Üretken AI’nin bankacılıkta kullanımı, büyük faydalar sağlasa da bazı riskler ve tehlikeler de içerir, bu yazımda Bankacılık Sektöründe Üretken Yapay Zeka Kullanımına odaklanıyorum.
Üretken yapay zeka, bankacılık sektöründe büyük bir devrim yaratma potansiyeline sahip. Bu teknolojinin verimliliği artırması ve operasyonları optimize etmesi, finansal kurumların daha önce emek yoğun olan birçok süreci mekanize etmelerini sağlayacak. Ancak, bu teknolojinin etkin ve sorumlu bir şekilde kullanılabilmesi için uygun yönetim çerçeveleri ve kontrollerin uygulanması şart. Bankaların, bu yeni teknolojiyi benimserken riskleri yönetme ve çalışanlarını bu değişime hazırlama konusunda proaktif olmaları gerekiyor.
Bankacılık Sektöründe Üretken Yapay Zeka Kullanımı
ChatGPT’nin kamuoyuna sunulmasından bir yıl sonra, üretken yapay zeka (AI) hem işletmeler hem de bireyler için büyük bir ilgi alanı haline geldi ve bu ilginin haklı sebepleri var. McKinsey’e göre, üretken AI’nin yıllık değer artışı küresel olarak 2,6 trilyon ila 4,4 trilyon dolar arasında olabilir. Finansal hizmetler ise yıllık 200 milyar ila 340 milyar dolar potansiyelle en büyük fırsatlardan biri olarak öne çıkıyor, bu da büyük ölçüde artan verimlilikten kaynaklanıyor.
Bankacılıkta üretken AI, içeriği otomatik olarak oluşturabilir, araştırmayı hızlandırabilir ve veri çıkarımını otomatikleştirebilir. Bu süreçler, kredi yetkilendirme, pitchbook geliştirme ve durum tespiti gibi birçok bankacılık operasyonunun temelini oluşturur. Verimlilik ve süreç optimizasyonu, üretken AI’nin kontrollü bir ortamda öne çıkan faydalarından biridir.
Üretken AI Nedir?
Üretken AI, metin, görüntü, ses ve video gibi mevcut verileri analiz ederek yeni materyaller üreten bir yapay zeka alt kümesidir. AI modelleri, veri içindeki yapı ve desenleri anlamak için görsel, işitsel ve yazılı verilerle geniş çapta eğitilir. Üretken AI ile etkileşim genellikle doğal dil metin arayüzü aracılığıyla gerçekleşir; burada bir kişi, AI’ye istediği çıktıyı belirtmek için bir ifade veya sorgu oluşturur.
Bankacılıkta Üretken AI: Fırsatlar ve Uygulamalar
Üretken AI’nin bankacılıkta büyük bir fırsat temsil etmesinin üç nedeni vardır. İlk olarak, bankacılık sektörü, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi gelişmiş makine öğrenme algoritmalarının geliştirilmesiyle önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bu nedenle, finansal kurumlar, üretken AI yeteneklerinden yararlanmak için eşsiz bir konumdadır.
İkinci olarak, geleneksel veri analizi yöntemleri, kurumlar tarafından üretilen büyük veri miktarları için yetersiz kalmaktadır. Üretken AI, bu verileri optimize ederek yeni içgörüler, projeksiyonlar ve içerik üretme yöntemleri sunar.
Üçüncü olarak, bankalar geniş bir iş gücüne sahiptir ve bunların birçoğu manuel görevleri yerine getirmek için işe alınır. Üretken AI liderliğindeki süreçler her zaman daha verimli ve tutarlıdır. Bu nedenle, finansal kurumlar daha önce emek yoğun olan veri analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi süreçleri mekanize edebilir ve yanlış pozitifleri azaltabilir.
Bankacılıkta Üretken AI’nin 4 Temel Uygulaması
Üretken AI teknolojisi olgunlaştıkça ve geliştikçe, bankalar şu alanlarda bu teknolojiden yararlanabilir:
- Müşteri Destek Hizmetlerini Dönüştürmek Üretken AI, işletmelerin arka ve orta ofis operasyonlarını nasıl yönettiğini büyük ölçüde etkileyecektir. İşlem işleme, veri girişi ve raporlama gibi zahmetli görevlerin otomatikleştirilmesi operasyonel masrafları azaltır ve değerli insan entelektüel sermayesini serbest bırakır.
- Dikey Operasyonlarda Üretken AI’yı Entegre Etmek Büyük bankacılık ekosistemini güçlendiren yazılım ortakları artık her sürece ve fonksiyona üretken AI’yı entegre ediyor. Bu, verimliliği büyük ölçüde artıracaktır. Örneğin, Microsoft, 2023 Mart ayında Microsoft 365 uygulama paketi içine LLM’leri (büyük dil modelleri) entegre etmeye başladı.
- Kredi Onay Sürecini Basitleştirmek Üretken AI chatbot’ları, müşterilere kredi başvuru sürecini tamamlarken rehberlik edebilir. Ayrıca, finansal kurumlar, doğal dil sohbetleri kullanarak tüketici verilerini doğrulamak için bu aracı kullanabilir.
- Bankacılık Deneyimlerini Kişiselleştirmek Forrester’ın bir raporuna göre, bankacılık müşterilerinin %72’si, bankacılık ürünlerinin spesifik gereksinimlerine göre özelleştirildiğinde çok daha değerli olduğuna inanıyor. Üretken AI, tüketici veri analizi kullanarak deneyimleri kişiselleştirebilir ve ardından bir dizi benzersiz öneri sunabilir.
AI Entegrasyonu İçin Bankacılık Stratejisi Geliştirmek
Herhangi bir finansal kurumun dijital altyapısı ve iş gücü, gen AI’yi benimserken karşılaşılan zorlukları olumlu veya olumsuz yönde etkileyecektir. Bu zorlukları aşmak için bankaların iyi tanımlanmış bir yol haritasına ihtiyacı vardır:
- Liderlik Desteği Yönetim ekipleri, gen AI’nin ve genel olarak AI’nin olası iş uygulamaları hakkında stratejik bir perspektif oluşturmalıdır. Örneğin, bir varlık yönetimi firmasının liderleri, gen AI’nin müşteri önerilerini ve deneyimlerini nasıl devrim yaratabileceğini fark edebilir.
- Yetenekleri Yeniden Düzenlemek Bankalar, iş gücünün beceri setlerini geliştirme veya gen AI ve çeşitli uygulamaları ile başa çıkmak için gerekli yetenekleri işe alma stratejilerini düşünmelidir. Ayrıca, iş liderleri, gen AI’nin gerçek dünyada nasıl fark yarattığına dair çalışanlara rehberlik ve bilgi sağlayabilirler.
- Teknoloji Altyapısı Bankalar, “inşa etme, satın alma veya ortaklık kurma” seçeneklerini dikkatlice değerlendirmelidir. Başarılı gen AI girişimleri, bulut altyapısı, temel modeller ve MLOps platformları gibi yeteneklere dayanır.
Gen AI İçin Riskler ve Kontroller
Üretken AI’nin bankacılıkta kullanımı, büyük faydalar sağlasa da bazı riskler ve tehlikeler de içerir. Finansal kurumlar, bu riskleri azaltmaya çalışmalı ve gen AI için yeni kontroller ve yönetim çerçeveleri oluşturmalıdır. Örneğin, üretken AI algoritmik önyargı sergileyebilir ve gizlilik endişeleri ortaya çıkabilir. Güvenli, kontrollü ve insan odaklı bir kullanım, sürdürülebilir büyüme ve genişleme için olmazsa olmazlar arasında yer alıyor.
