Bankacılıkta Yapay Zeka – Bankalarda Yapay Zeka Nasıl Kullanılıyor?

Yapay zeka (AI) teknolojisi hemen hemen her sektörde kritik bir engel haline geldi ve bankacılık bir istisna değil. Yapay zekanın bankacılık uygulamaları ve hizmetlerinde kullanılmaya başlanması , sektörü daha müşteri odaklı ve teknolojik olarak alakalı hale getirdi.

Yapay zeka tabanlı sistemler, verimliliği artırarak ve bir insan aracının kavrayamayacağı bilgilere dayalı kararlar alarak bankaların maliyetleri düşürmesine yardımcı olabilir. Ayrıca akıllı algoritmalar, anormallikleri ve sahte bilgileri saniyeler içinde tespit edebilir.

Business Insider tarafından hazırlanan bir rapor , bankaların yaklaşık %80'inin yapay zekanın sektörlerine sunduğu potansiyel faydaların farkında olduğunu gösteriyor. Başka bir rapor, 2023 yılına kadar bankaların AI uygulamalarını kullanarak 447 milyar dolar tasarruf etmesinin öngörüldüğünü gösteriyor.

Bu rakamlar, bankacılık ve finans sektörünün verimliliği, hizmeti, üretkenliği ve yatırım getirisini iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için hızla yapay zekaya doğru ilerlediğini gösteriyor.

Bu yazıda, yapay zekanın finans ve bankacılık sektöründeki temel uygulamalarını ve bu teknolojinin olağanüstü faydalarıyla müşteri deneyimini nasıl yeniden tanımladığını öğreneceğiz.

Yapay zekanın bankacılık ve finanstaki uygulamaları

Yapay zeka teknolojileri, içinde yaşadığımız dünyanın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve bankalar, bu teknolojileri, güncelliğini korumak için ürünlerine ve hizmetlerine uygun ölçekte entegre etmeye başladılar.

İşte, teknolojinin sayısız avantajından yararlanabileceğiniz bankacılık endüstrisindeki bazı büyük AI uygulamaları. Öyleyse, içeri girelim!

Siber güvenlik ve dolandırıcılık tespiti

Her gün, kullanıcılar fatura öderken, para çekerken, çek yatırırken ve uygulamalar veya çevrimiçi hesaplar aracılığıyla çok daha fazlasını yaparken büyük miktarlarda dijital işlem gerçekleşir. Bu nedenle, bankacılık sektörünün siber güvenlik ve dolandırıcılık tespit çabalarını artırması için artan bir ihtiyaç var.

İşte bu noktada bankacılıkta yapay zeka devreye giriyor. AI, bankaların çevrimiçi finans güvenliğini iyileştirmesine, sistemlerindeki boşlukları takip etmesine ve riskleri en aza indirmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka, makine öğrenimi ile birlikte dolandırıcılık faaliyetlerini kolayca belirleyebilir ve müşterileri ve bankaları uyarabilir.

Örneğin, Danimarka'nın en büyük bankası olan Danske Bank, eski kurallara dayalı dolandırıcılık tespit sisteminin yerine bir dolandırıcılık tespit algoritması uyguladı. Bu derin öğrenme aracı, bankanın dolandırıcılık tespit kapasitesini %50 artırdı ve yanlış pozitifleri %60 oranında azalttı. Sistem ayrıca bazı vakaları daha fazla inceleme için insan analistlerine yönlendirirken birçok önemli kararı otomatikleştirdi.

AI ayrıca bankaların siber tehditleri yönetmesine yardımcı olabilir. 2019'da finans sektörü , tüm siber saldırıların %29'unu oluşturarak onu en çok hedeflenen sektör haline getirdi. Finansal hizmetlerde yapay zekanın sürekli izleme yetenekleri ile bankalar olası siber saldırılara çalışanları, müşterileri veya iç sistemleri etkilemeden önce yanıt verebilmektedir.

sohbet robotları

Yapay zekanın bankacılıktaki pratik uygulamalarının en güzel örneklerinden biri şüphesiz chatbotlardır . Bir kez konuşlandırıldıktan sonra, sabit çalışma saatleri olan insanlardan farklı olarak 7 gün 24 saat çalışabilirler.

Ek olarak, belirli bir müşterinin kullanım şekli hakkında bilgi edinmeye devam ederler. Bir kullanıcının gereksinimlerini verimli bir şekilde anlamalarına yardımcı olur.

Bankalar, sohbet robotlarını bankacılık uygulamalarına entegre ederek , müşterilerinin günün her saatinde erişilebilir olmasını sağlayabilir. Ayrıca, müşteri davranışını anlayarak, sohbet robotları kişiselleştirilmiş müşteri desteği sunabilir ve buna göre uygun finansal hizmetler ve ürünler önerebilir.

Bankacılık uygulamalarında AI sohbet robotunun en iyi örneklerinden biri , Bank of America'dan sanal asistan olan Erica'dır. Bu AI sohbet robotu, kredi kartı borcunu azaltma ve kart güvenlik güncellemeleri gibi görevleri yerine getirebilir. Erica, 2019'da 50 milyondan fazla müşteri talebini yönetti.

Ayrıca Okuyun : Bir sohbet robotu geliştirmenin maliyeti nedir?

Kredi ve kredi kararları

Bankalar, daha bilinçli, daha güvenli ve karlı kredi ve kredi kararları almak için yapay zeka tabanlı sistemleri birleştirmeye başladı. Halihazırda, birçok banka, bir kişinin veya şirketin kredi itibarını belirlemek için kredi geçmişi, kredi puanları ve müşteri referanslarının kullanımıyla hala sınırlıdır.

Ancak, bu kredi raporlama sistemlerinin çoğu zaman hatalarla, gerçek dünyadaki işlem geçmişinin eksik olmasıyla ve alacaklıları yanlış sınıflandırmayla dolu olduğu inkar edilemez.

Yapay zeka tabanlı bir kredi ve kredi sistemi, kredibilitelerini belirlemek için sınırlı kredi geçmişine sahip müşterilerin davranış ve modellerini inceleyebilir. Ayrıca sistem, temerrüt olasılığını artırabilecek belirli davranışlar hakkında bankalara uyarılar gönderir.

Pazar trendlerini takip etme

Finansal hizmetlerde yapay zeka, bankaların büyük hacimli verileri işlemesine ve en son piyasa eğilimlerini, para birimlerini ve hisse senetlerini tahmin etmesine yardımcı olur. Gelişmiş makine öğrenimi teknikleri, piyasa duyarlılığını değerlendirmeye ve yatırım seçenekleri önermeye yardımcı olur.

Bankacılık için AI ayrıca hisse senetlerine yatırım yapmak için en iyi zamanı önerir ve potansiyel bir risk olduğunda uyarır. Bu gelişen teknoloji, yüksek veri işleme kapasitesi sayesinde aynı zamanda karar alma sürecini hızlandırmakta ve hem bankalar hem de müşterileri için ticareti kolaylaştırmaktadır.

verilerin toplanması ve analizi

Bankacılık ve finans kurumları her gün milyonlarca işlem kaydediyor. Üretilen bilgi hacmi çok büyük olduğundan, toplanması ve kaydedilmesi çalışanlar için ezici bir göreve dönüşmektedir. Bu kadar büyük miktarda veriyi hatasız yapılandırmak ve kaydetmek imkansız hale geliyor.

Bu tür senaryolarda, yapay zeka tabanlı yenilikçi çözümler verimli veri toplama ve analizine yardımcı olabilir . Bu da genel kullanıcı deneyimini geliştirir. Bilgiler, dolandırıcılığı tespit etmek veya kredi kararları vermek için de kullanılabilir.

Müşteri deneyimi

Müşteriler sürekli olarak daha iyi bir deneyim ve rahatlık arıyor. Örneğin, ATM'ler başarılıydı çünkü müşteriler, bankalar kapalıyken bile para yatırma ve çekme gibi temel hizmetlerden yararlanabiliyorlardı.

Bu kolaylık düzeyi yalnızca daha fazla yeniliğe ilham verdi. Müşteriler artık evlerinin rahatlığında akıllı telefonlarını kullanarak banka hesapları açabiliyor.

Yapay zekayı bankacılık ve finans hizmetlerine entegre etmek, tüketici deneyimini daha da geliştirecek ve kullanıcılar için kolaylık düzeyini artıracaktır. AI teknolojisi, Müşterinizi Tanıyın (KYC) bilgilerini kaydetmek ve hataları ortadan kaldırmak için geçen süreyi azaltır. Ek olarak, yeni ürünler ve finansal teklifler zamanında piyasaya sürülebilir.

Kişisel kredi veya kredi başvurusu gibi durumlar için uygunluk, AI kullanılarak otomatik hale getirilir, bu da müşterilerin tüm süreci manuel olarak gerçekleştirme zorluğunu ortadan kaldırabileceği anlamına gelir. Ek olarak, AI tabanlı yazılım, kredi ödemesi gibi tesisler için onay sürelerini azaltabilir.

AI bankacılığı ayrıca, hesapları hatasız bir şekilde kurmak için müşteri bilgilerini doğru bir şekilde yakalamaya yardımcı olarak müşteriler için sorunsuz bir deneyim sağlar.

[Ayrıca Okuyun: Fintech endüstrisinin Y kuşağını etkilemek için AI kullanmasının 5 yolu ]

Risk yönetimi

Döviz dalgalanmaları, doğal afetler veya siyasi huzursuzluk gibi dış küresel faktörlerin bankacılık ve finans sektörleri üzerinde ciddi etkileri vardır. Böyle değişken zamanlarda, iş kararlarını çok dikkatli almak çok önemlidir. AI güdümlü analitik, neyin geleceğine dair oldukça net bir resim sunabilir ve hazırlıklı kalmanıza ve zamanında kararlar almanıza yardımcı olabilir.

AI ayrıca, bir müşterinin krediyi geri ödeyememe olasılığını değerlendirerek riskli uygulamaların bulunmasına yardımcı olur. Geçmişteki davranış kalıplarını ve akıllı telefon verilerini analiz ederek gelecekteki bu davranışı tahmin ediyor.

Mevzuata uygunluk

Bankacılık, dünya çapında ekonominin yüksek düzeyde düzenlenmiş sektörlerinden biridir. Hükümetler düzenleyici yetkilerini, bankacılık müşterilerinin bankaları mali suçlar işlemek için kullanmamalarını ve bankaların büyük ölçekli temerrütlerden kaçınmak için kabul edilebilir risk profillerine sahip olmalarını sağlamak için kullanır.

Çoğu durumda, bankalar bu sorunlarla başa çıkmak için dahili bir uyum ekibi tutar, ancak bu işlemler çok daha fazla zaman alır ve manuel olarak yapıldığında büyük yatırım gerektirir. Uyum düzenlemeleri de sık sık değişime uğramakta ve bankaların bu düzenlemeleri takip ederek süreç ve iş akışlarını sürekli güncellemeleri gerekmektedir.

AI, finansal kurumlar için yeni uyumluluk gereksinimlerini okumak ve karar verme süreçlerini iyileştirmek için derin öğrenme ve NLP'yi kullanır. Yapay zeka bankacılığı bir uyumluluk analistinin yerini alamasa da operasyonlarını daha hızlı ve verimli hale getirebilir .

Tahmine dayalı analitik

Yapay zekanın en yaygın kullanım durumlarından biri, genel amaçlı anlamsal ve doğal dil uygulamalarını ve geniş çapta uygulanan tahmine dayalı analitiği içerir . AI, verilerdeki geleneksel teknolojinin daha önce tespit edemediği belirli kalıpları ve korelasyonları tespit edebilir.

Bu modeller, kullanılmayan satış fırsatlarını, çapraz satış fırsatlarını ve hatta operasyonel verilerle ilgili ölçümleri göstererek doğrudan gelir etkisine yol açabilir.

Proses otomasyonu

Robotik süreç otomasyonu (RPA) algoritmaları, zaman alan tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek operasyonel verimliliği ve doğruluğu artırır ve maliyetleri düşürür . Bu aynı zamanda kullanıcıların insan katılımını gerektiren daha karmaşık süreçlere odaklanmasını sağlar.

Bugün itibarıyla bankacılık kurumları, işlem hızını artırmak ve verimliliği artırmak için RPA'dan başarıyla yararlanmaktadır. Örneğin, JPMorgan Chase'in CoiN teknolojisi, belgeleri inceler ve insanlardan çok daha hızlı bir şekilde onlardan veri elde eder.

Nasıl AI öncelikli banka olunur?

Artık bankacılıkta yapay zekanın nasıl kullanıldığını gördüğümüze göre, bu bölümde bankaların yapay zekayı geniş ölçekte benimsemek için atabilecekleri adımları inceleyeceğiz ve dört kritik faktöre (insanlar, yönetişim) gereken önemi vererek süreçlerini geliştireceğiz. , süreç ve teknoloji.

1. Adım: Bir yapay zeka stratejisi geliştirin

Yapay zeka uygulama süreci, kuruluşun amaçlarını ve değerlerini göz önünde bulundurarak kurumsal düzeyde bir yapay zeka stratejisi geliştirmekle başlar.

Yapay zeka teknolojisinin doldurabileceği insanlar ve süreçler arasındaki boşlukları bulmak için iç pazar araştırması yapmak çok önemlidir. Yapay zeka stratejisinin endüstri standartları ve yönetmeliklerine uygun olduğundan emin olun. Bankalar ayrıca mevcut uluslararası endüstri standartlarını da değerlendirebilir.

Yapay zeka strateji formülasyonundaki son adım, bankanın çeşitli işlevsel birimlerinde yapay zekayı benimsemek için açık yönergeler ve rehberlik sağlamak için yetenek, veri, altyapı ve algoritmalarla ilgili dahili uygulamaları ve politikaları iyileştirmektir.

2. Adım: Kullanım senaryosuna dayalı bir süreç planlayın

Bir sonraki adım, bankanın süreçleri ve stratejileriyle uyumlu olarak en yüksek değerli AI fırsatlarını belirlemeyi içerir.

Bankalar , mevcut veya değiştirilmiş operasyonel süreçlerinde yapay zeka bankacılık çözümlerini ne ölçüde uygulamaya ihtiyaç duyduklarını da değerlendirmelidir .

Bankacılıkta potansiyel yapay zeka ve makine öğrenimi kullanım örneklerini belirledikten sonra , teknoloji ekipleri test fizibilitesi için kontroller yapmalıdır. Tüm yönleri incelemeli ve uygulamadaki boşlukları belirlemelidirler. Değerlendirmelerine dayanarak, en uygun vakaları seçmelidirler.

Planlama aşamasındaki son adım, AI yeteneğinin haritasını çıkarmaktır. Bankalar, yapay zeka çözümleri geliştirmek ve uygulamak için çok sayıda uzmana, algoritma programcısına veya veri bilimcisine ihtiyaç duyar. Kurum içi uzmanlardan yoksunlarsa, bir teknoloji sağlayıcısı ile dış kaynak kullanabilir veya işbirliği yapabilirler.

3. Adım: Geliştirin ve dağıtın

Bankalar için planlamadan sonraki adım uygulamadır. Tam teşekküllü AI sistemleri geliştirmeden önce , teknolojinin eksikliklerini anlamak için ilk önce prototipler oluşturmaları gerekiyor. Prototipleri test etmek için bankaların ilgili verileri derlemesi ve algoritmaya beslemesi gerekiyor. AI modeli bu verileri eğitir ve geliştirir; bu nedenle, veriler doğru olmalıdır.

AI modeli eğitilip hazır olduğunda, bankaların sonuçları yorumlamak için onu test etmesi gerekir. Bunun gibi bir deneme, geliştirme ekibinin modelin gerçek dünyada nasıl performans göstereceğini anlamasına yardımcı olacaktır.

Son adım, eğitilmiş modeli dağıtmaktır. Bir kez konuşlandırıldıktan sonra, üretim verileri akmaya başlar. Gittikçe daha fazla veri gelmeye başladıkça, bankalar modeli düzenli olarak iyileştirebilir ve güncelleyebilir.

4. Adım: Çalıştırın ve izleyin

AI bankacılık çözümlerinin uygulanması, sürekli izleme ve kalibrasyon gerektirir. Bankaların, AI modelinin işleyişini kapsamlı bir şekilde izlemek ve değerlendirmek için bir gözden geçirme döngüsü tasarlaması gerekiyor. Bu da bankalara siber güvenlik tehditlerinin yönetiminde ve operasyonların sağlam bir şekilde yürütülmesinde yardımcı olacaktır.

Sürekli yeni veri akışı, operasyon aşamasında AI modelini etkileyecektir. Bu nedenle, bankalar girdi verilerinin kalitesini ve adilliğini sağlamak için uygun önlemleri almalıdır.

Bankacılıkta yapay zekanın gerçek dünyadan örnekleri

Birkaç büyük banka , hizmet kalitelerini iyileştirmek, dolandırıcılık ve siber güvenlik tehditlerini tespit etmek ve müşteri deneyimini geliştirmek için yapay zeka teknolojilerinden yararlanmaya başladı bile.

İşte yapay zekayı tüm avantajlarıyla kullanan bankacılık kurumlarının gerçek dünyadan birkaç örneği.

JPMorgan Chase: JPMorgan Chase'deki araştırmacılar, kötü amaçlı yazılımları, Truva atlarını ve kimlik avı kampanyalarını tespit etmek için yapay zeka ve derin öğrenme tekniklerini kullanan bir erken uyarı sistemi geliştirdiler. Araştırmacılar, bir Truva atının şirket ağlarını tehlikeye atmasının yaklaşık 101 gün sürdüğünü söylüyor. Erken uyarı sistemi, gerçek saldırı gerçekleşmeden önce geniş bir uyarı sağlayacaktır.

Ayrıca, bilgisayar korsanları ağa bulaşmak için çalışanlara kötü niyetli e-postalar göndermeye hazırlanırken bankanın siber güvenlik ekibine uyarılar gönderebilir.

Capital One: Capital One'ın akıllı sanal asistanı Eno, kişisel bankacılıkta yapay zekanın en iyi örneğidir. Eno'nun yanı sıra Capital One, kredi kartı dolandırıcılığını önlemek için sanal kart numaralarını da kullanıyor. Bu arada, bilgisayarları yaratıcı ve açıklanabilir olacak şekilde eğiten hesaplamalı yaratıcılık üzerinde çalışıyorlar.

Ticari bankaların yanı sıra Goldman Sachs ve Merrill Lynch gibi bir dizi yatırım bankası da rutin operasyonlarına analitik yapay zeka tabanlı araçları entegre etti. Birçok banka, pazar trendlerini keşfetmek ve anahtar kelime aramalarını analiz etmek için doğal dil işlemeyi kullanan AI tabanlı bir arama motoru olan Alphasense'i de kullanmaya başladı.

Artık bankacılıkta yapay zekanın gerçek dünyadaki örneklerini incelediğimize göre, bu gelişen teknolojiyi kullanan bankaların karşılaştığı zorluklara geçelim.

Finans ve bankacılıkta yapay zekanın daha geniş çapta benimsenmesindeki zorluklar

Yapay zeka gibi ileri teknoloji teknolojilerin geniş çapta uygulanmasında zorluklar olmayacak. Güvenilir ve kaliteli veri eksikliğinden güvenlik sorunlarına kadar, AI teknolojilerini kullanan bankalar için bir takım zorluklar mevcuttur.

O halde lafı fazla uzatmadan bunlara tek tek göz atalım:

1. Veri güvenliği: Yapay zekanın bankacılıktaki en önemli zorluklarından biri , hassas bilgiler içeren toplanan veri miktarının uygulanması için ek güvenlik önlemleri gerektirmesidir. Bu nedenle, müşteri verilerinizin uygun şekilde işlenmesini sağlamak için çeşitli güvenlik seçenekleri sunacak doğru teknoloji ortağını aramak önemlidir.
   
2. Kaliteli veri eksikliği: Bankaların, tam ölçekli bir yapay zeka tabanlı bankacılık çözümünü devreye almadan önce eğitim ve doğrulama için yapılandırılmış ve kaliteli verilere ihtiyacı var. Algoritmanın gerçek yaşam durumlarına uygulanmasını sağlamak için iyi kalitede veriler gereklidir. Ayrıca, veriler makine tarafından okunabilir bir biçimde değilse, beklenmedik AI modeli davranışına yol açabilir. Bu nedenle, AI'nın benimsenmesine doğru hızlanan bankaların, tüm gizlilik ve uyumluluk risklerini azaltmak için veri politikalarını değiştirmeleri gerekiyor.

3. Açıklanabilirlik eksikliği: Yapay zeka tabanlı sistemler, hataları ortadan kaldırdıkları ve zaman kazandırdıkları için karar verme süreçlerinde yaygın olarak uygulanabilir. Bununla birlikte, önceki kötü insan yargılarından öğrenilen önyargıları takip edebilirler. AI sistemlerindeki küçük tutarsızlıkların tırmanması ve büyük ölçekli sorunlar yaratması fazla zaman almaz, bu nedenle bankanın itibarını ve işleyişini riske atar.

Felaketlerden kaçınmak için bankalar, AI modelleri tarafından sunulan tüm kararlar ve tavsiyeler için uygun bir açıklanabilirlik düzeyi sunmalıdır. Bankaların, modelin nasıl karar verdiğini anlaması, doğrulaması ve açıklaması gerekir.

Appinventiv, AI yolculuğunuzda nasıl yardımcı olabilir?

Gördüğümüz gibi , bu teknolojinin sunduğu çok sayıda avantaj nedeniyle AI ve bankacılık el ele gidiyor. Forbes'a göre, üst düzey finansal yönetimin %65'i , bankacılıkta yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımından olumlu değişiklikler bekliyor. Bu nedenle, tüm bankacılık kurumları, müşterilere yeni deneyimler ve mükemmel hizmetler sunmak için yapay zeka çözümlerine yatırım yapmalıdır.

Appinventiv'de, farklı departmanlarda geliri artırmaya, maliyetleri düşürmeye ve riskleri azaltmaya yardımcı olan farklı özel yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı modeller üzerinde bankalar ve finans kurumlarıyla birlikte çalışıyoruz.

Ayrıca AI geliştirme hizmetleri arıyorsanız , uzmanlarımızla konuşun. Bankacılık stratejisinde uzun vadeli bir yapay zeka oluşturup uygulamanıza ve ihtiyaçlarınızı en teknoloji dostu ve uygun maliyetli şekilde karşılamanıza yardımcı olabiliriz.

İletişime geçin !