FINTR olarak düzenlediğimiz “Finansta yapay zeka uygulamaları” sohbetinde, Öneriver Kurucu Ortağı Burak Arslanpay ve SAS Türkiye ve Orta Asya, Müşteri Danışmanlığı Bölüm Başkanı Altan Atabarut, yapay zekanın dijital dönüşümdeki yerini, bankacılık ve finansal hizmetler sektöründeki etkisi ile uygulamalarını konuştu.
Küresel yapay zeka fintech pazarının yılda %23 büyüme ile 2025’te 22,6 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Deloitte Insights tarafından yapılan başka bir araştırma, dünya genelindeki finansal hizmet şirketlerinin %70’inin, nakit akışı olaylarını tahmin etmek, kredi puanlarını düzenlemek ve dolandırıcılığı tespit etmek için makine öğrenimini kullandığını gösteriyor. Öte yandan, 5000’den fazla sayıda çalışanı olan finansal hizmetler şirketlerinin %54’ü yapay zeka kullanımını benimsemiş durumda. Burak Arslanpay ve Altan Atabarut, düzenlediğimiz sohbette, giderek artan yapay zeka uygulamalarının finans sektöründe yarattığı dönüşümü masaya yatırdı.
Robodanışmanlar portföy yönetiyor
Burak Arslanpay, dijital dönüşümün aynı işin teknoloji yardımıyla ve daha ucuza yapılması değil, iş yapış şeklinin baştan sona değişmesi olduğunun altını çizerek, “Burada müşteri odaklı yaklaşımlar gerekli; özellikle kurumlar arası entegrasyonlar çok öne çıkıyor” yorumlarında bulundu. Ardından, robodanışmanlık altyapılarının giderek geliştiğini ifade ederek “Yatırımcının risk profilinin daha iyi anlamlandırılması ve yatırım tavsiyesi verilmesi alanında hizmet veren robodanışmanlar günümüzde portföy yönetiyor” dedi. Arslanpay, finans sektöründe yapay zekanın ve makine öğrenmesinin çok etkili olduğu beş kullanım alanını yeni ürün ve iş modellerinin geliştirilmesi ve gelirlerini artırmak, süreç otomasyonuyla maliyetleri düşürmek, risk yönetimi, müşteri hizmetleri ve müşteri edinimi olarak sıraladı.
Yapay zekada sürekli öğrenme ve çeşitlilik şart
Altan Atabarut, analitik modellerin sayısının artmasının sebebinin farklı konularda uzmanlaşmaları olduğuna dikkat çekerek, “Biz bir kredilendirme işlemi için 4-5 analitik modeli bir arada çalıştırıyoruz, bir meclis gibi. Farklı modelleri ve veri setlerini kullanarak bunlardan bir portföy yaratıyor ve oylarına göre karar veriyoruz. Biri kazara bozulursa diğerleriyle devam edebiliyoruz, böylece hiç kesintiye uğramadan doğru sonuç alabiliyoruz. Gazeteleri, finansal tabloları okuyup yorumlayan analitik modeller de işin içine katılarak çeşitlilik sağlanabilir” yorumlarında bulundu. Bir bankada ortalama 560 analitik model çalıştırıldığına dikkat çeken Atabarut, “Yapay zekada örneklem (sample) problemi var. Örneklemin kapsayıcı ve çeşitlilik sağlayacak şekilde artması lazım” dedi.
Volatil piyasalarda hibrit yapay zeka modeli
Arslanpay, volatil piyasalarda tahminleme süreçlerinde hibrit modelin daha verimli olduğunu belirterek “İnsanın da içeride olmasının volatil piyasalarda çok önemli olduğunu gördük. Portföy yöneticisini de yapay zekanın dahil olduğu sürecin içine katarak son kararı ona bıraktık. Türkiye gibi piyasalarda bu hibrit modeli öne çıkarıyoruz” dedi. Arslanpay ayrıca, yapay zekayı yeniden modellemenin önemine dikkat çekti ve yapay zekanın mutlaka yeni verilerle beslenerek ‘sürekli öğrenim’ sürecinden geçmesi gerektiğini vurguladı.
Yapay zeka karşısında yeni iş alanları oluşturulmalı
Atabarut, yapay zeka alanında çalışan sayısından ziyade niteliğinin iyileştirilmesi gerektiğini belirtti ve “Analitik süreçleri okullarında öğrenmiyorlar. Biz Türkiye Bilişim Vakfı ile 14 üniversitede kredili dersler vermeye başladık. İş problemlerine aşina olunması açısından kitleleri bir an evvel eğitmemiz ve yapay zekayı uygulamalı olarak öğretmemiz lazım” yorumlarında bulundu. Atabarut, var olan iş alanlarını korumaya çalışmaktansa yeni iş alanlarına odaklanılması gerektiğini vurgulayarak “Bazı alanlarda işsizlik yaşanacak, problem bu kişilere yeni iş bulabilecek miyiz? İnsanlar için yeni iş kolları ve alanlar oluşturulması lazım. O da zaten teknoloji geliştirdikçe oluyor” dedi. Arslanpay ise “Fintechlerde makine öğrenmesiyle beraber işgücünde %19 artış olması bekleniyor. Bankalar ve finansal hizmetlerde ise %9’luk azalış bekleniyor” yorumlarını ekledi.
Konum bilgisi altın değerinde
Atabarut, “Tüm cihazların bir lokasyonu var, her birine baktığımızda bir bağlam çıkıyor ortaya. Bu bağlama bakarak sonraki en iyi aksiyona karar verdiğimizde bir ürün ya da hizmeti satma şansımız çok artıyor. Yaya trafiğine bakılarak önünden geçilen dükkanın yıllık geliri tahmin edilebiliyor. Telekomünikasyon şirketleri bu verinin temelini oluşturuyor. Bunun üzerine Türkiye’de çok az analitik yapılıyor ama çok artmasını bekliyoruz, bu veri altın değerinde” yorumlarında bulundu.
Sohbette yapay zekanın yetersiz kaldığı alanlarda insan gücünün mutlaka sürece dahil edileceği, hibrit modellerin özellikle kompleks süreçlerde çok verimli olduğu ve insan kaynağının niteliğinin artırılmasına ihtiyaç duyulduğu vurgulandı. Finans sektörü için muazzam fırsatlar vadeden yapay zeka teknolojisini süreçlerine en iyi uygulayan şirketler, sektörün geleceğini şekillendirme gücüne sahip olacak.
FINTR olarak, ekosistemden değerli katılımcılar ile birlikte düzenlediğimiz her webinar sonrası konuşulanların özetini sizlerle paylaşmaya devam edeceğiz. ‘Finansta yapay zeka uygulamaları’ konulu sohbeti merak edenler kaydını buradan izleyebilirler.
