Finansta yapay zekaya genel bakış

Yapay zeka (AI), insana benzer bir şekilde algılayabilen, öğrenebilen ve problem çözebilen teknolojiyi ifade eder.

Finansta yapay zeka, finansal hizmetler sektöründe insanlar tarafından yapılan işin hızını, verimliliğini ve doğruluğunu artırmak amacıyla akıllı teknolojinin kullanılmasıdır. Buna veri analizi, tahmin, dolandırıcılık tespiti ve müşteri hizmetleri dahildir.

Bilgi, söylendiği gibi, iktidardır. Ve bugün, veri şeklinde gelir.

Peki, bir insanýn bundan anlamlý neticeler çıkarmak için asla yeterli zamaný olamayacaðý bu kadar çok þey olsa ne olur?

Yapay zekanın geldiği yer burası. Otomatik makine öğrenmesi algoritmalarının ve tahmine dayalı yapay zeka modellerinin kullanımıyla, pazar eğilimlerine veya müşteri duygularına ilişkin örüntüler ve korelasyonlar "gürültü"den ortaya çıkabilir.

İşletmeler, bilinçli kararlar almak, operasyonel verimliliği artırmak ve riski azaltmak için daha iyi tahminler için tahmine dayalı analitiklere sahip olmak için gerçek zamanlı olarak eyleme geçirilebilir içgörülere sahip olacaktır. Bunlardan herhangi biri rakipler üzerinde üstünlük sağlayabilir.

Finansta yapay zeka örnekleri

Yapay zekanın mali işlemleri (finops) dönüştürdüğü yer:

• Tahmin ve tahmin analizi için yapay zeka modelleri: Bu nedenle işletmeler, açıkları belirlemek, beklenmedik durumlar oluşturmak ve potansiyel etkiyi azaltmak üzere senaryo analizi yürütmek için yapay zeka modellerini kullanır.

• Blockchain: Blockchain'ler paylaşılır, merkezsizleştirilir, dijital defter sistemleridir. Temel olarak büyük veri tabanları oldukları için bazı kuruluşlar eğilimleri belirlemek üzere analiz etmek için yapay zekayı kullanır.

• Kredi kararları: Kredi geçmişine ek olarak algoritmalar, bir kişinin kredibilitesini daha doğru değerlendirmek için sosyal medya aktivitesi gibi verilerde de rol oynayabilir.

• Müşteri desteği: Sohbet botlarının, SSS'leri ele alması ve olağan görevlerin insan müşteri hizmetleri temsilcileri üzerindeki yükü azaltması, daha karmaşık durumları ele almaları için bant genişliği sağlamasıdır.

• Dolandırıcılık tespiti: Yapay zeka modelleri, siber güvenliği artırmada giderek daha önemli bir rol oynuyor. Tehdit gösteren anormallikleri belirtmek ve tahmin etmek için büyük miktarda veriyi analiz eder ve eğitir.

• Fatura yönetimi: Yapay zeka fatura alma ve gönderme gibi sıkıcı görevi kolayca üstlenebilir, hatta sahte olabilecek faturaları işaretleyebilir.

• Niceliksel ticaret: Yatırımcılar, eğilimleri tanımlamak, geçmiş verileri analiz etmek ve ardından işlemleri ellerinden geldiğinden daha hızlı hale getirmek amacıyla algoritmalar oluşturmak için yapay zekayı kullanırlar.

• RegTech: Mevzuat teknolojisi finansal hizmetler sektörünün finansal raporlamanın karmaşık ve veri-ağır görevini üstlenmesine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bunu yapay zekanın otomasyonu ile yapmak, yasal uyumluluğu daha verimli bir şekilde karşılamalarına olanak sağlar.

• Risk yönetimi: Daha fazla kaynaktan verileri daha hızlı işleyerek yapay zeka, kapsamlı risk yönetimi kararlarını bilgilendirebilen sezgisel tahminler sağlayabilir.

• RPA/hesap mutabakatı otomasyonu: Mutabakat, doğruluk sağlamak için dahili mali kayıtların banka gibi harici mali tablolarla karşılaştırılmasını içerir. Bu zaman alıcı süreç yapay zeka ile otomatikleştirilebilir.

Yapay zekanın finansal hizmetler sektörüne fayda sağlayabileceği beş yol

Bir sigorta şirketi, aktüerler için ortalama modelleme tamamlama sürelerini %90 oranında azaltan üretken bir yapay zeka yardımcı pilotu başlattı.

Öyle istatistiklerle, finansal hizmetlerde insanların yerini almak yapay zekanın tabii olduğu gibi görünebilir. Ancak yapay zekanın veri girişi gibi menfi ve manüel görevleri üstlenmesine izin vererek, insanların yapay zekanın da yapamayacağı görevlere doğru zamanlarını ve enerjilerini yoğunlaştırmasını sağlayacağını düşünüyoruz: eleştirel düşünme, strateji ve inovasyon.

Finansta yapay zekanın tam da bunu yaptığı yer:

• Finansal planlama ve analiz için geliştirilmiş karar alma süreci ve senaryo analizi: Yapay zeka araçları, karar vericileri bilgilendirmek için geniş hacimli verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilir. Yapay zeka modelleri, kuruluşlarının belirli senaryolarda nasıl performans gösterdiğini tahmin etmek için de kullanılabilir ve ufukta bulunanlar için uygun şekilde planlama yapmalarına olanak sağlar.

• Artırılmış operasyonel verimlilik: Doğruluk, hız ve otomasyon yapay zeka araçları sonları getirir, hataları azaltır ve kârlılığı artırır.

• Gelişmiş müşteri deneyimleri ve kişiselleştirme: AI-sohbet botları, kişiselleştirilmiş müşteri hizmeti deneyimleri sağlamak üzere kullanıcı verilerini ve tercihlerini analiz etmek için makine öğrenmesi ve algoritmalar kullanır.

• Kolaylaştırılmış finansal raporlama döngüleri: SAP ve Oxford finans liderlerine ilişkin yakın tarihli bir anket, katılımcıların %57'sinin mali kapanışı en zaman alan süreç olarak belirttiğini ortaya koydu. Yapay zeka araçları, aykırı değerleri veya riskleri hızlıca tanımlamak için veri kümelerini analiz etmek amacıyla kullanılabilir ve böylece daha birleştirilmiş bir mali raporlama süreci elde edilir.

• Artan çalışan verimliliği ve inovasyonu: Yapay zeka araçlarının veri açısından yoğun görevleri devralmasına olanak sağlamak, kuruluşların insan yeteneklerini yapay zekanın da yapamadığı sorunlara odaklanmasına olanak sağlar: kritik ve stratejik düşünme. Sonuçta yapay zeka araçları içgörüler sağlayabilir ancak insanlar karar verir.

• Daha düşük maliyetler: Yapay zekanın doğruluk ve hızındaki artış, insan çalışanların zamandan tasarruf etmesine yardımcı olarak yenilik yapmalarına ve daha yaratıcı olmalarına yardımcı olacaktır.

• Sermaye tahsisi ve yatırım kararlarının optimizasyonu: Senaryo analizi yapmak için kullanılan aynı yapay zeka modelleri, en iyi yatırım sermayesinin nasıl yapılacağını da bildirebilir.

• Uyumluluk ve yasal raporlama: Organizasyonların tüm konularla ilgili olarak yasal uyumluluk, mali raporlama ve risk yönetimi ile ilgili güncel bilgilere sahip olmasına yardımcı olabilecek makine öğrenmesi modelleri vardır.

Finansta yapay zeka, veri girişi gibi görevleri insanlardan daha yüksek hız ve doğrulukla otomatikleştirebilir. Farklılıkları belirlemek, öngörüler sunmak ve tahmine dayalı analitikleri çalıştırmak için çok sayıda veriyi kolayca işleyebilir.

Artan operasyonel verimlilik hedeftir. Ancak finansal hizmetler sektöründeki büyümenin en önemli etkenini kanıtlayacak yapay zeka yardımı ile insan eleştirel düşüncesi ve sezgilerinin birleşimi olduğunu düşünüyoruz.

Finans alanında yapay zekanın zorlukları ve etik hususları

Finansal hizmetler sektörüne katacağı üstel potansiyel yapay zekayı göz önünde bulundurmak heyecan verici. Ancak ortaya çıkmasıyla ortaya çıkacak zorlukları ve etik kaygıları göz önünde tutmak hayati önem taşıyor.

İdeal durumunda finans alanında yapay zeka, faydalılığa, şeffaflığa, gizliliğe, güvenliğe ve topluma geniş ölçüde saygı duyacak şekillerde kullanılacak. Peki falan gibi bir şey nasıl tanımlanır? Bazıları kredibilitesini belirlemek için bir kişinin sosyal medya faaliyetinde yapay zeka modeli faktoring'de göz kırptı. Bu adil mi? Ve bunu yaparak, yapay zeka o kişinin mahremiyetini ihlal etti mi?

Yapay zeka, karar vericileri bilgilendirmeye yardımcı olmak üzere verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler çizmek için kullanılabilir. Bu içgörüler bir kişiye veya gruba yönelik önyargıyı güçlendirmek için kullanılabilir mi? Dodd Frank'ın Amerika Birleşik Devletleri'nde hareket etmesi gibi yasalara uyumdan bahsediyoruz, ancak yapay zekanın etik kullanımına ilişkin düzenlemeler nelerdir?

Yapay zekanın finansal hizmetler sektörüyle daha iç içe geçmesiyle bunların hepsi dikkate alınması gereken çok önemli sorulardır. Bunları yanıtlamak, bir organizasyonun geliştiriciler, politika belirleyiciler, iş liderleri, sivil toplum kuruluşları, akademik kurumlar ve son kullanıcılardan oluşacak yapay zeka etiği yönetim kurulunun hedefi olacaktır. Paydaşlar ne kadar çeşitli olursa politikaya o kadar fazla perspektif dahil edilebilir.

“Döngüde bir insan” ile devam eden gözetim, politikaların zaman içinde ve teknoloji ve toplum ilerledikçe ayrıntılandırılmasını ve uyum sağlamasını sağlayacaktır.

Kapsamlı eğitim, müfredatlar, eğitim modülleri ve geribildirim mekanizmaları şeklinde, politikaların organizasyon genelinde entegre edilmesi için de gerekli olacaktır.

Finansta yapay zekanın geleceği

Finansal raporlamayı başlatmak için üretken yapay zeka. Kararları bilgilendirmek için tahmine dayalı analitikler. Hatta blok zincirleri, sağladıkları izlenebilirlik ve şeffaflıkla, mevzuata uygunluğun karşılanmasına yardımcı olmak için kullanılıyor. Yapay zeka araçları her geçen gün ile finansal hizmetler sektörüyle daha entegre hale geliyor.

Bilgisayarlar geliştikçe ve makine öğrenmesi olgunlaştıkça bu araçların daha hızlı ve doğru hale geldiğini hayal etmek bir uzlaşma olmaz.

Ancak doğruluk eksikliği, kullanıcılar arasında baş kaygı değil. Aksine, kullanıcılar arasında algoritmalara ve yapay zeka modellerine doğru süregelen güvensizlik ve kredibilite gibi konularda nasıl sonuçlar çıkardıklarını anlamama.

Açıklanabilir yapay zekanın ortaya çıktığı alan, iç çalışmalarını insan kullanıcılarına şeffaf hale getiren yapay zeka modelleri üretmeye çalışmaktadır. Bunu yapmak, karar vericilerin verilen sonuçların arkasındaki gerekçeleri net bir şekilde görmelerini ve kendi uzmanlıklarında faktoring yaparken buna göre yargılamalarını sağlar.

Yine bunun yapay zeka veri işlemenin birleşimi olduğunu ve insan açısından kritik düşünmenin daha iyi karar almayla sonuçlanacağını sürdürüyoruz.

Şu anda hangi lider şirketler yapay zeka kullanıyor?

Yarına çok yaklaşmadan önce, bugün yapay zekayı finans alanında kullanmakta olan bazı şirketler var:

Mercedes-Benz Mobilite

Mercedes-Benz Mobility sayesinde özel ve ticari müşteriler esnek kiralama ve abonelik modelleri ile araçları finanse edebilir veya kiralayabilir. Otomatikleştirilmiş bir ödeme sisteminin zaten uygulanmasına rağmen muhasebe ekiplerinin, eksik veya yanlış bilgiler olduğunda faturaları manüel olarak eşleştirmesi ve iş haftalarının değerli saatlerine mal olması gerekiyordu.

Bunu geliştirmek amacıyla SAP Cash Application yazılımlarına "kendi kendine öğrenme" işlevselliğini eklemek için SAP Services ve Support'a danıştılar. Bu, yanlış ayrıntılar durumunda ödemelerin otomatik olarak dağıtılması için kullanılabilir bilgileri değerlendirmesine olanak sağladı. Yapay zeka ve makine öğrenmesi sayesinde, tahsis edilmeyen faturaların %58'i otomatik olarak ve başarıyla işlenerek fatura başına ortalama 5-10 dakika tasarruf sağlandı. Bu 5-10 dakika, günde işlenen binlerce ödemeyle çarpılıyor.

Mitsui

Japonya'nın en büyük genel ticaret şirketlerinden biri olan Mitsui, şirket genelindeki "Entegre Dijital Dönüşüm Stratejisi"ni desteklemek için SAP'yi seçti.

Çözmek istedikleri sorunlardan biri, işlenmemiş hesap özeti bilgilerinin mutabakatı ve denkleştirilmesiydi. Yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak bu süreci otomatikleştirerek çalışanlara yılda %90'ın üzerinde bir doğrulukla 36.000 saat tasarruf sağladılar.

Şirket ayrıca bakım personeli ve kullanıcıları üzerindeki yükü azaltmak için yerli çekirdek sisteminde sohbet botları çalıştırmaya başladı.

Finansta yapay zekayı kullanmaya başlama

Bulut tabanlı bir ERP sistemini uygulayarak başlayın. ERP veya kurumsal kaynak planlaması, finopların daha verimli şekilde çalışmasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir yazılım sistemidir. İK, üretim, tedarik zinciri ve hizmetler gibi tüm temel iş süreçleri entegre bir sistemde yönetilebilir.

Maliye belki de en önemlisidir çünkü parayla en çok ilgilenenidir. Defteri yönetir, borç ve alacak hesaplarını izler, mali raporlama üretir ve daha fazlasını yapar.

Günümüzün ERP sistemleri, büyümeyi ve inovasyonu teşvik etmek için finans alanında yapay zekadan yararlanıyor. Yapay zeka, gerçek zamanlı olarak eyleme geçirilebilir içgörüler sunarak, operasyon maliyetlerini azaltarak ve riski azaltarak kuruluşlara yeni bulunan bir rekabet avantajı sağlamaya çalışır.

Düzenlemelere uygunluk ve risk yönetimine yardımcı olabilecek yapay zeka araçları SAP S/4HANA gibi bir ERP'ye gömülüdür ancak kurumsal yapay zeka, iş yerinde üretken yapay zeka kopyaları veya uyarlanabilir eğitim sistemleri biçimine sahip olabilir.

İş akışlarına kademeli olarak entegre olmayı sağlayan pilot programlar da çalışanların aklimata geçmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka ve organizasyon yapay zeka etik politikasının geliştirilmesi hakkındaki şeffaf tartışmalar, değiştirilmeye ilişkin endişelerin azaltılmasına da yardımcı olabilir.

SSS

Daha fazlasını okuyun