YAPAY ZEKA İLE PARA NASIL YÖNETİLİYOR?

Yapay Zeka Algoritması Belli Müşteriler İçin Ayrıcalık Yapıyor Mu? 

NEVİN BİLGİN 

Yapay zeka, geleneksel finansal süreçlere otomasyon, hız ve doğruluk kazandırarak finans sektörünü dönüştürüyor. Veri analizinden risk yönetimine, portföy optimizasyonundan dolandırıcılık tespitine kadar birçok alanda yapay zekanın gücünden yararlanılıyor. Bu teknolojinin gelişimi, şirketlerin hızla değişen piyasa koşullarına uyum sağlamalarına, maliyetleri düşürmelerine ve daha isabetli kararlar almalarına olanak tanıyor.

1. Yapay Zeka ile Otomasyonun Dönüşümü

Finans departmanlarının en önemli iş yüklerinden biri olan veri girişi, doğrulama ve raporlama süreçleri, geleneksel yöntemlerle zaman alıcı ve maliyetli hale geliyordu. Ancak yapay zeka destekli ERP (Kurumsal Kaynak Planlama) sistemleri sayesinde, finansal işlemler merkezi bir hale gelirken hızla otomatikleşiyor.

Örnekler

Fatura İşleme Otomasyonu: Yapay zeka destekli ERP sistemleri, fiziksel faturaları tarayıp, borç muhasebesi sürecini baştan sona otomatik hale getirebiliyor. Örneğin, tedarikçi adı ve satın alınan malzeme gibi bilgileri tanıyıp dolandırıcılık tespiti için veritabanına kaydediyor.

Akıllı Finansal Kapanış: Otomatik finansal kapanış süreçleriyle şirketler, rapor hazırlama sürelerini kısaltarak finansal ekiplerin stratejik analizlere daha fazla vakit ayırmalarını sağlıyor. Oracle gibi şirketler, bu süreçleri 10 gün gibi kısa sürede tamamlayarak finansal süreçlerde rakiplerinden öne çıkıyor.

Yapay Zeka Destekli Tahminler ve Risk Yönetimi

Yapay zeka, finansal verilerdeki anormallikleri saptama, trend tahminleri oluşturma ve riskleri analiz etme yetenekleriyle, finansal karar alma süreçlerinde stratejik bir destek sağlıyor.

Örnekler

Makine Öğrenimi ile Risk Tahmini: Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş verileri kullanarak olası finansal riskleri tahmin ediyor. Bu tahminler, kredilendirme ve yatırım yönetiminde potansiyel zararların önlenmesine katkıda bulunuyor.

Derin Öğrenme ile Piyasa Analizi: Büyük veri analizi yapabilen derin öğrenme sinir ağları, yüz milyonlarca veri noktası üzerinde çalışarak piyasa trendlerini öngörüyor. Bu, portföy yöneticilerinin daha bilinçli ve hızlı hareket etmesini sağlıyor.

Dolandırıcılık Tespitinde Yapay Zeka

Finans sektöründe dolandırıcılık, hem finansal kurumlar hem de müşteriler için ciddi bir sorun oluşturuyor. Yapay zeka, büyük miktarda veri üzerinde hızlı analiz yapabilme kapasitesiyle dolandırıcılık faaliyetlerini önceden tespit edebiliyor.

Örnekler

Anormallik Tespiti: Yapay zeka algoritmaları, olağandışı işlem modellerini tanımlayarak dolandırıcılık riski taşıyan işlemleri hemen işaretleyebiliyor.

Kişisel Harcama Alışkanlıkları: Müşterilerin harcama alışkanlıklarını analiz eden yapay zeka sistemleri, kullanıcı profilleri oluşturup beklenmedik harcamaları anında algılayabiliyor. Örneğin, beklenmeyen yüklü bir işlem durumunda müşteriye uyarı gönderilmesi gibi işlemler otomatikleşiyor.

Kişiselleştirilmiş Finansal Hizmetler

Yapay zeka, müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunarak müşteri memnuniyetini artırmada önemli bir rol oynuyor. Müşteri verilerini analiz eden yapay zeka, kullanıcıların ihtiyaçlarına özel finansal hizmetler öneriyor.

Örnekler

Tavsiye Sistemleri: Bankalar, yapay zeka sayesinde müşterilerin işlem geçmişini inceleyerek bireysel ihtiyaçlarına uygun hizmetleri öneriyor. Bu sayede müşteriler, daha kişiselleştirilmiş ve ihtiyaçlarına göre optimize edilmiş bir hizmet alıyor.

Yapay Zeka Destekli Dijital Asistanlar: Dijital asistanlar, müşterilere bankacılık işlemlerinde rehberlik ederek anlık sorguları cevaplayabiliyor ve basit finansal işlemleri gerçekleştirebiliyor. Bu sistemler, müşterilerin işlem sürecini daha kolay ve hızlı hale getiriyor.

Yapay Zeka ile Portföy Yönetimi

Portföy yönetimi, finansal kazanç sağlamada ve yatırımları yönlendirmede stratejik bir rol oynar. Yapay zeka, bu süreçte portföyleri optimize ederek yatırımların riskini azaltıp getiriyi artırabiliyor.

Örnekler

Portföy Optimizasyonu: Yapay zeka algoritmaları, yatırımcıların risk iştahını analiz ederek portföyleri optimize edebiliyor. Bu, yatırımcılara daha dengeli ve kazançlı portföyler sunarken, olası risklerin de önüne geçiyor.

Tahmin Modelleri: Gelecekteki piyasa hareketlerini öngören tahmin modelleri, yatırımcıların piyasa dalgalanmalarına karşı hazırlıklı olmasına yardımcı oluyor. Büyük dil modelleri, yatırım stratejilerinde güvenilir bir destek sağlayarak verimliliği artırıyor.

Yapay Zeka Uygulamalarının Getirdiği Zorluklar

Yapay zekanın finans sektöründe hızla benimsenmesi, bazı zorlukları da beraberinde getiriyor. Bu zorluklar, teknolojinin etkin kullanımı, etik sorumluluklar ve veri güvenliği gibi konularda öne çıkıyor.

Örnekler

Veri Gizliliği ve Güvenlik: Finansal veri gizliliği, yapay zeka sistemlerinin en çok dikkat etmesi gereken konulardan biri. Yapay zeka algoritmaları, müşteri verilerini analiz ettiğinden veri güvenliği konusunda sıkı önlemler alınması gerekiyor.

Algoritmik Adaletsizlik: Yapay zeka algoritmaları, belirli müşteri grupları için ayrımcılık yapma riski taşıyor. Örneğin, algoritmaların yanlış kararlar vererek bazı müşteri gruplarını haksız yere riskli görmesi, finansal kapsayıcılığı olumsuz etkileyebilir.

Kaynakça: 

https://www.oracle.com/tr/erp/ai-financials/what-is-ai-in-finance/?form=MG0AV3

https://pctg.net/tur/finansta-yapay-zeka-mi-kullanim-ornekleri-avantajlar-ve-zorluklar/?form=MG0AV3

https://dergipark.org.tr/tr/pub/bifd/issue/54117/690982?form=MG0AV3