Finansal yapay zekâ
Kimin ne kadar kredi alabileceği, kimin şüpheli kart alışverişi yaptığı, kimin parasının kime gönderildiğinden tutun, hesaplara giren ya da hesaplardan çıkan paraların bir dolandırıcılık hikâyesine konu olup olmadığına kadar birçok şey insanların değil makinelerin kontrolünde.
Tolga Mırmırık - @mirmirik
Ülkemizde asgari ücretli çalışan sayısının yaklaşık olarak tüm çalışanların ücretli çalışanların yüzde 37’si olduğu bir dönemde finans sektörünün hâlâ çok yüksek kârlar ile işlerine devam etmesinin sebeplerinden birisi de gelişen teknoloji. Teknolojik gelişmeler, özellikle de bilişim bilimlerindeki ilerlemeler zenginin daha zengin olmasını sağlarken ortalama ya da ortalamanın altında bir yaşam süren kişiler için de yaşamları etkileyici bir durum sağlıyor.
Son 13-14 yıldır yapay zekâ, bankacılık sektörünün sunduğu ürün ve hizmetlerin kalitesini değiştiriyor. Yalnızca verileri işlemek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için daha iyi yöntemler sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda geleneksel süreçleri daha verimli hale getirmek için basitleştiriyor, hızlandırıyor ve yeniden tanımlıyor.
Yapay zekâ gibi teknolojilerin kullanıma sunulmasıyla birlikte tüm elektronik veriler (müşteri bilgileri, finansal hareketler, borsa verileri vb.), bir finansal hizmet organizasyonunda en değerli varlık haline geldi. Artık bankalar, yapay zekânın sağladığı yenilikçi ve uygun maliyetli çözümlerin her zamankinden daha fazla farkında ve önemli olmasına rağmen varlık büyüklüğünün başarılı bir iş kurmak için artık tek başına yeterli olmayacağının bilincinde. Bunun yerine, bankacılık, finans sektörü ve sigorta şirketlerinin başarısı artık yenilikçi ve kişiselleştirilmiş ürünler ve hizmetler yaratmak amacıyla verilerinin gücünden yararlanmak için teknolojiyi kullanma becerileriyle ölçülüyor.
İşlem makineye teslim
Uzun yıllardır sadece insanlar tarafından yapılan birçok işlem artık makinelere teslim. Kimin ne kadar kredi alabileceği, kimin şüpheli kart alışverişi yaptığı, kimin parasının kime gönderildiğinden tutun, hesaplara giren ya da hesaplardan çıkan paraların bir dolandırıcılık hikâyesine konu olup olmadığına kadar birçok şey insanların değil makinelerin kontrolünde. Daha önceki yazılarda sıkça bahsettiğimiz otonom sistemler finans sektörünü ağ gibi sarmış durumda. Benim için kişisel olarak kullanımı işkence gibi gelen Doğal Dil İşleme (NLP) ile birleştirilmiş yapay zekâ destekli sohbet robotları “Chatbots”, müşterilerle 7/24 etkileşime girip etkileşimde bulunuyor ve çevrimiçi konuşmaları geliştiriyor. Müşterilerin hesap ayrıntıları üzerinde çalışmalarına yardımcı olmak için sorularına verilen tipik yanıtlara ek olarak, sohbet robotları artık yeni hesapların açılmasına ve şikâyetlerin diğerlerinin yanı sıra uygun müşteri hizmetleri birimlerine yönlendirilmesine de yardımcı olabiliyor.
Dolandırıcılığın tespiti ve önlenmesi konusunda da yapay zekâ destekli sistemlerden sıkça faydalanıyor finans kuruluşları. Yakın zamana kadar bankalar, çok sayıda hatalı pozitif sonuç üreten geleneksel, kurala dayalı Kara Para Aklamayı Önleme (AML) işlem izleme ve isim tarama sistemlerine güveniyordu. Dolandırıcılıkla bağlantılı suçlardaki endişe verici artış ve sürekli değişen dolandırıcılık kalıplarıyla birlikte, daha önce tespit edilmemiş işlem kalıplarının, veri anormalliklerinin ve bireyler ile kuruluşlar arasındaki şüpheli ilişkilerin tanımlanmasını sağlamak için mevcut sistemlere gelişmiş yapay zekâ bileşenleri ekleniyor. Bu, dolandırıcılık tespitine yönelik geleneksel reaktif yaklaşımın aksine, yapay zekânın dolandırıcılığı gerçekleşmeden önce önlemek için kullanıldığı daha proaktif bir yaklaşıma olanak tanımakta.
Bankalar ayrıca müşteri davranış kalıplarını analiz etmek ve hedefe yönelik pazarlamaya ve gelişmiş müşteri deneyimi ve etkileşimine olanak tanıyan müşteri segmentasyonunu otomatik olarak gerçekleştirmek için yapay zekâdan da yararlanıyorlar. Çoğu zaman da güvenilir sonuçlar çıkıyor. Genelde İstanbul’dayken geçtiğimiz hafta Mardin’den alışveriş yapınca telefonuma anında şüpheli işlem uyarı mesajı gelmesi gibi.
Güvenilir hale geldi
Tahmine dayalı analitik konusunda da artık makineler daha güvenir hale geldi, eldeki veriler çoğaldıkça da daha güvenilir olacağı beklentisi var. Makine Öğrenimi (ML) ve yapay zekânın ortaya çıkışı, doğru tahmin ve geleceğe yönelik varsayımların oluşturulmasına kapıyı daha da açtı. Veri analitiği ve yapay zekâ, gelir tahmini, hisse senedi fiyatı tahminleri, risk izleme ve vaka yönetimi için de kullanılıyor. Toplanan verilerdeki hızlı artış, modellerin performansının iyileştirilmesinde çok önemli bir rol oynadı ve gerekli insan müdahalesi düzeyinde kademeli bir düşüşe yol açtı.
Finans sektöründe insan müdahalesinin azalması elbette ki bu köşenin ana konularından olan “YZ işimizden edecek mi” sorusuna yöneltiyor bizi. Nasıl ki ATM’ler çıktıktan sonra banka şubelerindeki vezne çalışan sayıları düştüyse yine aynı durum ortaya çıkacak önümüzdeki zamanlarda. Kredi riski değerlendiren ya da müşteri ilişkilerinde çalışan ekipler çok büyük ihtimalle küçülmeye gidecek. Bugün itibari ile asgari ücretli bir çalışanın işveren için aylık maliyeti minimum 13.500 ₺. Saatlik olarak bakılırsa 85 ₺ gibi bir ücret ortaya çıkıyor. İnsan tarafından yapılırsa bir potansiyel müşterinin kredi risk değerlendirmesi üç saat kadar sürebiliyor. Oysa YZ destekli bir uygulama bu işlemi saniyeler içinde yapmakta ve bunun maliyeti de kuruş seviyesinde. Bu gerçekler karşısında zenginin zenginleşmeye devam edeceği, biz “halk” kesiminin ise kendimizi geleceğe hazırlamazsak giderek yok olacağı aşikâr.
Bu sayfada köşe komşum olan sevgili Prof. Dr. Doğan Kökdemir’i önceki hafta kaybettik. Eşine, çocuklarına ve sevenlerine başsağlığı dileğimi yineleyeyim ve adını anmış olayım yazı sonunda. İyi haftalar.