AlbarakaTech Pazarlama ve İş Geliştirme Müdürü Nuh Coşkun Yağmur, Fintechtime Şubat sayısı için yazdı “Finans Ekosisteminin Büyülü Anahtarı: Yapay Zekâ”.

“Bankacılık sektörünün sunduğu ürün ve hizmetlerin kalitesini değiştiren YZ, veri analizi ve müşteri deneyimini iyileştirme konularında öncü bir rol oynuyor. Bankalar, rekabetin yoğun olduğu bir ortamda, FinTech şirketleriyle müşterilere en iyi hizmeti sunmak için yarışırken, YZ ve benzeri teknolojileri kullanma yetenekleriyle bir iki adım öne çıkıyor.“

 

Finans Ekosisteminin Büyülü Anahtarı: Yapay Zekâ

Son yıllarda etki alanını giderek artıran ve 7’den 70’e herkesin dilinde pelesenk olmuş olan yapay zekâ kavramı genel olarak, bilgisayar sistemlerine belirli görevleri yerine getirme ve zekâ benzeri yetenekler kazandırma amacıyla tasarlanan bir bilim ve mühendislik alanını ifade eder. Diğer bir deyişle, bilgisayarların, öğrenme, problem çözme, dil anlama ve algılama, karar verme gibi beşeri yetenekleri simüle eden, insanlar gibi çalışabilen ve istenen görevleri yerine getirebilen zeki makinelerin oluşturulmasına odaklanan bir teknolojidir. Bu makineler, (derin)öğrenme, bilgi düzenleme ve yorumlama yetenekleri sayesinde temel alınan verilerle tahminlerde bulunabilirler. Bankacılık ve finansal hizmetler alanında çokça kullanılan bu teknoloji, iş modellerinin ayrılmaz bir parçası haline gelerek ürün ve hizmetlerin sunuluş şeklini kökten değiştirmiştir. Yapay zekâ(YZ), sadece veri analizi ve müşteri deneyimini geliştirme konusunda değil, aynı zamanda geleneksel süreçleri basitleştirip hızlandırarak daha verimli hale getirme noktasında da bankacılık ve finans sektörünü temelden etkilemiş ve dönüştürmüştür.

Bankacılık sektörünün sunduğu ürün ve hizmetlerin kalitesini değiştiren YZ, veri analizi ve müşteri deneyimini iyileştirme konularında öncü bir rol oynamaktadır. Aynı zamanda, geleneksel işleri basitleştirme, hızlandırma ve yeniden tanımlama yetenekleriyle bankaların operasyonel verimliliklerini artırmış, maliyet optimizasyonlu çözümler sunmuştur. Bankalar, rekabetin yoğun olduğu bir ortamda, FinTech şirketleriyle müşterilere en iyi hizmeti sunmak için yarışırken, YZ ve benzeri teknolojileri kullanma yetenekleriyle bir iki adım öne çıkmaktadır. Bu yetenekler, finansal sektörde boy gösteren irili ufaklı tüm kuruluşların büyüklüğünün yanı sıra teknoloji kullanma becerileri ile de ölçülmektedir. Bu bağlamda, YZ tarafından sağlanan yenilikçi ve kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunma, mevcut hizmetleri optimize etme, yeni teklifleri piyasaya sürme ve müşterilerine daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunma yetenekleri, tüm finans sektörünü daha rekabetçi ve müşteri odaklı bir geleceğe taşımaya devam etmektedir.

 

Yapay zekânın bankacılık ve finans sektörüne olan katkılarını bazı başlıklar halinde irdeleyebiliriz:

Kredi Risk Yönetimi: Finans sektöründe alınan kararlar çoğu zaman belirsizlik içerir. YZ, büyük veri analitiği ve makine öğrenmesi metodolojilerini kullanarak, geçmiş finansal verileri detaylı bir şekilde inceleyip gelecekteki riskleri tahmin etme kapasitesine sahiptir. Bu yetenek, finans kuruluşlarına daha doğru ve bilgiye dayalı kararlar almalarında yardımcı olur. Özellikle kredi değerlendirmelerinde ve portföy yönetiminde risk analizi, daha sağlam temellere dayanmış olur.

Finansal kuruluşlar, risk yönetimi ve denetimine odaklandıkça, daha güvenilir modeller ve çözümler geliştirmeye zorlanmaktadır. Kredi risk yönetiminde YZ’nin kullanımı, çok çalışan sayısına sahip bankalara nazaran FinTech ve dijital bankacılık alanında daha fazla popülerlik kazanmaktadır. YZ, kredi talebinde bulunan müşterinin krediye uygunluğunu belirlemek, geri ödeme performansını değerlendirmek ve iflas olasılığını tahmin etmekte kullanılır; bu da kredi kararlarının doğruluğunu artırmaya yardımcı olur. Bu yöntem de yüksek riskli müşterilerin kredi reddini üst düzeye çıkarmaya ve finansal kuruluşların karşılaştığı kredi kayıplarını en aza indirgemeye yardımcı olur. Her ne kadar bankaların kredi departmanlarında çalışanlar, YZ modellerinin önerdiği sonuçları kendi süzgeçlerinden geçiriyor olsa da az çalışanlı FinTech ve dijital bankalar için yüksek montanlı verilere dayanan iyi kurgulanmış bir YZ modeli gerçekten hayat kurtarmaktadır.

 

Pazarlama ve CRM: Müşterilere özel hizmet sunmak, tüm finansal kurumlar için çok büyük önem taşır. YZ, müşterilere geçmiş alışkanlıkları ve tercihleri üzerinden kişiselleştirilmiş öneriler sunarak müşteri deneyimini zenginleştirir. Bankalar ve diğer finans kuruluşları açısından ise az zamanda, az çalışan ile ve az maliyetle daha çok satış ve pazarlama yapmak anlamına gelir. Diğer bir ifadeyle, bir müşterinin harcama alışkanlıklarını analiz edip buna uygun kredi türü veya yatırım önerileri sunmak, müşteri sadakatini artırmanın yanı sıra finansal ürünlerin daha etkili bir şekilde pazarlanmasına da yardımcı olur. Öte yandan, şikayet ve memnuniyet bildirimlerini derinlemesine analiz ederek müşteri terk patikalarında da çok başarılı sonuçlar alınabilmektedir. Tabi tüm bu algoritmaların başarı seviyesi verilerin nicelik ve niteliği ile doğru orantılıdır. Ne kadar çok ve doğru veri, o kadar başarılı analiz demektir. Bu noktada, eğer veri setinin miktarı YZ ekiplerine yeterli gelmiyorsa sentetik veriler de etkin şekilde kullanılarak bir sonuç üretilebilir; tabi ‘sentetik veri’ler şu anın konusu değil.

 

İş Süreçlerinde Verimlilik: Finans kuruluşları, operasyonel verimliliklerini artırmak için YZ teknolojisini oldukça verimli bir şekilde kullanabilirler. Örneğin, rutin işlemlerin otomatikleştirilmesi, veri analiz süreçlerinin hızlandırılması, müşteri hizmetlerinde sanal asistan ve chatbot kullanımı gibi uygulamalar, personel kaynaklarının daha stratejik görevlere ve katma değerli işlere odaklanmasına olanak sağlar. Bu da iş süreçlerindeki verimliliği artırarak maliyetleri düşürür ve daha etkili bir organizasyon yapısı oluşturur.

YZ’nin iş süreçlerine getirdiği verimlilik konusunda kendi deneyimimden bahsetmekte fayda görüyorum. Çalışmış olduğum bankada, operasyonel bir departmanda çalışan arkadaşın, BT’den her gün neredeyse düşünmeden yaptığı rutin iş için bir otomatik yazılım talep etmesiyle esasında büyük bir süreç başlatmıştı. İlgili operatif işi tek seferde öğrenip her gün tekrar edecek robotik bir yazılım tedariği sağlayarak arkadaşımızı daha katma değerli bir işe yönlendirmiştik. Bunu haber alan tüm departmanlar, kendi iş süreçlerini kendileri analiz ederek benzer taleplerde bulunmaya başlamış ve belki de farkında olmadan topyekün bir kültürel ve dijital dönüşümün fişeğini ateşlemişlerdi. Bugün gelinen noktada, onlarca robot bankadaki çoğu operatif yüzlerce işi ikame ederek çalışanlarımızın verimini artırmış, hepsinin daha değerli işlere imza atmasına imkan sundu.

 

Sigorta ve Finansal Sağlık Hizmetleri: YZ, sigorta sektöründe risk değerlendirmelerini optimize etmede ve poliçe fiyatlandırmalarında önemli bir rol oynar. Müşteri profil analizi, hasar tahminleri ve sahtekarlık tespiti gibi alanlarda kullanılarak sigorta şirketlerine daha etkili bir sigorta yönetim imkanı tanırkan, müşterilere de kişiselleştirilmiş hizmet sunma noktasında yardımcı olur. Müşteri taleplerini anlamak ve potansiyel riskleri önceden tahmin etmek, sigorta şirketlerinin rekabet avantajı elde etmelerine olanak sağlar.

Öte yandan YZ, sağlık harcamaları, sigorta talepleri ve tıbbi maliyet analizi konularında finansal sağlık hizmetlerini optimize etmede de rahatlıkla kullanılabilir. Sağlık sigortası poliçe fiyatlandırmalarında ve tıbbi maliyet tahminlerinde YZ analitikleri büyük bir öneme sahiptir. Hastane harcamalarının etkin bir şekilde yönetilmesi ve sağlık hizmetlerinin maliyeti konusunda veri analitiği ile birlikte, sigorta şirketlerinin finansallarının daha etkin yönetilmesine ve finansal açıdan sürdürülebilir sağlık sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

 

Finansal Suç Önleme: Finans sektörü, sahtekarlıkla mücadelede daima öncü olmuştur. YZ, anormal aktiviteleri ve finansal suçları tespit etme, sahtekarlık girişimlerini saptama ve önleme konusunda oldukça etkili bir araçtır. Kara para aklama analizi ve yasa dışı finansal faaliyetleri izleme gibi alanlarda YZ, finans kurumlarını suç ve suçlulara karşı korur.

Bankacılık sektöründe ‘fraud’ olarak kullanılan finansal sahtekarlıkların tespitinde karmaşık veri setlerini analiz ederek anormallikleri belirleyen YZ algoritmaları, bu tarz suçlarla mücadelede önemli bir rol oynar. Müşterilerin olağan hesap hareketleri başta olmak üzere tüm finansal geçmişini tarayarak ve bankada bıraktığı izleri kullanarak bir analiz oluşturur. Müşterinin olağan dışı bir hareketinin logu sisteme düştüğü anda ‘alert’ vererek ilgili departmanları ve/veya müşteriyi bilgilendirerek sürecin başlarında aksiyon alınmasına imkan tanır. Ayrıca YZ, gelişmiş algoritmaları kullanarak önceki sahtekarlık vakalarından da öğrenir ve bu sayede sürekli olarak güvenlik önlemlerini günceller. Bu durum da, finansal sistemin güvenliğini artırır ve müşterilere daha güvenli bir ortam sunar. Özetle finans kuruluşları, müşterilerinin hesaplarını ve sağlıklı harcama yönetimini koruma, yasa dışı transferleri engelleme ve regülasyon uyumluluğu sağlama konularında YZ’yı çok etkin bir şekilde kullanır.

 

Muhasebe ve Finans Yönetimi: Finansal tabloların analizi, bütçe yönetimi ve mali planlama gibi muhasebe ve finans yönetimi süreçlerinde YZ, veri analitiği ile entegre olarak kullanılabilir. Bu, şirketlerin finansal performanslarını daha iyi anlamalarına ve geleceğe dönük stratejik kararlar almalarına yardımcı olur. Mali tabloların hızlı ve doğru bir şekilde analiz edilmesi, finans ekiplerinin daha etkili bir şekilde çalışmasına olanak tanır. Ayrıca bankaların kredi ve mevduat(fon) fiyatlama stratejilerinde de YZ’nin kullanımı oldukça büyük fayda sağlar. Müşterilerin kredi skorlarını, piyasa algısını, pazar araştırmalarını, moralitesini ve patronlara ilişkin tüm haberleri tarayarak kişiye özel kredi fiyatlaması sıkça karşılaştığımız bir bankacılık politikasi haline geldi. Artık bankaya uğramadan, dijital kanallar vasıtasıyla yapılacak kredi başvurularında, kişiye özel kredi onay/reddi ve faiz oranları almak gayet mümkün ve kolay.

 

Yatırım ve Portföy Yönetimi: YZ, büyük miktardaki finansal veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilir ve trendleri takip ederek gelecekteki piyasa hareketleri hakkında tahminlerde bulunabilir. Bu da, yatırımcılara daha bilgiye dayalı ve sağlam kararlar alma imkanı sağlar. Ayrıca, yatırımcıların risk toleransını, hedef getirilerini ve diğer kişisel parametrelerini dikkate alarak ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak portföylerini optimize etmelerine yardımcı olur. Şirketlerin mali performanslarını, haberleri, sektör trendlerini ve diğer faktörleri analiz ederek hisse senedi seçim süreçlerini optimize eder, yatırımcılara daha bilinçli ve bilgiye dayalı yatırım kararları alma yeteneği kazandırır.

 

Sonuç olarak, teknolojinin üstel bir şekilde arttığı günümüz dünyasında finansal hizmetlerde YZ kullanımı, sektörde çığır açan değişikliklere yol açıyor ve açmaya da devam edecek. Bankacılıktan sigortacılığa, risk yönetiminden müşteri ilişkilerine, kredi risk yönetiminden pazarlama stratejilerine, iş süreçlerinde verimlilik artışından finansal suç önlemeye kadar geniş bir yelpazede kullanılan YZ, finansal kuruluşlara daha doğru kararlar alma, müşteri memnuniyetini artırma ve operasyonel verimlilik sağlama imkanı sunuyor. Finans kuruluşlarının bu teknolojiye tam entegre olması, kapsamlı bir dönüşüm yaratmak, rekabet avantajı sağlamak ve müşterilere daha iyi hizmet sunmak adına kritik önemdedir. YZ’nin finansal teknolojiyi (FinTech) ve dijital bankacılığı şekillendirmesiyle, sektör, daha rekabetçi, müşteri odaklı ve teknolojiyle entegre bir geleceğe doğru evrilmeye devam ediyor.