Yapay Zekanın Finansal Hizmetler Sektöründe Devrim Yarattığı 10 Yol

McKinsey & Company tarafından hazırlanan bir rapora göre, 2030 yılına kadar finansal hizmetler sektöründe yapay zekanın benimsenmesinin 1,2 trilyon dolar değer katması bekleniyor. Yapay Zeka (AI), finans endüstrisini hızla dönüştürüyor, finansal kurumların çalışma biçiminde devrim yaratıyor ve finansın çeşitli yönlerini derinden etkiliyor. Yapay zekanın finansa entegrasyonu, yapay zekanın finansta sayısız faydasını ortaya çıkardı ve günümüzde, finansta gelecekte oyunun kurallarını değiştirebileceğini kanıtlayabilecek çok çeşitli yapay zeka uygulamaları var.

Bu blogda, finans sektöründe yapay zekanın en iyi 10 kullanım örneğini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

Finansta Yapay Zekanın En İyi 10 Kullanım Örneği

AI devrimi finans için başladı. İşte finansal hizmetlerde AI'nın ilk 10 kullanım durumu.

1. Müşteri Hizmetleri

Finans için Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, müşteri hizmetlerinde oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıktı. Bankalar ve finans kurumları, yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar kullanarak büyük hacimli müşteri sorgularını verimli ve gerçek zamanlı olarak işleyebilir. Bu sanal asistanlar, karmaşık finansal soruları anlamak ve anında doğru yanıtlar vermek için doğal dil işleme (NLP) yeteneklerini kullanır.

Finansta dikkate değer bir yapay zeka örneği, yapay zeka destekli sesli asistanların benimsenmesidir. Mobil bankacılık uygulamalarına veya akıllı cihazlara entegre edilen bu sesli asistanlar, müşterilerin sesli komutlar aracılığıyla doğal bir şekilde etkileşime geçmesini sağlıyor. Müşteriler, yalnızca AI asistanıyla konuşarak hesap ayrıntılarını kontrol edebilir, işlem gerçekleştirebilir ve kişiselleştirilmiş finansal içgörüler elde edebilir.

Örneğin Wells Fargo, müşterileriyle verimli bir şekilde etkileşim kurmak için makine öğrenimiyle desteklenen bir Facebook Messenger sohbet robotu kullanıyor. Müşteriler, hesapları ve şifreleri hakkında ihtiyaç duydukları tüm bilgilere chatbot yardımıyla erişebilirler. Finansal hizmetlerde konuşmaya dayalı yapay zekanın kullanımı, kişiselleştirilmiş ve verimli destek sağlayarak müşteri hizmetlerini dönüştürüyor.

Finansta dikkat çeken bir başka yapay zeka örneği de duygu analizi için yapay zeka algoritmalarının kullanılmasıdır. Finans kurumları, yapay zeka destekli duyarlılık analizi algoritmalarını kullanarak müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya gönderilerini ve incelemeleri analiz edebilir. Bu, müşteri tercihleri ​​ve duyguları hakkında değerli içgörüler sağlayarak kuruluşların müşteri endişelerini proaktif olarak ele almasına ve hizmet kalitesini iyileştirmesine olanak tanır.

Yapay zekanın finansal hizmetlere entegrasyonu, finans sektöründeki müşteri hizmetlerinde devrim yarattı. Konuşmaya dayalı yapay zeka, sesli asistanlar ve duyarlılık analizi, yapay zekanın finans sektöründe kişiselleştirilmiş deneyimler ve verimli destek sunarak müşteri hizmetlerini nasıl dönüştürdüğüne dair yalnızca birkaç örnektir.

2. Dolandırıcılık Tespiti

Finans için en son AI çözümleriyle finansal kurumlar, hem kendilerini hem de müşterilerini koruyarak dolandırıcılık faaliyetleriyle etkili bir şekilde mücadele edebilir.

Yapay zekanın finansal hizmetlerde kullanılması, makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı analitiği kullanarak, sahtekarlığı gerçek zamanlı olarak belirlemek ve önlemek için çok büyük miktarda verinin analiz edilmesini sağlar. Yapay zeka destekli bu sistemler, geleneksel kural tabanlı sistemler tarafından fark edilmeyebilecek yeni ortaya çıkan dolandırıcılık modellerini tespit ederek sürekli olarak yeni verilerden öğrenir.

Anormallik tespit algoritmaları, dolandırıcılık tespitinde finans için yapay zekanın en iyi örneğidir. Olağandışı kalıpları ve normal davranıştan sapmaları belirleyerek daha fazla araştırma için uyarılar verebilirler. Örneğin, bir müşteri aniden bilmediği bir konumdan çok sayıda yüksek değerli işlem gerçekleştirirse, yapay zeka sistemi bunu potansiyel bir dolandırıcılık vakası olarak hemen işaretleyebilir.

AI, JPMorgan Chase tarafından kredi kartı işindeki dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılır. Banka, dolandırıcılık modellerini tespit etmek için her bir kredi kartı işleminin ayrıntılarını gerçek zamanlı olarak inceleyen tescilli bir algoritma oluşturdu.

Finans için AI çözümleri, dolandırıcılık tespit yeteneklerini geliştirmek için sosyal medya ve harici veritabanları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından yararlanır. Yapay zeka sistemleri, yapılandırılmamış verileri dahil ederek ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak, dolandırıcılık göstergelerini belirleyebilir ve dolandırıcılık faaliyetlerini doğru bir şekilde tespit edebilir.

3. Kredi Riski Değerlendirmesi

Kredi riski değerlendirmesi, finans sektöründe çok önemli bir süreçtir ve yapay zeka, gelişmiş finansal yapay zeka çözümleri sunarak bu alanda devrim yaratmıştır. Yapay zekanın finansal hizmetlere entegrasyonu ile finans sektöründeki kredi riski değerlendirme modelleri daha doğru ve verimli hale geldi.

Geleneksel olarak, kredi riski değerlendirmesi, manuel değerlendirmeye ve sübjektif karar almaya dayanıyordu. Ancak yapay zekanın finans sektöründe ortaya çıkmasıyla birlikte finansal kurumlar bu süreci otomatikleştirebilir ve düzene sokabilir. Makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı analitik, kredi uzatmayla ilişkili riski değerlendirmek için kredi geçmişi, mali tablolar ve piyasa eğilimleri dahil olmak üzere kapsamlı verileri analiz eder.

Finansta AI ve ML uygulamasının mükemmel bir örneği, AI destekli kredi puanlama modellerinin kullanılmasıdır. Bu modeller geçmiş verileri analiz eder, kalıpları belirler ve temerrüt veya temerrüt olasılığını tahmin eder. Borç verenler bilinçli kararlar alabilir, risk yönetimini iyileştirebilir ve kredi değerli borçlulara rekabetçi faiz oranları sunabilir.

Bankacılık ve finans alanındaki AI, kredi riskinin gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlar. Finans sektöründeki AI sistemleri, olası kredi temerrütleri veya kötüleşen kredi değerliliği ile ilgili erken uyarılar ve uyarılar sağlamak için finansal verileri ve piyasa koşullarını sürekli olarak analiz eder.

4. Kişiselleştirilmiş Varlık Yönetimi

Gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi (ML) yetenekleriyle AI, AI'nın finanstaki rolünü dönüştürüyor ve finans için yaratıcı AI çözümlerini mümkün kılıyor. Kişiselleştirilmiş varlık yönetimi, yapay zekanın finansta devrim yarattığı kilit alanlardan biridir.

Yapay zekanın finansal hizmetlere entegrasyonu, kurumları kişiselleştirilmiş tavsiye ve çözümler sunma konusunda güçlendirir. AI, pazar eğilimleri ve geçmiş performans dahil olmak üzere çok miktarda verinin analizi yoluyla, bilinçli kararlar almak için değerli bilgiler sağlar. Kurumlar, finans için yapay zekadan yararlanarak yatırım stratejilerini bireysel tercihlere, risk toleransına ve finansal hedeflere göre özelleştirebilir.

Örneğin, piyasa dalgalanmaları karşısında portföyünü optimize etmeye çalışan bir yatırımcı düşünün. Yapay zeka algoritmaları, finansta makine öğrenimi kullanımı sayesinde, getirileri en üst düzeye çıkarmak için yatırım portföyünde gerçek zamanlı ayarlamalar yaparak piyasa koşullarını sürekli olarak izleyip analiz edebilir.

BlackRock'un Aladdin platformu, büyük miktarda finansal veriyi analiz eder, riskleri ve fırsatları belirler ve yatırım yöneticilerine gerçek zamanlı bilgiler sağlar.

Yapay zekanın finanstaki rolü, kişiselleştirilmiş servet yönetimini kolaylaştırarak ve finans için yenilikçi yapay zeka çözümleri sunarak sektörde devrim yaratıyor. Bu paradigma değişikliği, finansal kurumların üstün hizmetler sunmasını, müşteri deneyimlerini ve sonuçlarını geliştirmesini sağlıyor. Kişiselleştirilmiş finansal hizmetler alanında, finans alanındaki AI, kurumların çalışma şeklini yeniden şekillendiriyor.

5. Uyum

Uyumluluk, finans sektörünün önemli bir yönüdür ve işletmelerin düzenleyici standartlara ve yasal yükümlülüklere uymasını sağlar. Yapay Zeka, gelişmiş yetenekleriyle uyum süreçlerinde devrim yaratan, sahada ezber bozan bir unsur olarak ortaya çıktı.

Yapay zekanın finansal hizmetlerde kullanılması, uyum prosedürlerinde önemli iyileştirmeler sağlamıştır. Yapay zekanın bankacılık ve finansta kullanımına ilişkin dikkate değer bir örnek, Müşterinizi Tanıyın (KYC) prosedürleri gibi uyum görevlerinin otomasyonudur. Makine öğrenimi algoritmaları, doğrulama sürecini kolaylaştırarak müşteri verilerini analiz edebilir, potansiyel riskleri belirleyebilir ve şüpheli kişileri işaretleyebilir. Bu, zamandan tasarruf sağlar, maliyetleri azaltır ve mevzuata uygunluğu sağlar.

Yapay zekanın finansta kullanımı, manuel görevleri otomatikleştirerek ve finansal hizmetler ile bankacılık ve finansta genel verimliliği iyileştirerek uyumlulukta devrim yarattı.

6. Finansal Planlama

Yapay zekanın finansa entegrasyonu, veri analitiği ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak finansal planlamayı dönüştürdü. Örneğin, yapay zeka destekli platformlar, doğru ve kişiselleştirilmiş finansal tahminler oluşturmak için geçmiş finansal verileri, piyasa trendlerini ve ekonomik göstergeleri analiz edebilir. Yapay zekanın bu özelliği, bankaların çoğu ülkede önemli bir müşteri segmenti oluşturan Y kuşağını etkilemesine yardımcı oluyor. Bu, bireylerin ve işletmelerin bilinçli kararlar almalarını ve finansal stratejilerini optimize etmelerini sağlar.

Finansta öne çıkan bir yapay zeka örneği, finansal hizmetlerde yapay zeka güdümlü robo-danışmanların kullanılmasıdır. Bu platformlar, bireysel hedeflere, risk toleransına ve piyasa koşullarına dayalı kişiselleştirilmiş yatırım tavsiyeleri sunmak için finans için yapay zekadan yararlanır. Sofistike algoritmalar sayesinde robo-danışmanlar, uygun maliyetli ve gerçek zamanlı portföy yönetimi sağlayarak bireylerin profesyonel finansal planlama hizmetlerine maliyetin çok altında bir oranda erişmelerini sağlayabilir.

Son zamanlarda finans için sohbete dayalı yapay zeka, kullanıcıların finansal planlama için sanal asistanlarla etkileşim kurmasına olanak tanıyarak ilgi topladı. Yapay zeka destekli bu sohbet botları, kişiselleştirilmiş yardım ve rahatlık sunarak sorguları yanıtlayabilir, içgörü sağlayabilir ve hatta finansal işlemleri yürütebilir. Konuşmaya dayalı yapay zeka, finansal planlamanın yapılma biçiminde tektonik bir değişim getirmeyi vaat ettiğinden, finansta yapay zekanın geleceği gibi görünüyor.

7. Şüpheli Alacak Tahmini ve Yönetimi

Şüpheli borcun tahmini ve yönetimi, finansal hizmetlerin kritik bir yönüdür ve finansta AI kullanımı, finansal yönetimin bu yönünde devrim yaratıyor.

AI'nın muhasebe ve finansta kullanımı ve finansal hizmetlerdeki uygulamaları, kötü borç tahmini için güçlü araçlar getirmiştir. Makine Öğrenimi (ML) algoritmaları, potansiyel temerrüt risklerini belirlemek için müşteri ödeme modelleri, kredi puanları ve ekonomik göstergeler dahil olmak üzere çok büyük miktarda geçmiş veriyi analiz edebilir. Finansal kurumlar, bu içgörülerden yararlanarak veri odaklı kararlar alabilir ve şüpheli alacakları azaltmak için proaktif önlemler alabilir.

Ayrıca, sorunlu alacak yönetimine yenilikçi yaklaşımlar geliştirmek için finans için üretken yapay zekadan yararlanılıyor. Örneğin, üretken yapay zeka modelleri, farklı ekonomik senaryoları simüle edebilir ve bunların kredi portföyleri üzerindeki etkilerini değerlendirerek finansal kurumların potansiyel riskleri değerlendirmesine ve stratejilerini buna göre uyarlamasına olanak tanır.

Finans alanındaki AI uygulamaları, borç tahsilat süreçlerinin otomasyonuna da uzanıyor. Yapay zeka destekli sistemler, borç tahsilat çabalarını kişiselleştirmek için müşteri davranışını, iletişim modellerini ve demografiyi analiz ederek kaynakları optimize ederken başarılı borç tahsilatı şansını artırabilir.

Finans için üretken yapay zeka, finansta makine öğrenimi ile birlikte sorunlu alacak tahminini ve yönetimini dönüştürüyor. Finansal kurumlar, yapay zekanın analitik yeteneklerinden ve otomasyonundan yararlanarak daha doğru tahminler yapabilir, etkili stratejiler geliştirebilir ve borç tahsilat sonuçlarını iyileştirerek genel mali durumlarını iyileştirebilir.

8. Mali Raporların Oluşturulması

AI'nın finanstaki rolü, günümüzde finansal raporların oluşturulması alanında daha belirgin hale geliyor. Yapay zeka destekli sistemler, rapor oluşturma sürecini otomatikleştirmek için işlemler, faturalar ve hesap ekstreleri dahil olmak üzere çok büyük miktarda finansal veriyi analiz edebilir. Şirketler, ilgili bilgileri çıkarabilen, veri doğrulama gerçekleştirebilen ve kapsamlı ve hatasız finansal raporlar oluşturabilen makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak finansal hizmetlerde yapay zekanın gücünden yararlanabilir.

Finans alanındaki en önemli yapay zeka kullanım durumlarından biri, düzenleyici raporlamanın otomasyonudur. Finansal kurumların karmaşık düzenlemelere uyması ve düzenleyici makamlara doğru raporlar sunması gerekmektedir. Şirketler, finansta yapay zekayı kullanarak ilgili verileri otomatik olarak çıkararak, hesaplamalar yaparak ve düzenleyici standartlara uygun raporlar oluşturarak bu süreci kolaylaştırabilir.

Ayrıca, ML'nin finansta kullanılması, verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz ederek gerçek zamanlı finansal raporların oluşturulmasını kolaylaştırır ve paydaşların karar verme için güncel bilgilere erişmesine olanak tanır. Yapay zekanın muhasebe ve finansa entegrasyonu, finansal verilerin işlenme, analiz edilme ve kullanılma şeklini dönüştürerek finansal raporların oluşturulmasında devrim yarattı.

9. Algoritmik Ticaret

Algoritmik ticaret, AI'nın finans alanındaki en önemli kullanım durumlarından biridir. Yapay zeka, gelişmiş yetenekleriyle hisse senedi alım satımını dönüştürerek daha hızlı, daha doğru ve veriye dayalı karar almayı mümkün kılıyor.

AI'nın finansta yaygın olarak kullanılması, algoritmik ticaretin yolunu açtı. Yapay zeka destekli algoritmalar, kalıpları belirlemek ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için geçmiş fiyat eğilimleri, piyasa göstergeleri ve haber duyarlılığı dahil olmak üzere çok büyük miktarda piyasa verisini analiz edebilir. Bu, finans kurumlarının işlemleri hassas ve verimli bir şekilde yürütmesine olanak tanır.

Finansal hizmetlerde konuşmalı yapay zeka, algoritmik ticarette de önemli bir rol oynuyor. Yapay zeka yetenekleriyle donatılmış sanal asistanlar, yatırımcılardan gelen doğal dil sorgularını işleyebilir, gerçek zamanlı piyasa içgörüleri sağlayabilir, ticaret stratejilerini analiz edebilir ve önceden tanımlanmış parametrelere dayalı alım satımları yürütebilir.

Örneğin Virtu Financial, algoritmik ticaret platformunu güçlendirmek için yapay zekayı kullanan küresel bir elektronik ticaret firmasıdır. Şirketin yapay zeka destekli platformu, gerçek zamanlı olarak milyonlarca veri noktasını tarayabilir ve en uygun fiyata alım satımları gerçekleştirebilir. Önceden tanımlanmış alım satım stratejilerine ve risk parametrelerine dayalı olarak sistem, piyasa fırsatlarından yararlanarak ve insan hatalarını en aza indirerek alım satımları otomatik olarak en uygun zaman ve fiyatlarda gerçekleştirebilir.

AI ve ML'nin finansa entegrasyonu, algoritmik ticaret sistemlerinin sürekli olarak öğrenmesini ve piyasa koşullarına uyum sağlamasını sağlıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, gerçek zamanlı verilere dayalı olarak ticaret stratejilerini dinamik olarak ayarlayabilir, performansı optimize edebilir ve getirileri en üst düzeye çıkarabilir.

10. Rutin Görevleri Otomatikleştirme

Finans kuruluşları, yapay zekadan finans alanında yararlanarak operasyonlarını otomatikleştiriyor ve bu teknolojinin avantajlarından yararlanıyor.

Öne çıkan bir örnek, finans için konuşmalı yapay zekanın kullanılmasıdır. AI teknolojisi tarafından desteklenen sanal asistanlar, gerçek zamanlı olarak destek ve yardım sağlayarak müşterilerle etkileşime geçebilir. Bu akıllı sohbet robotları, rutin sorguları, hesap yönetimini ve temel işlemleri yönetebilir ve insan kaynaklarını daha karmaşık görevler için serbest bırakır.

Ayrıca okuyun: - Finansta RPA'nın Kullanım Alanları ve Faydaları Nelerdir?

Finans endüstrisinde, AI ve makine öğreniminin (ML) birleşimi, süreçlerin otomatikleştirilmesinde etkilidir. Makine öğrenimi algoritmaları çok büyük miktarda finansal veriyi analiz edebilir, kalıpları saptayabilir ve tahminler yapabilir. Bu, otomatikleştirilmiş veri girişi, belge işleme ve mutabakat sağlayarak manuel çabayı azaltır ve doğruluğu artırır.

AI'nın finans alanındaki faydaları önemlidir. Finans kurumları, rutin görevleri otomatikleştirerek operasyonları kolaylaştırabilir, maliyetleri azaltabilir ve doğruluğu artırabilir. Ayrıca çalışanlar, finansal analiz ve karar verme gibi daha yüksek değerli faaliyetlere odaklanabilir ve bu da iyileştirilmiş stratejik sonuçlara yol açar.

Rutin görevleri otomatikleştirmek için finansal hizmetlerde AI kullanımı, finans sektörü için bir oyun değiştiricidir.

Finans işinizde yapay zekanın gücünden yararlanın ve birinci sınıf hizmetlerimizden yararlanarak kullanıcılarınıza benzersiz bir deneyim sunun

hizmetlerimizi görüntüleyin

Appinventiv, Finans Alanında Yapay Zekanın Gücünden Yararlanmanıza Nasıl Yardımcı Olabilir?

Appinventiv, finansta yapay zekanın gücünden yararlanma konusunda güvenilir ortağınızdır. Yapay zeka teknolojilerindeki uzmanlığımız ve finans sektörüne ilişkin derin anlayışımızla, finansal operasyonlarınız için yapay zekanın dönüştürücü potansiyelini ortaya çıkarmanıza yardımcı olabiliriz. İstisnai fintech yazılım geliştirme hizmetlerimizle, ister rutin görevleri otomatikleştirme, ister dolandırıcılık tespitini geliştirme veya yatırım stratejilerini optimize etme olsun, özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış yapay zeka destekli çözümler geliştirmenize yardımcı olabiliriz. İşbirlikçi yaklaşımımız ve son teknoloji yapay zeka çözümlerimiz sayesinde, dinamik finans ortamında önde kalmanızı ve kuruluşunuzda büyümeyi ve verimliliği artırmak için yapay zekanın tüm gücünden yararlanmanızı sağlıyoruz.

SSS

S. Finansta AI nedir?

C. Finans alanında AI, finans endüstrisinde Yapay Zeka teknolojilerinin ve tekniklerinin uygulanmasını ifade eder. Finansla ilgili farklı görevleri gerçekleştirmek için çok miktarda finansal veriyi analiz etmek için algoritmaların ve makine öğreniminin kullanılmasını içerir.

S. AI finansta nasıl kullanılır?

Y. Yapay zeka finansta rutin görevleri otomatikleştirmek, öngörüler için verileri analiz etmek, dolandırıcılık tespitini iyileştirmek, yatırım stratejilerini optimize etmek, müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek ve risk değerlendirmesini ve yönetimini geliştirmek için kullanılır. Finans kurumlarının operasyonlarını kolaylaştırmasına, veriye dayalı kararlar almasına, verimliliği artırmasına ve müşterilere daha iyi hizmetler sunmasına olanak tanır.

S. Yapay zeka neden finansın geleceği?

Y. Yapay zeka, sektörde devrim yaratma potansiyeline sahip olduğu için finansın geleceği olarak görülüyor. Yapay zeka, gelişmiş yetenekleriyle çok büyük miktarda finansal veriyi insanlardan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işleyip analiz edebilir ve bu da karar vermede gelişmiş verimlilik ve doğruluk sağlar.