Finans Dünyasının Geleceğinde Üretken Yapay Zekâ
Birçok sektörde bu aralar en yoğun gündem maddeleri arasında olan “üretken yapay zekâ” öne çıkıyor. Üretken yapay zekâ, finansal hizmetler sektörüne baktığımızda bankalardan sigorta şirketlerine, uyumdan robo-danışmanlık hizmetlerine kadar birçok fırsat sunuyor.
Genel olarak finansal hizmet şirketlerinin üretken yapay zekâyı benimsemek konusunda istekli olduğunu gözlemliyoruz. KPMG’nin bu yıl ABD’de yürüttüğü bir araştırmaya katılan finans liderlerinin yüzde 49’u üretken yapay zekâ çözümlerini hâlihazırda devreye aldığını belirtiyor. Katılımcıların yüzde 67’sinin ise üretken yapay zekâ için özel bir bütçesi bulunuyor.
Bazı oyuncular inovasyon konusunda daha hızlı aksiyon alırken diğerlerinin daha temkinli ilerlediğini de söylemek elbette mümkün. Buna göre önümüzdeki yıl içerisinde birçok finans şirketinin üretken yapay zekâya ilişkin yeni denemeler yapacağını öngörüyoruz. Bu denemeler, müşteri hizmetleri ve pazarlama gibi alanlarda büyük dil modellerini (LLM) kullanmayı içerebilir.
KPMG olarak finansal hizmetler sektöründe üretken yapay zekâ uygulamalarına baktığımızda ilk etapta öne çıkan maddeleri aşağıdaki şekilde özetleyebiliriz:
Suistimal önleme: Finansal hizmetlerde üretken yapay zekânın en çok kullanıldığı alanlar arasında suistimal tespit ve önleme öne çıkıyor. Üretken yapay zekâ, yüksek hacimli finansal veriyi analiz etme yeteneği sayesinde, suistimal faaliyetlerin izleyebileceği yönü öngörerek önlenmesine yardımcı olabilir.
Müşteri hizmetleri: Finansal hizmet şirketleri, müşteri iletişimine yönelik süreçleri iyileştirmeye yardımcı olmak için yapay zekâyı hâlihazırda benimsiyor. KPMG’nin araştırmasına göre, üretken yapay zekâ ile daha sofistike sohbet botları ve sanal asistanların tasarlanması bekleniyor.
Uyum ve risk yönetimi: Üretken yapay zekânın öncelikli kullanım alanları arasında uyum ve risk de yer alıyor. Bu uygulamalar, manuel iş gücü gerektiren uyum süreçlerinin otomasyonu için yardımcı olabilir. Risk yönetiminde ise üretken yapay zekâ, farklı risk senaryolarını daha iyi simüle etmek ve yatırım stratejilerini ve portföyleri stres testlerine tabi tutmak için tarihsel verileri analiz etmek için kullanılabilir.
Siber güvenlik: Üretken yapay zekâ, kötü niyetli aktivite belirtilerini araştırmak için ağ trafiğini analiz ederek siber güvenlik tehditlerini tespit edebilir ve önleyebilir.
BT altyapısı ve yazılım: Yazılım geliştirme alanında, üretken yapay zekâ yeni ürün gereksinimleri ve yol haritaları oluşturma konusunda potansiyel gösteriyor. Ayrıca, kaynaktan hedefe eşleme için kullanılabilir, yani veriyi kaynak sistemden hedef sistemlere taşımak için gereken veri dönüşüm talimatlarını oluşturabilir. Üretken yapay zekâ çözümleri operasyonel veri kalitesini artırabilir ve genel olarak iyileşmeleri beraberinde getirebilir.
Üretken yapay zekânın önündeki engeller neler?
Finans liderleri, tıpkı diğer sektörlerde olduğu gibi üretken yapay zekâ konusunda güvenilirlik, gizlilik ve fikri mülkiyet koruması gibi endişeler taşıyor. Genel olarak finansal hizmetler sektöründe insan kaynaklarıyla ilgili endişelerin diğer sektörlere göre daha yoğun olduğunu gözlemliyoruz. Ancak KPMG’nin araştırması, yılın başındaki sonuçlara kıyasla yaratıcılık ve inovasyon kaybı, potansiyel zihinsel sağlık sorunları, ilerleme fırsatlarının azalması ve yeni pozisyonlar oluşturma konularındaki endişelerinin önemli ölçüde azaldığını gösteriyor. Bu durumu, üretken yapay zekânın kullanım alanlarının yılın başından bu yana daha net bir şekilde anlaşılmasına bağlıyoruz.
Bankalar özelinde baktığımızda farklı zorluklarla karşılaşıyoruz. Bankalar eskiyen sistemlerin, süreçlerin ve teknolojilerin oluşturduğu maliyetlerle mücadele ediyorlar. Bu eski sistemler, yenilik yapma yeteneğini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bakım ve işletme maliyetlerini yükseltiyor. Bu da yeni teknolojileri, özellikle üretken yapay zekâyı takip etmek için daha az kaynak bırakıyor.
Bankalar, daha fazla esneklik ve yetenek eklemek için bulut ortamlarına daha fazla iş taşıyorlar. Örneğin LLM modelleri gibi. Ancak bu sürecin de çok hızlı ilerlediği söylenemez. Bu durumda bankaların, fintech’lerin aksine daha az esneklik sunan organizasyonel engellerle karşı karşıya olduğunu söylemek mümkün. Bu nedenle bankalar, bulut ve yapay zekâda aşama kaydetmiş fintech’lerin hızlı inovasyon ve ürün geliştirme döngülerine ayak uydurmakta zorlanabilirler.
Fintech’ler üretken yapay zekâ yarışında öne geçebilir mi?
Özellikle uygulamalar özelinde baktığımızda, fintech’lerin üretken yapay zekâ benimsemesi konusunda öne geçip geçmeyecekleri sorusu gündeme getiriliyor. Geleneksel finansal hizmet kuruluşları yıllardır fintech’lerin kendi pazarlarına girişini izliyor ve sıkça bankacılık, yatırım ve sigorta gibi alanlarda tüketicilerin beklentilerini dönüştürüyorlar. Dünyada birçok fintech, yukarıda bahsettiğimiz uygulamalar özelinde hâlihazırda üretken yapay zekâ çözümleri geliştirdi ve bu da onlara avantaj sağlıyor. Ancak üretken yapay zekâ alanında fintech’lerle geleneksel finans kurumları arasındaki rekabet, daha fazla inovasyonu teşvik edebilir ve tüketicilere daha gelişmiş ve kişiselleştirilmiş finansal hizmetler sunabilir.
Sonuç olarak finans sektörü, üretken yapay zekâ ile geleceğin finansal hizmetlerini inşa etmek için büyük bir fırsata sahip. Bahsettiğimiz gibi, devam eden bir gelişim söz konusu ve her inovasyon sürecinde olduğu gibi birtakım zorluklar da mevcut.
Bu noktada, finansal hizmet kuruluşlarının stratejilerini dikkatli bir şekilde oluşturması ve üretken yapay zekâyı başarıyla devreye alması için detaylı bir yol haritası planlaması kritik önem taşıyor.