Yapay zeka finans sektörü

Finans sektörü küresel ekonominin merkezinde yer alır ve bankacılık, sigorta, yatırım ve finansal danışmanlık dahil olmak üzere çok çeşitli hizmetleri kapsar. Bu sektör katı düzenlemeler, yüksek güvenlik gereksinimleri ve yoğun rekabet ile karakterize edilir. Dijitalleşme ve hızlı teknolojik gelişimle birlikte, müşteri gereksinimleri ve beklentileri değişmiş ve yapay zekanın (AI) uygulanmasını bir zorunluluk haline getirmiştir.

Finans sektöründe yapay zekayı uygularken karşılaşılan beş temel zorluk:

Veri güvenliği ve veri korumaFinans sektörü son derece hassas verilerle çalışır. Bu verileri siber saldırılardan korumak ve katı veri koruma düzenlemelerine uymak son derece önemlidir.
Düzenleyici gerekliliklerFinans şirketleri çok sayıda yönetmelik ve uyum gerekliliklerini yerine getirmek zorundadır. Yapay zekanın entegrasyonu bu gereklilikleri yerine getirmelidir.
Kültürel değişimÇalışanlar yeni teknolojilere karşı direnç gösterebileceğinden, yapay zekanın uygulamaya konulması şirket içinde kültürel bir değişim gerektirir.
Mevcut sistemlere entegrasyonFinans kurumları genellikle yapay zeka teknolojilerini sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi zorlaştıran karmaşık ve eski BT altyapılarına sahiptir.
Güven ve şeffaflıkMüşteriler ve paydaşlar yapay zeka sistemlerine güven duymalıdır. Bu nedenle algoritmaların ve kararların şeffaflığı çok önemlidir.

Şirket çapında bir yapay zeka stratejisi neden gerekli?

Tutarlı ve standartlaştırılmış bir yapay zeka stratejisi, bir şirketteki tüm departmanların senkronize çalışmasını ve aynı hedefleri takip etmesini sağlar. Bu, silo düşüncesini önler ve kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlar. Buna ek olarak, şirket çapında bir strateji veri tutarlılığını teşvik eder ve merkezi veri analizleri yoluyla karar verme sürecini iyileştirir. Birleşik bir yapay zeka stratejisi aynı zamanda uyumluluk ve güvenlik standartlarına uyumu destekler ve yenilikçiliği ve uyarlanabilirliği vurgulayan birleşik bir kurumsal kültürü teşvik eder.

KIROI stratejisi 400'den fazla şirket tarafından neden bu kadar değer görüyor?

KIROI ana planı, finans sektöründe yapay zekanın uygulanmasına yönelik yapılandırılmış ve pratik bir yaklaşım sunmaktadır. KIROI, açıkça tanımlanmış 9 adım aracılığıyla, bilgi aktarımından beceri geliştirmeye kadar ilgili tüm hususların ele alınmasını sağlar. KIROI, etik ve uyumluluğun önemini vurgular ve bir işbirliği ve sürekli öğrenme kültürünü teşvik eder. Bu, KIROI'yi yapay zekayı başarılı ve sürdürülebilir bir şekilde uygulamak isteyen finansal kuruluşlar için ideal bir çözüm haline getirmektedir.

Finans sektöründe yapay zekanın uygulanması için KIROI master planı

Adım 1: Bilginizi paylaşın

AnlamıBilgi paylaşımı, yapay zekanın kullanılmaya başlanmasına yönelik ilk adımdır. Yöneticiler, BT ekipleri ve uzman departmanlarla yapılan görüşmeler, YZ'nin potansiyeli ve zorlukları hakkında ortak bir anlayış geliştirilmesini sağlar. İlgili tüm paydaşların dahil edilmesi, YZ girişiminin kabul edilmesi ve desteklenmesi için bir temel oluşturur.

Şirket içi uzmanları ve yapay zeka meraklılarını belirleyin.
Düzenli bilgi alışverişi toplantıları düzenleyin.
Yapay zeka konularında interaktif atölye çalışmalarını teşvik edin.
Bir iç iletişim stratejisi geliştirin.
Yapay zeka uygulamaları hakkında bir bilgi veritabanı oluşturun.
Şeffaf iletişime güvenin.
Ek perspektifler için dış uzmanları dahil edin.
Bilgi alışverişi için şirket içi platformları kullanın.
Şirket içinde yapay zeka elçilerinden oluşan bir ağ oluşturun.
Başarı hikayelerini belgeleyin ve paylaşın.

Adım 2: Araçları keşfedin

AnlamıUygun yapay zeka araçlarının anlaşılması ve seçilmesi, başarılı bir uygulama için çok önemlidir. Her departmanın özel ihtiyaçlarını ve hedeflerini en iyi şekilde karşılayan araçları belirlemek önemlidir.

Mevcut teknoloji yığınını analiz edin.
Farklı görevler için uygun yapay zeka araçlarını belirleme.
Araçları test etmek için pilot projeler gerçekleştirin.
Araçların mevcut sistemlerle uyumlu olduğundan emin olun.
Araçların ölçeklenebilirliğini göz önünde bulundurun.
Araçların kullanım kolaylığını ve kabulünü değerlendirin.
Yeni araçlar için eğitim kaynakları oluşturun.
Araçların düzenli değerlendirmelerini yapın.
Güvenlik ve veri koruma hususlarını dikkate alın.
Uzun vadeli bir teknoloji yol haritası geliştirin.

Adım 3: Büyük veri ve akıllı veri

AnlamıBüyük miktarda verinin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi her yapay zeka uygulamasının bel kemiğidir. Finans şirketleri büyük veri ve akıllı veri kullanarak değerli içgörüler elde edebilir ve bilinçli kararlar alabilir.

Şirket içindeki ilgili veri kaynaklarını belirleyin.
Veri toplama ve depolama için bir strateji geliştirin.
Sağlam veri yönetim sistemleri uygulayın.
Kalıpları ve eğilimleri belirlemek için veri analizlerini kullanın.
Veri bilimciler ve uzman departmanlar arasında işbirliğini teşvik edin.
Veri kalitesi güvence önlemlerini uygulayın.
Verilerin veri koruma yönergelerine uygun olduğundan emin olun.
Veri işleme için gelişmiş analiz araçlarını kullanın.
Verileri görselleştirmek için gösterge tabloları geliştirin.
Veriye dayalı karar verme kültürü oluşturun.

Adım 4: Kültürel konular

AnlamıBaşarılı bir yapay zeka uygulaması, inovasyonu ve değişimi destekleyen pozitif bir kurum kültürü gerektirir. Çalışanlar değişimi kabul etmeli ve kendilerini sürekli olarak daha fazla geliştirmeye istekli olmalıdır.

Açık ve yenilikçi bir kurum kültürünü teşvik edin.
Eğitim ve ileri eğitim programları sunun.
Yapay zekanın faydalarını net bir şekilde anlatın.
Yapay zeka araçlarının kullanımı için teşvikler oluşturun.
Düzenli geri bildirim döngüleri oluşturun.
Disiplinler arası işbirliğini destekleyin.
Değişim için destek ve kaynak sağlayın.
Yapay zeka katılımını tanıyın ve ödüllendirin.
Bir öğrenme fırsatı olarak hata kültürünü teşvik edin.
Yapay zeka konularını kurum kültürüne entegre edin.

Adım 5: Etik ve uyumluluk

AnlamıEtik standartlara ve yasal düzenlemelere uygunluk esastır. Finansal kuruluşlar, yapay zeka uygulamalarının şeffaf, adil ve sorumlu olmasını sağlamalıdır.

Yapay zekanın kullanımı için etik bir çerçeve geliştirmek.
Tüm yapay zeka uygulamalarının şeffaf olduğundan emin olun.
Önyargı kontrol önlemlerini uygulayın.
Veri koruma için net yönergeler oluşturun.
Düzenli uygunluk denetimleri gerçekleştirin.
YZ sorunları için bir etik komitesi oluşturun.
Etik zorluklar konusunda farkındalık yaratın.
Etik ve uyum konusunda eğitim programları geliştirmek.
Yeni uygulamalar geliştirirken etik hususları göz önünde bulundurun.
Etik ilkeleri açık ve düzenli bir şekilde iletin.

Adım 6: Kendi departmanınız

AnlamıHer departman, verimliliklerini ve etkinliklerini artırmak için yapay zekanın kullanımına yönelik özel fikirler ve uygulamalar geliştirmelidir.

Departmanın özel ihtiyaçlarını analiz edin.
Yapay zeka kullanarak optimize edilebilecek süreçleri belirleyin.
Özelleştirilmiş yapay zeka çözümleri geliştirin.
Pilot projeler gerçekleştirin.
Başarıları görünür kılın.
Departman için eğitim programları oluşturmak.
Yeni teknolojilerin kabulünü teşvik etmek.
Sürekli iyileştirme süreçlerini uygulayın.
Yapay zeka çözümlerinin departmanın hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olun.
Yapay zeka uygulamalarını optimize etmek için departmandan gelen geri bildirimleri dikkate alın.

Adım 7: Diğer departmanlar

AnlamıYapay zekanın uygulanmasında departmanlar arası işbirliği, sinerjiyi teşvik eder ve tüm şirket için faydaları en üst düzeye çıkarır.

Departmanlar arasında en iyi uygulamaları paylaşın.
Bilgi paylaşımını ve işbirliğini teşvik edin.
Ortak yapay zeka projeleri geliştirin.
Yapay zeka stratejilerinin uyumlu hale getirilmesini sağlayın.
Verimliliği artırmak için sinerjilerden yararlanın.
Düzenli olarak departmanlar arası toplantılar düzenleyin.
Ortak zorlukları tanıyın ve çözümler geliştirin.
Merkezi veri yönetimi uygulayın.
Yapay zeka ekiplerinin ağ oluşturmasını destekleyin.
Optimizasyon için departmanlar arası geri bildirimi dikkate alın.

Adım 8: Çalışanların uzmanlığı

AnlamıYapay zekanın faydalarından tam olarak yararlanmak için çalışanların sürekli eğitimi çok önemlidir.

Özelleştirilmiş eğitim programları geliştirin.
Dış eğitim programlarına katılımı teşvik edin.
Çalışanlar için öğrenme platformları oluşturun.
Düzenli atölye çalışmaları ve seminerler sunun.
Çalışanlar arasında bilgi alışverişini destekleyin.
Sürekli öğrenme için teşvikler oluşturun.
Mentorluk programları uygulayın.
E-öğrenme platformlarını kullanın.
Öğrenme kaynaklarının kurum içi değişimini teşvik edin.
Çalışanların bireysel öğrenme ihtiyaçlarını dikkate alın.

Adım 9: Yöneticilerin yetkinliği

AnlamıLiderlik becerilerinin geliştirilmesi, YZ stratejilerinin başarılı bir şekilde uygulanması için çok önemlidir. Yöneticiler değişime liderlik edebilmeli ve değişimi teşvik edebilmelidir.

Yöneticiler için özel eğitim programları geliştirin.
Liderlik atölyelerine katılımı teşvik edin.
Yöneticiler için mentorluk programları oluşturun.
Yöneticiler arasında bilgi alışverişini destekleyin.
Sürekli öğrenme kültürünü teşvik edin.
Liderlik becerilerinin daha da geliştirilmesi için teşvikler oluşturun.
Değişim yönetimini teşvik etmek için programlar geliştirin.
Dış liderlik programlarına katılımı destekleyin.
Karar desteği için yapay zeka araçlarının kullanımını teşvik edin.
Yöneticilerin bireysel gelişim ihtiyaçlarını göz önünde bulundurun.

Bilimsel araştırmalardan görünüm

Yapay zekanın finans sektöründeki potansiyeli

Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka teknolojileri, finans kuruluşlarının büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmesini, kalıpları tanımasını ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Bu da örneğin kredi risklerini daha iyi değerlendirmeyi, dolandırıcılık girişimlerini erken aşamada tespit etmeyi ve kişiselleştirilmiş müşteri hizmetleri sunmayı mümkün kılmaktadır[1][3]. Accenture tarafından yapılan bir araştırmaya göre, yapay zeka kullanımı finans sektöründe üretkenliği 30%'ye kadar artırabilir[11].

Teknik zorluklar

Bununla birlikte, yapay zeka sistemlerinin uygulanması, finans kurumları için önemli teknik zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Temel sorunlardan biri eğitim verilerinin kalitesi ve kullanılabilirliğidir[2]. Özellikle yeni kurulan veya hızla büyüyen şirketlerde, genellikle geçmiş veri setlerinin eksikliği söz konusudur. Buna ek olarak, finansal veriler genellikle farklı sistemler arasında dağıtılır ve bu da entegrasyonu ve işlemeyi daha zor hale getirir[1].

Uygun yapay zeka modellerinin ve algoritmalarının seçimi de karmaşıktır. Aşırı karmaşık modeller "aşırı uyum" eğilimindedir, yani test verilerinde eğitim aşamasındakinden daha kötü sonuçlar verirler[2]. Burada büyük bir deneyim ve ince ayar gereklidir.

Etik ve düzenleyici hususlar

Teknik engellere ek olarak, finans sektöründe yapay zeka kullanımı etik ve düzenleyici sorunları da gündeme getirmektedir. Önemli bir risk, önyargılı algoritmalar yoluyla kasıtsız ayrımcılıktır[8][12]. YZ sistemleri önyargılı geçmiş verilerle eğitilirse, örneğin kredilerin verilmesinde mevcut eşitsizlikleri güçlendirebilirler.

Veri koruma ve güvenlik de kritik konulardır[12]. Yapay zeka modelleri, bazıları hassas olan büyük miktarda müşteri verisi gerektirir. Finansal kurumlar, bu verilerin GDPR gibi geçerli düzenlemelere uygun olarak toplanmasını, saklanmasını ve kullanılmasını sağlamalıdır.

Buna ek olarak, birçok YZ modeli opaktır ve anlaşılması zordur ("kara kutu" sorunu)[8]. Bu durum, yasal ve etik standartlara uygunluğun kontrol edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle düzenleyici makamlar, açıklanabilir YZ sistemlerinin kullanılmasını giderek daha fazla talep etmektedir[17].

Yapay zekanın kullanılmaya başlanması finans sektörü için muazzam bir potansiyel barındırmakla birlikte şirketleri büyük zorluklarla da karşı karşıya bırakmaktadır. Veri entegrasyonu ve model seçimindeki teknik engellerin üstesinden gelmenin yanı sıra, etik ve düzenleyici hususların da dikkate alınması gerekmektedir. Finans kurumları ancak bu zorlukların üstesinden gelir ve yapay zekayı sorumlu bir şekilde ele alırlarsa, teknolojinin sunduğu fırsatlardan tam olarak yararlanabileceklerdir. Bu da endüstri, akademi ve düzenleyici otoriteler arasında yakın işbirliğini gerektirmektedir[7][11].

Bu KIROI ana planı, finans sektöründe yapay zekanın uygulanmasına yönelik kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. KIROI adımlarını yapılandırılmış bir şekilde uygulayarak şirketler, kuruluşun tüm seviyelerinin yapay zeka kullanımına hazır olmasını ve bu teknolojileri etkili bir şekilde kullanabilmesini sağlayabilir.

Daha fazlasını KIROI.ORG'da bulabilirsiniz