Finans ekosistemi FinTech dönüşümüyle yenilenirken, yapay zekanın da bu dönüşümün olmazsa olmaz bir parçası olması bekleniyor.
Yapay zeka giderek daha fazla çalışma alanını değiştirdikçe, finansal kurumlar ve şirketler de değişimi yakalamak için hızlı davranıyor. Bu, yaptığınız bankacılık işlemlerini, yatırımlarınızı, kredi alımlarınızı ve mali suçları engelleme yollarınızı etkileyebilir.
Yapay zeka devriminin merkezinde, veri aldıkça kendini daha da geliştiren ve finans sektörüne oldukça yararı olacak bir akım olan makine öğrenimi algoritması bulunuyor. İşte Coin Telegraph makalesine göre sektörü etkileyen önemli akımlardan bazıları.
Dolandırıcılık tespiti
E-ticaretin yaygınlaşmasıyla birlikte, online dolandırıcılık da yaygınlaştı. Henüz online dolandırıcılık ile savaşmak oldukça zorlu. Dolandırıcılığı engellemek için para aktarımlarını reddetmek zararla sonuçlanabilir. Araştırma firması Javelin Strategy’nin 2015’te yaptığı bir çalışmaya göre, hatalı işlem reddi, yani yanlışlıkla reddedilen legal para aktarımları perakende sektörüne 118 milyar dolara mal oluyor. Hatalı işlem reddi vakalarının üçte biri müşteri kaybına sebep oluyor, ve sadece ABD’de bile bu kayıp gerçek dolandırıcılık vakalarının 13 katı kadar mali zararla sonuçlanıyor.
Yapay zeka bu noktada oldukça işe yarayabilir. Makine öğrenim algoritması, çeşitli veri noktalarını analiz ederek gerçek analistler tarafından fark edilemeyecek olan sahte para aktarımlarını tespit edebilir, aynı zamanda gerçek zamanlı onayların doğruluğunu geliştirebilir ve hatalı işlem redlerini azaltabilir.
Birtakım şirketler yapay zeka temelli dolandırıcılık önlemeyi deneyimliyorlar. Bunlardan bir örnek ise Mastercard’ın yeni başlattığı Decision Intelligence teknolojisi. DI, kendini öntanımlı kurallarla sınırlamak yerine kart sahibinin alışveriş geçmişi ve harcama alışkanlıklarından bilgileri derliyor ve her para aktarımını kıyaslayıp puanlayacak bir davranış temeli oluşturuyor. Bu, eski önleme teknolojilerinin aksine bütün para aktarımlarını ortak bir yaklaşımla denetleyen büyük bir gelişme. Mastercard yapay zekayı dolandırıcılık tespitinde kullanan ilk firma olmasa da, her yıl gerçekleştirdiği milyarlarca para aktarımı, algoritmasını geliştirmesine yarayacak bol miktarda veri veriyor.
Sift Science gibi diğer şirketler ise daha bütünsel bir yaklaşıma sahip. Sift Science, dolandırıcılık tespiti çözümünün kullanıldığı 6 binden fazla websitesinden veri topluyor. Bu şekilde birçok kanal ve cihazdan veri takip edip analiz edebiliyor. Makine, daha iyi bir müşteri davranışı modeli yaratmak ve sahte para aktarımlarını tespit etmek için websitedeki ödeme ve aktiviteler gibi farklı veri noktalarını birleştiriyor.
Bankacılık sohbet robotları (chatbot)
Geçtiğimiz yıllarda doğal dil işleme (NLG) ve makine öğrenim algoritmasıyla desteklenen chatbot’lar farklı ülkelerdeki kullanıcılara kişiselleştirilmiş bir konuşma deneyimi yaşatmak konusunda güçlü bir araç oldu.
Yapay zeka chatbot’larının kullanıcılara para ve yatırımlarını kontrol etmelerine yardımcı olmak dahil bankacılık sektörünü geliştirebilecekleri çeşitli yollar var. Facebook Messenger yoluyla ulaşılabilen bir sohbet robotu olan Plum, küçük artışlarla para biriktirmenize yardımcı oluyor. Kayıt olurken Plum’ı banka hesabınıza bağlıyorsunuz ve yapay zeka gelirinizi ve harcama alışkanlarınızı analiz ederek ne kadar birikim yapabileceğinizi tahmin ediyor. Sonra ise Plum birikim hesabınıza mümkün olduğunda küçük miktarlar yatırıyor ve belirli aralıklarla size rapor ediyor.
Bir başka örnek ise birkaç farklı hesapta gelirinizi ve harcamalarınızı takip etmenize yardımcı olan bir chatbot olan Cleo. Sohbet robotu sanki gerçek bir muhasebeciyle konuşuyormuşsunuz gibi sohbet eder şekilde finansal verilerinizi sorgulamanıza izin veriyor. Bu yardımcı size aynı zamanda gelecek planlarınız için paranızı nasıl kontrol etmeniz ve biriktirmeniz gerektiği konusunda ipuçları da vererek yardımcı olabilir.
Bankalar da genelde kalitesiz olarak nitelendirilen selfservis arayüzlerini geliştirmek için sohbet robotu işinde amatörce yer alıyorlar. Bank of America, Erica (bankanın adıyla ilgili bir isim oyunu) adındaki yapay zeka sohbet robotunu bu yılın sonlarında başlatmayı planlıyor. Bankanın mobil uygulamasından sesli veya yazılı sohbet yoluyla kullanılabilen dijital asistan, daha hızlı ve akıllıca seçimler yapmanıza yardımcı olacak. Uygulamanın kullanıcı arabiriminde gezinmek yerine Erica’ya örnek olarak bir arkadaşınıza para göndermesini veya fatura ödemesini söyleyebilirsiniz. Sohbet robotunun yapay zekası aynı zamanda analizlerini kişisel finansınızı yönetebilmenize yardımcı olmak için güçlendiriyor. Örnek olarak, gelirinize ve harcama modelinize dayalı öneriler sunarak birikim hedefinize ulaşmanıza yardımcı olabilir.
Algoritma tabanlı ticaret
Bilgisayarların her zaman iyi olduğu bir şey varsa, o da karmaşık hesaplar yapmak. Makine öğrenimi sayesinde hisse senedi ticareti gibi görevlerdeki incelik ve karmaşıklığın üstesinde gelebiliyorlar. Birsürü serbest yatırım fonu konsepti keşfetti ve gerçek uzmanların sezgilerine rakip olacak sonuçlar elde etmeyi başardı.
San Fransisco merkezli bir yapay zeka şirketi olan ve aynı zamanda serbest yatırım fonu işleten bir şirket olan Sentient Technologies, milyonlarca farklı veri noktalarını ticaret modellerini bulmak ve eğilimleri tahmin etmek için inceleyerek borsa ticareti konusunda başarılı seçimler yapmaya olanak tanıyor. Sentient, online olarak ulaşılabilir olan büyük miktarda veriden elde edilen trilyonlarca ticaret senaryosuna sahip. Algoritması bu senaryoları başarılı ticaret modellerini belirleyip harmanlamakta ve yeni stratejiler oluşturmakta kullanıyor. Bu teknikler sayesinde bir girişim 1800 günlük ticareti birkaç dakikaya sığdırabilir. ”Gene” olarak adlandırdığı başarılı ticaret stratejileri daha sonra tecrübe kazandıkça kendi kendilerine evrildikleri gerçek ticarette deneniyorlar.
Bir diğer serbest yatırım fonu Numerai, ticari kararlar alırken yapay zekayı kullanıyor. Algoritmayı kendileri geliştirmek yerine bu görevi, en iyi algoritmaları oluşturmak ve çabaları karşılığı kripto para kazanmak için yarışan binlerce anonim veri bilimcisine verdiler. Numerai ticaret verilerini bilimcilerle fonun ticaretini kopyalamalarını engellerken daha iyileri için modeller oluşturmalarına izin verecek şekilde paylaşıyor.
Jüri, yapay zekanın ABD başkanının Twitter’daki atıp tutmaları gibi genelde beklenmedik ve öngörülemeyen parametrelerin etkisinde kalan borsa ticaretindeki karmaşıklıkları kontrol etmede ne kadar etkili olacağı konusunda kararsız. Uygulama konusunda yapay zekanın şeffaflığından şüphe duyan geleneksel tüccarlar gibi birçok şüpheciler var. Yine de, açık olan şu ki algoritma insanlara daha iyi kararlar vermek konusunda yardımcı olabilecek paha biçilemez öngörü ve öneriler sağlayabiliyor.
Finans sektöründe yapay zekanın geleceği
Bugün bildiğimiz yapay zeka henüz emekleme aşamasında, ve legal, etik, ekonomik ve sosyal zorluklar dahil üstesinden gelmesi gereken birçok engel var. Yine de, daha zekice ticaret, daha az hasar ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyim için ümitler çok büyük. Paranın geleceği çok daha heyecanlı bir hal aldı.
