Yapay zekaya dair çığır açıcı gelişmeler, finans alanında ne gibi dönüşümsel farklar yaratacak? İşte yanıtlar…

Finansal şirketler, veri akışlarına ve karmaşık BT altyapılarına güvenirken sürekli gelişen bir düzenleyici ortamda faaliyet gösteriyorlar. Bu durum onları yapay zeka veri odaklı inovasyonlar için uygun aday haline getiriyor. Bununla birlikte, ilişkili olan risklerin yönetilmesi gerekecek. İşte bu gelişmelerin nerede fark yaratacağına dair 10 fikir:

  1. Hiper kişiselleştirilmiş pazarlama ve müşteri deneyimleri: Alternatif verilerden faydalanarak, makine öğrenimi (ML), müşteri davranışları hakkında tahminlerde bulunmak ve dönüşüm oranlarını artırmak için kullanılabilir. Mesajlaşma; kişilik profili, tutumlar/inançlar, siyasi tercihler, satın alma davranışları ve tercih edilen iletişim tarzı temelinde, insanın yazdığı içerikten ayırt edilemeyecek biçimde bireysel düzeyde özelleştirilebilir.
  2. Daha verimli ve uyumlu tahsilat uygulamaları: Doğal dil işleme (*NLP) modelleri, gecikmiş borçlularla daha efektif iletişim kurulmasını sağlayacak, insana dair hata olasılıklarını azaltacak ve daha az *CFPB şikayetine/davasına yol açacaktır. Yapay zeka, müşteri etkileşimlerini analiz edecek, takip için konuşmaları belirleyecek ve tüm temsilcileri uyumlu en iyi performans gösterenlere dönüştürecektir.
  3. Geliştirilmiş sigortalama, kredi oluşturma ve risk yönetimi: Makine öğrenimi ve yapay sinir ağları, daha düşük kayıp oranlarını beraberinde getirecek ve tahmine dayalı modeller gerçek zamanlı risk puanlamasına ve riskli-stresli kredilerin proaktif olarak belirlenmesine imkan sağlayacaktır. NLP, yasal belgeleri hazırlamak ve kredi süreçlerini hızlandırmak için kullanılacak ve kredi verenlerin / yatırımcıların sermayeyi daha hızlı, efektif bir şekilde dağıtmasına imkan tanıyacaktır.
  4. Yüksek derecede kişiselleştirilmiş, düşük maliyetli finansal danışmanlık: Yapay zeka, finansal güven sağlamak amacıyla büyük hacimli verileri dikkate alarak müşteri içgörüleri sağlamak, yatırımlar önermek, işlemleri gerçekleştirmek ve bireysel durumlara/ kararlara dayalı finansal planlar oluşturmak için görev bilinci ile çalışacaktır.
  5. Otomatik B2B ödemelerinin daha hızlı benimsenmesi: Yapay zeka araçları, ödemeleri, ödenmemiş faturalarla birlikte otomatik olarak eşleştirerek ve manuel süreçleri azaltarak gelişmiş ödeme anlaşması yoluyla daha hızlı bir B2B ödeme süreci sağlamaya destek olabilir.
  6. Altyapı modernizasyonu ve güçlendirmesi: Yapay zeka kodlama yetenekleri, veri merkezlerinin optimize edilmesi ve uygulamaların genel, özel kümelere taşınması da dahil olmak üzere, bankaların dijital dönüşümünü hızlandıracak ve önemli maliyet tasarrufları sağlanmasına destek olacaktır. Kod yazamayanlar, günlük dili kullanarak karmaşık yazılım projelerini gerçekleştirebilecek.
  7. Dolandırıcılığa karşı savunma: İki modeli birbirine karşı eğitmeyi içeren bir tür “Üretken Yapay Zeka” olan mücadeleci öğrenme, dolandırıcılık tespitini geliştirmek ve düzeltici önlemler almak için kullanılacaktır.
  8. Düzenleyici raporlama (ve diğer yönetim yeterlilikleri): Yapay zeka, şimdiye kadar alanlarında deneyimli olanların sorumluluğunda olan değerlendirmeleri dikkate alırken, uzman olmayanların özel raporlar (yani yönetim ve düzenleyici) oluşturmasını sağlayacak. Yapay zeka aynı zamanda pazar araştırmasını özetlemek, veri analizi/örüntü tanıma ve diğer manuel süreçleri yürütmek için harcanan zamanı azaltacak.
  9. Geliştirilmiş veri gizliliği: Üretken yapay zeka, gizlilik düzenlemelerine bağlı kalarak orijinal veri kümelerine çok benzeyen ‘sentetik veri kümeleri’ üretmek için kullanılabilir. Veri koruma yasaları/düzenlemeleri sebebiyle paylaşılamayan müşteri verilerini tercih etmek yerine, sentetik veriler kullanılarak paylaşılabilir veriler oluşturulabilir.
  10. Yapay zeka risklerinin yönetilmesi gerekecek ve bu durum beklenenden daha yavaş benimsenmeye sebep olacak: Finansal kurumların, diğer risklerin yanında yapay zeka kodlama hatalarını, siber saldırılara karşı savunmasızlığı, önyargılı modelleri, yapay zeka kararları için belirsiz hukuksal sorumluluğu ve Yapay zeka izlenebilirliğinin yetersizliğini yönetmesi gerekmektedir.

Bilginize: Bu düşünceler Jefferies Equity Research’ten alınmıştır.

— Terimler ve Açıklamaları —

*CFPB: Consumer Financial Protection Bureau. (Tüketici Mali Koruma Bürosu) Devlet dairesidir.

*NLP: National Language Processing. Doğal dil işlem süreci.

Konuk Yazar: Chris Skinner
KaynakThe Finanser