Bankacılık sektörü, kazanç artışı, karar alma süreçlerinde iyileştirmeler ve daha iyi risk yönetimi vaat eden üretken yapay zeka (Productive AI) teknolojilerini benimsemekte. Yapay zeka çözümlerinin test edilmesi ve faydalarının muhtemelen artacağı bir döneme girmekteyiz. Ancak bu, bankalar için yeni riskleri, endişeleri ve maliyetleri de beraberinde getiriyor.
Üretken Yapay Zeka’nın Hızlanan Test Süreçleri: Üretken yapay zeka çözümlerinin önümüzdeki iki ila beş yıl içinde hızla test edilmesi ve geliştirilmesi bekleniyor. Bu teknolojilerin faydaları, bu süre zarfında daha belirgin hale gelebilir ve bankalar için ciddi avantajlar sağlayabilir.
Rekabet Avantajı ve Farklılaşma:
Yapay zeka, bankalar için rekabet avantajı ve farklılaşma yaratma potansiyeline sahip. Başarılı bir şekilde implemente edilen yapay zeka çözümleri, bankaların kredi itibarı, işletme franchise’ı, finansal performans ve risk yönetimi gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlayabilir.
Makine ve Derin Öğrenme Teknolojilerinin Benimsenmesi: Bankaların maddi yatırım kapasitesi ve büyük miktarda özel verinin yönetimi göz önüne alındığında, makine ve derin öğrenme teknolojilerini ilk benimseyenler arasında olmaları kaçınılmazdı. Bu sistemler, risk yönetimi süreçlerini iyileştirmek, kayıpları azaltmak, dolandırıcılığı önlemek, müşteriyi elde tutmak ve verimlilik kazançları ile kar artışı sağlamak amacıyla kullanılıyor.
Üretken Yapay Zeka’nın Daha İleri Benimsenmesi:
Bankaların artık daha güçlü ‘üretken yapay zeka’ teknolojilerini operasyonlarına entegre etmeye daha hazır olmaları, sektörü istikrarlı ve artan bir oranda yeniden şekillendirme potansiyeli taşıyor. Yapay zeka, yeni yetenekler, gelir fırsatları ve maliyet düşüşleri sağlama vaadi ile sektörü canlandırabilir.
Bankacılıkta Yapay Zeka Yeni Değil Ama Değişiyor
Bugüne kadar bankacılıktaki yapay zeka kullanım durumlarının çoğu ya görevleri otomatikleştirmeyi ya da tahminler üretmeyi amaçladı. Bu çalışma, önemli miktarda bilgi işlem kapasitesi ve büyük miktarlarda veri gerektiren denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi (ML) modelleri (ve bazen daha karmaşık derin öğrenme modelleri) ile yapılmıştır.
Bankacılıkta makine öğreniminin uygulanması, 2000’li yılların sonlarında Veri Analizi için Python’un veya Python programlama dili için yazılmış açık kaynaklı bir veri analizi paketi olan pandaların geliştirilmesiyle hızlandı. Pandalar, SKLearn ve TensorFlow gibi diğer makine öğrenimi yazılım kitaplıklarıyla birlikte veri yapılandırmasını ve analizini daha kolay, daha sistematik hale getirdi ve böylece daha erişilebilir makine öğrenimi algoritmalarının ve güçlü analitik çerçevelerin kapısını açtı.
Finansal analiz aynı zamanda özellikle diğer disiplinlerden gelen yenilikçi, veri yoğunluklu uygulamaların doğal bir alıcısı olmuştur. Örnekler arasında sigortadan yaşam tabloları, Monte Carlo simülasyonları ve fizikten stokastik yer alıyor; bunlar da makine öğrenimi ve ilgili teknolojilerde yeni gelişmelere yol açtı.
Bankaların, finansal hizmet sağlayıcıların ve sigorta sektörünün (karmaşıklığına rağmen) en aktif kullanıcılardan bazıları olarak ortaya çıkması, bu erken dönem yapay zekanın faydalarının bir kanıtıdır. Bankacılıkta, finansal hizmetlerde ve sigortada makine öğrenimi, 2022 sonu itibarıyla son kullanıcılar tarafından ölçüldüğü üzere toplam pazarın yaklaşık %18’ini oluşturuyordu (bkz. Grafik 2).
Finansal hizmet şirketleri, ML stratejilerinde öncelikle AWS, Microsoft Azure veya Google ML gibi bulut tabanlı makine öğrenimi hizmetlerine güveniyor gibi görünüyor. Ayrıca, S&P Global’in bir bölümü olan S&P Global Market Intelligence’ın TMT Araştırma birimi tarafından yapılan bir araştırmaya göre, çoğu (%71) hala genel bulut yerine özel bulut ortamlarını kullanıyor.
BİZİ TWİTTER'DAN TAKİP ET ►►►► https://twitter.com/personelilantc
BİZİ TELEGRAM'DAN TAKİP ET ►►►► https://t.me/personelilan
