Finans Sektöründe Deneyimli Yapay Zeka Aranıyor

Erciyes Anadolu Holding Bilgi Teknolojileri Operasyon Direktörü Mert Çakar, Fintechtime Ocak sayısı için yazdı, “Finans Sektöründe Deneyimli Yapay Zeka Aranıyor!”.

Yapay zekâ kavramının aslında çok yeni olmadığını ve finans gibi yoğun teknoloji ekseninde konumlandırılan sektörlerde bir süredir tüketildiğini söylemeliyim. Tabi bu kulanım senaryoları, müşterisini iyi dinleyen bir sektör olan finans tarafında işletilebilir ve sürdürülebilir şekilde adaptif edilmiş durumda.

Finans Sektöründe Deneyimli Yapay Zekâ Aranıyor

Pek huyum olmasa da bu sefer içeriğe uyum sağlayarak iddialı ve çarpıcı bir başlık kullanmak istedim. Zira son dönemlerde katıldığım ve hatta önümüzdeki 1-2 ay içerisinde katılacağım neredeyse tüm seminer ve konferanslarda yapay zekâ konuşulduğundan, gerçek ihtiyaçların belirlendiği ve bu ihtiyaçlara cevap verebilecek bir model geliştirmenin önemine vurgu yapmak istedim.

Yapay zekâ kavramının aslında çok yeni olmadığını ve finans gibi yoğun teknoloji ekseninde konumlandırılan sektörlerde bir süredir tüketildiğini söylemeliyim. Tabi bu kulanım senaryoları, müşterisini iyi dinleyen bir sektör olan finans tarafında işletilebilir ve sürdürülebilir şekilde adaptif edilmiş durumda. Mevcut durumda sesli mobil asistanlar, robo danışmanlar ve chatbot’ların öne çıkmakta olduğu gözlenmekte olup, yakın zamanda farklılaşan ve dikey uzmanlıklara evrilen uygulama örnekleri ile hizmet sunumlarına geçileceğini düşünmekteyim. Zira sektörden birçok arkadaşımla yaptığımız karşılıklı fikir alışverişlerinde herkesin fark yaratabilecek bir yapay zekâ uygulamasına kafa yorduğunu söylemeliyim.

Aslında bazı iş yapış modelleri ile varılmak istenen sonuca baktığımızda ise bazı yaklaşımların, yapay zekâ yerine son dönemdeki yine önemli teknoloji bileşenlerinden olan RPA (Robotic Process Automation) süreçleri ile karıştırıldığını ifade etmeliyim. Tabi ki RPA içerisinde de yapay zekâ alt süreçleri döndürülmekte ve fakat yazımız dahilinde tekrarlı işlerin otomasyonu ile sağlanabilecek maliyet tasarrufu vb. yerine süreç dahilinde uçtan uca değişim yaratabilecek majör gelişimleri ele alacağız.

Peki daha ne yapılabilir diye düşündüğümüzde de yine bir sürü alan ile karşılaşabileceğini görünce aslında inceden bir heyecanın bizleri sardığını söylemeliyim. Tabi bu noktada, aslında gerçek manada bir iş modeli devrimi düşünülüyorsa yapay zekâ kullanımı öncesinde süreçlerin dijitale taşınması gerektiği aşikardır.

Müşteri Analitiği ve Çoklu Segment Yapısına Geçiş

Finansal veriler farklı ülkelerdeki mevzuat açısından bakıldığında neredeyse tümünde hassas ya da kritik veri olarak tanımlanmakta olduğundan public ortamlarda saklanması ya da işlenmesi mümkün değildir. Ayrıca finansın alt sektörleri olan bankacılık, portföy yönetimi, aracı kurum vb. dikeylerde farklı müşteri profilleri, farklı müşteri beklentileri, farklı müşteri servisleri ve doğal sonucu olarak farklı veri kümeleri bulunduğundan ve kurumsal temel stratejilerin içerisinde kalarak çözümler oluşturulması gerektiğinden kurum kütüphaneleri üzerinden öğrenimi yapmış üretken yapay zekâların kullanılması elzemdir.

Bu noktadan sonra daha çok kurumsal anlamda uygulanabilecek yapay zekâ çözümleri üzerinde durulacak olup, yazının bir sınırı olmasından hareketle belli başlı uygulanabilir senaryolara değinilecektir.

Kuruma ve müşterilerine özel davranış ve çözümler oluşturulabilen ve diğer teknoloji bileşenleri (RPA, Veri Analitiği vb.) ile otomatize edilen bir yaklaşım vasıtasıyla, kurum stratejilerine ve kültürüne uygun sürdürülebilir bir model kurgulanmalıdır. İş bu noktada, finans sektörü özelinde her zaman bir ihtiyaç olan müşteri segmentasyonu karar mekanizmalarının yeterince hızlı çalışmaması ve operasyonel süreçlerin fazlalığı nedeniyle genellikle yüzeysel tutulmakta ve aslında müşteri özelinde beklenen değerlendirme, ürünleştirme ve hizmet sunumu noktasında istenilen seviyeye çıkılamaması ile sonuçlanmaktadır. Oysaki hizmet alan müşteriler odağında ise farklılaştırılma ve özel hizmet / ürün sunumu beklentileri mevcut olup, gelişen teknoloji ekseninde bunu müşteriye hissettirecek finansal teknoloji şirketlerine geçiş eğilimleri gözlemlenmektedir. Zira finansal teknolojiyi iyi takip edebilmek adına ülke içinden 75-80, Avrupa / Amerika’dan ise yaklaşık 15-20 uygulamayı kullanmakta olmama rağmen şu ana kadar hiçbir finans şirketinin özel bir segmentasyon yaptığına şahit olmuş değilim. Tabi bunun için öncesinde müşteri hareketlerini, özel ilgi alanlarını, dijital kanalların hangi fonksiyonlarının ne şekilde kullanıldığını, geri bildirimlerini ileri analitik uygulamalar ile analiz edip, benzeşen müşterileri saptayıp, bu dikeyde bir segmentasyon oluşturarak farklı hizmet ve ürün sunumlarında bulunabilen ve bunu mümkünse kendi öğrenme kütüphanelerini geliştirerek yapan bir yapay zekâ uygulamasını kim istemez diye düşünmekten kendimi alamıyorum.

Ürün Kişiselleştirmeleri

Bir önceki başlıkta müşteri verilerini kurum stratejileri ve öncelikleri doğrultusunda değerlendiren, gerekli dikey gruplarda müşteri analitikleri ışığında segmentasyon oluşturup bunları yorumlayan yapay zekâ uygulamalarımız artık bu segmentlere dedike ürünleri oluşturabilir. Tabi bunun için ürün portföyünü iyi bir şekilde öğrenmesi ve bu minvalde mevcut ile beklenen arasındaki GAP’i çıkararak yine kurumun strateji ve taktik planları ile doğrulayarak yeni ürün önerilerini müşterilere sunabileceği çoklu seçim parametreleri oluşturabilmesi gerekecektir. Gözümüzü kapattığımızda kulağa çok hoş gelen ve sanki çok mümkün olmayan ya da kolay uygulanamayacak bir senaryodan bahsettiğimizi düşünenler olabilir. Ve fakat şu ana kadar uygulanamayacak herhangi bir aşamadan bahsetmediğimizi belirtmeliyim. Tabi bu noktada sürekli bir rekabeti de yönetmek gerektiğinden hareketle yapay zekâ uygulamasının yeteri kadar 2T1V’ye (Train, Test ve Validation) tabi tutulması gerekecektir. Modelin derinleşmesi ve parametre ve attribute’lerinin artması ile bu ihtiyacın zaman içerisinde azalması öngörülebilir. Şimdi sağlıklı şekilde öğretilmiş, yeteri kadar çeşitlendirilmiş girdi kümesi ile beslenmiş ve yeteri kadar test edilerek doğrulanmış bir mimari yaratılabilirse bu yapının çıktısını varın sizler düşünün. Korkutucu değil mi? Aslında bir o kadar hayatın şu anki verimsizliklerini ortadan kaldıran, şubelerde, çağrı merkezlerinde ne istediğinizi dakikalarca anlatmaya çalıştığınız ürün ve kullanım uyumsuzluklarının ortadan kalktığı bir noktada beklenilen kalite düzeyine ulaşabilmenin önü açılacaktır.

Risk Yönetimi Yaklaşımları ve Müşteri Değerlendirilmesi

Sanıyorum Risk Yönetimi Finans kurumlarından biri olan bankalarda veya diğer kredi sağlayıcılarda yapay zekâya dayanan karar mekanizmalarının en çok kullanıldığı alanların başında gelmektedir. Yalnız bu noktada bir nüansı ifade etmek kanaatimce oldukça önemli. Zira şu ana kadar yapay zekâ uygulamasına karar aldırmak yerine, yıllar içerisinde işletilen operasyondan öğrenilen olasılığı bol bir senaryo havuzundan beslenen, aslında karar alıcılara girdi yaratan sebep-sonuç ilişkisi ile ortaya koyan ve karar alıcının fine-tune ederek karar verdiği bir aşamadan bahsediyoruz. Artık tabi ki tüm müşteriler için olmasa da belirli müşteri segmentlerinin yine bir ölçeğe kadar olan başvurularını incelemek ve doğrudan yapay zekâ uygulamasının karar vererek ve bunu gerekli paydaşlara etkisi ile aktarabilen bir şekilde sonlandırabildiği bir noktaya evrilmelidir.

Yapay Zekâ Etik Standartları – Merkeziyetsiz Denetim

Bu noktada son dönemde Avrupa Birliği çalıştaylarına da konu olan ve çokça tartışılan sorumluluk noktalarını, hukuksal boşluk ve geçerlilik ekseninde ele alarak henüz bu yönde bir düzenleme olmadığı için de gerçek sorumluluk sahipleri ile ilişkilendirilen bir eksende işletmeyi tavsiye ederim. Ama inanın ki bu bahsini ettiğimiz sürecin, yapay zekâyı eğitenler, eğitim modelleri, eğitim eşikleri, rasyonel karar noktalarının geriye dönük doğrulama aşamaları ile oluşturulması gibi hususların doğru bezenmesi ile yakın zamanda uygulamaya alınması oldukça muhtemel. Bu noktada kritik olan yapay zekâ etiğinin doğru şekilde oturtulması ve herkes tarafından denetlenebilir olması. Zira yapay zekâ etik standartları için arayış içerisinde olan insanoğlu sanırım çok uzak olamayacak bir zaman diliminde buna da bir çözüm sağlayacaktır. Kim bilir belki etik kurallar merkeziyetsiz bir ağda servis şeklinde herkes tarafında tüketilebilen ve doğrulanabilen bir modelde kullanılabilir.

Uygulanabilir Temel Süreçler

Önümüzdeki dönemlerde fırsat buldukça detayını aktarmaya çalışacağım uygulanabilir temel süreçleri kendi penceremden dilim döndüğünce ifade ederek, bir sonraki sayıda yeniden birlikte olmayı umuyorum.