü, kendi sınıflandırma yeteneğini geliştirmek ve zaman geçtikçe daha iyi, daha hızlı ve daha doğru kararlar alma yeteneğinde bulunmaktadır. Standart bilgisayar yazılımları bu şekilde çalışamaz.

Yapay zeka ile geleneksel yazılımlar arasındaki temel farklar şunlardır

İki nesil arasında bir çok farklılık bulunmaktadır

Bilgisayar yazılımlarının başarısı zamanla düşerken yapay zekada zamanla başarım artar.
Yapay zeka sezgiseldir. Hata yapabilir. Geleneksel kodlamada hata yoktur. Hep aynı kararlar verilir
Yapay zeka veri ile veya deneyimi kullanarak karar verir. Geleneksel yazılımlarda kurallar vardır.
Yapay zekalar kapalı kutudur. Çok fazla müdahale edilemez. Geleneksel kodlamanın her kararı açıktır.

Günümüzde, makine öğrenimi, finansal ekosistemin pek çok aşamasında, kredileri onaylamadan varlıkları yönetmeye, riskleri değerlendirmeye kadar bütünleyici bir rol oynamaya başlamıştır. Aşağıda bugün aktif olarak kullanılmaya başlanan yapay zeka örnekleri verilmektedir. Bu uygulamalardan bazılarının birden fazla yapay zeka yaklaşımından (yalnızca makine öğrenimi değil, NLP, Derin öğrenme vb. ) yararlandığını da unutmamak gerekmektedir..

1) Müşteri Hizmetleri

Müşteri hizmetleri bütçeleri hızla büyümektedir. Müşteriye en sıcak dokunma noktalarından birisi olan müşteri hizmetleri ve çevrimiçi kanallarda maliyetleri düşürmek, hizmet süresini azaltmak için en umut verici kısa vadeli çözüm yapay zeka çözğmleridir.

Chatbot'lar bu istenen şeyleri başarabilir. Başarılı bir chatbot gerçekleştirmek, finans alanında yapay zeka kullanımının ötesine geçer. Bu asistanların sağlam doğal dil işleme motorlarının yanı sıra, finansa özel müşteri etkileşimleri ile oluşturulmalıdır. Doğal dil işleme ve karar vermenin dışında aksiyon alma gibi yeteneklere sahip olması gerekmektedir. Aynı zamanda finansal sektörde uzmanlaşmış olması da gerekecekir.

"Para Transferi yapmak istiyorum", "Kartım çalındı" gibi cümleleri anlamak ve aksiyon almak çok kolayken müşterilerin "geçen ay giyim için ne kadar para harcadım?" veya "60 gün önceki mevduat hesabımın bakiyesi nedir" gibi soruları cevaplamak için oldukça gelişkin chatbot' lar geliştirilmelidir.

2) Algoritmik İşlemler

Algoritmik işlemlerin kökenleri 1970'lere gider ve son 20 yılda da oldukça yaygınlaşmıştır. Gelişen teknolojik alt yapı ve imkânlar hemen her sektörde olduğu gibi finans piyasalarında da çeşitli avantajlar sağladı.

Para piyasalarında işlem yapan yatırımcılar için saniyelerin bile çok önemlidir. Yatırımcı bilgisayar başında bekleyip, anında tuşa basabilecek olsa bile burada gecikmeler olabilmektedir. Kapalı kutu işlemler (Black box trading) veya otomatik alım/satım işlemleri (automated trading) de denilen bu algoritmik işlemlerde artık geleneksel yazılımların yerini yapay zeka uygulamları almıştır.

Yatırımcıların belirlemiş oldukları çeşitli alım satım stratejilerini yapay zeka uygulamaları anlık olarak uygularlar.

3) Kredi / Sigorta Alınması

Bugün bulunan sigortacı pozisyonlarının büyük bir bölümünün yapay zeka tarafından ele geçirileceği konusunda endüstride büyük endişeler var.

Özellikle büyük firmalarda (büyük bankalar ve halka açık sigorta şirketleri), yapay zeka sistemleri milyonlarca müşteri verisi örneği (yaş, iş, medeni hal, konum, meslek vb.) ile öğrenmeye devam etmektedir. Bu verileri kullanarak sigortalılar hakkında kararlar verilmektedir. Aşağıdaki gibi durumların riskini çıkartıp ona göre prim miktarını arttırabilir ya da kredi vermeyebilir.

Sigortalı kişinin krediyi zamanında ödeyecek miktarda
Bir araba kaza geçirmek olasılığı nedir
Gelir seviyesinde bir risk oluşabilir mi

Sistemler artık kişi bazlı sigorta ve kredi riski hesaplayabiliyor. Fintek sistemlerinin arka planda gelmek istedii yer de burasıdır.

4) Portföy Yönetimi

Her ne kadar uygulamasında robotlar olmasa da beş yıl önce hiç duyulmamış olan "Robo danışman" terimi artık finans sektöründe oldukça yaygınlaştı. Robo-danışmanlar, bir finansal portföyü, kullanıcının hedeflerine ve risk toleransına göre ayarlayan yapay zeka uygulamalarıdır.

Kullanıcılar kendi hedeflerini girdikleri zaman (örneğin, 65 yaşında emekli olup tasarrufunda 1000 bin lira biriktirmek isteyen) ve bilgilerini giren (yaş, cinsiyet, gelir düzeyi, eğitim seviyesi .. ) kişiler için çalışmaya başlar. Robo danışman kullanıcının yatırımlarını ve varlıklarını farklı finansal araçlara yayarak, kullanıcının belirlediği hedeflerine ulaşır. Sistem daha sonra, kullanıcının hedeflerindeki değişikliklere ve piyasadaki gerçek zamanlı değişikliklere göre kendisini kalibre eder. Bu sayede varılmak istenen hedeflere en uygun olanı bulmayı amaçlar. Robo danışmanları, fiziksel bir danışmana ihtiyaç duymayan ve insan danışmanlarına ödenen paraları ortadan kaldıran bir fırsat yaratmış durumda.

5) Finansal Ürün Önericileri

Günümüzde otomatik finansal ürün öneri uygulamalarının çoğu geleneksel bilgisayar yazılımları kullanmaktadır. Bir robo-danışman, portföy değişiklikleri önerebilir. Belirli bir araba ya da ev sigortası planını önermek için yapay zeka sistemleri kullanabililir. Bazı internet sitelerinde yapay zeka kullanılmaya başlamıştır.

Gelecekte giderek daha kişiselleştirilmiş ve kalibre edilmiş uygulamalar olacaktır. Bu yapay zekalı kişisel asistanlargerçek kişilerden daha güvenilir ve objektif olacaklardır.

6) Dolandırıcılık Algılama ve Önleme

Finansal hizmet sağlayıcıların, en büyük sorumluluğu müşterilerini dolandırıcılık faaliyetlerine karşı korumaktır.

Eskiden kullanılan finansal sahtekarlık saptama sistemleri karmaşık ve sağlam kurallar dizisine bağlıydı. Modern sahtekarlık algılama, risk faktörlerinin bir kontrol listesinin çok daha ötesine geçmiş durumda.

Daha erişilebilir bilgi işlem gücü, internetin yaygınlaşması ve çevrimiçi olarak depolanan değerli şirket verileri.. Bunların hepsinin bir araya gelmesi ile beraber veri güvenliği riskide artmaya başlamıştır.

Yapay zeka ile geliştirilmiş olan dolandırıcılık önleme sistemleri yeni potansiyel (veya gerçek) güvenlik tehditlerini aktif olarak öğrenir ve kendisini kalibre eder. Sistem, yapay zeka kullanarak benzersiz faaliyetleri veya davranışları ("anormallikler") tespit edebilir ve bunları güvenlik ekipleri için paylaşabilir. Bu sistemler için zorluk, doğruluk oranının çok yüksek olmasının gerekliliğidir. Yanlış - pozitifleri (False-Pozitif) kararların (Sahtecilik olmamasına rağmen sahte olabileceği görüşü) çok az olması gerekmektedir. Aksi durumda her bir kararın incelenmesi gerekir ki bu da oldukça yüksek bir maliyettir.

Yapay zekanın etkili olabilmesi için, büyük miktarda veriye çabucak erişip özetleyebilmesi gerekir. Aynı zamanda sadece iç veri ile değil diğer sistemlerdeki verilerin de kullanılması sistemlerin doğruluğunu arttırmaktadır. Yapay zeka değerini fark eden Amazon, Microsoft, IBM ve Google gibi firmalar yapay zeka yeteneklerini bulut tabanlı geliştirici arayüzlerine entegre ediyor.

7) Veri Güvenliği

Kullanıcı isimleri, şifreler ve güvenlik soruları artık oldukça eski teknolojilerdir. Bundan birkaç yıl sonra tamamen ortadan kalkacaktır. Bankacılık ve finans alanındaki kullanıcı güvenliği, çok tehlikeli bir oyundur. Dünyadaki en hassas bilgiye sahip olan bu sistemlerin güvenliği bir şifre gibi basit bir anahtara balı olmamalıdır.

Yeni nesil güvenlik önlemleri yüz tanıma, ses tanıma veya diğer biyometrik verileri kullanmaktadır. Aynı zamanda bir finansal kuruluş aslında bizim hakkımızda birçok şey bilmektedir ve "annemizin kızlık soyadının bir ve ikinci harfleri" dışında bir soru sorabilir. Her defasında farklı bir soru ile bizi şaşırtabilir mesela "Geçen ay yaptığın elektronik alışveriş hakkında mesela. "

Bu tür uygulamaların hepsi yapay zeka ile son derece kolay ve uygulanabilir çözümler

8) Ağ Güvenliği

Herhangi bir ağ yöneticisi ya da veri güvenliği uzmanının en büyük derdi şebekelerinde oluşan şüpheli kalıpları nasıl tespit edeceğidir. Bu tür kalıpları tespit etme zorluğu insana özgüdür. Bir yapay zeka uygulaması için en kolay şeydir. Akıllı model analizinin gücü, büyük veri yetenekleriyle birleştiğinde, kesinlikle yapay zeka teknolojisini benzersiz yapmaktadır.

Yapay zeka, profesyonel ve devlet destekli siber saldırılara karşı kritik ağları güvence altına almanın tek yoludur.

9) Duygu / Haber Analizi

Borsalar ve bazı para piyasaları sanıldığının aksine sadece firmaların haber akışları ile hareket etmemektedir. Genel olarak sosyal medya ya da haberlerde çıkan spekülatif, manipülatif haberler ile çok fazla değer değiştirmektedir.

Bu noktada haberlerde ya da sosyal medyada ilgilenilen yatırım aracı ile alakalı duygusal veya habersel bazı akışları takip edip onlardaki değişikliklere göre tepki veren yapay zeka uygulamaları ile büyük değişimleri en hızlı algılayıp hemen harekete geçme şansı vardır.

10) Pazarlama

Geçmişteki davranışlara dayalı tahminler yapma kabiliyeti, başarılı bir pazarlamanın temelidir. Yapay zeka ile tamamen kişiselleştirilmiş bir pazarlama stratejisini uygulayabilirsiniz. Burada pazarlama yaparken öncesinde analiz ederek kullanacağınız veriler aşağıdaki gibi olabilir.

Web etkinliğini
mobil uygulama kullanımını
önceki reklam kampanyalarına verilen yanıtları
mobil uygulama sayesinde alınan birçok diğer bilgiyi (konum, hareket, alışkanlıklar vs.)
Gelir düzeyi
cinsiyet, yaş, meslek gibi demografik verileri
harcama alışkanlıkları

Google'ın çevrimiçi pazarlama gücü komple yapay zeka ile sağlanmıştır. Yapay zeka tabanlı reklamcılık girişimlerinde bir sıçramaya yol açmıştır.