Yıldız Holding Kurumsal Strateji, İş Geliştirme ve M&A Transformation Head Cem Aydede, Fintechtime Şubat sayısı için yazdı “Fintech’te GenAI etkisi: Dönüştürücü mü, değer artırıcı mı?”.

Gen AI’ın yarattığı yıkıcı etkiye ayak uydurmaya çalışan Fintech’lerin bu zaman ve güven ekseninde hareketlerinin oldukça zor olduğunu düşünüyorum. Yeni yılda Fintech’lerin hangi Gen AI yapılarını adapte ederek işlerini geliştireceklerini merakla bekliyorum.

 

Fintech’te GenAI etkisi: Dönüştürücü mü, değer artırıcı mı?

Chat GPT’nin LLM (Büyük Dil Modelleri) altyapısı ile geliştirdiği chat ürünü ile geniş kitlelere ulaşabilmesinin ardından birçok endüstri kendi iş süreçlerine bu tip kişiselleştirilmiş makine öğrenim modellerini nasıl adapte edilebileceği olarak analizlere odaklandı. Bunu destekler nitelikte McKinsey’nin “Eight CEO priorities for 2024” raporunda bir numarada Gen AI’ı anlamak ve iş modeline etkisini değerlendirmek bulunurken iken iki numarada da rekabete teknoloji kullanarak nasıl üstünlük sağlanabileceği yer aldı. Gen AI trendinin Fintech’e potansiyel etkilerine geçmeden önce yazının konsepti içerisinde bir tanım ve etki alanlarından bahsetmek faydalı olacaktır.

Gen AI’ı girdilere göre kişiselleştirilmiş çıktılar üretebilen büyük dil modelleri ve makine öğrenimi altyapısına sahip bir içerik üretme teknolojisi olarak düşünebiliriz. Barış Yalın Uzunlu’nun HBR Türkiye’de yazdığı Yapay “Eksik” Zeka başlıklı yazısında detaylandırdığı gibi ismi çekici geldiği için şu anda marketteki son müşteriye sunulan teknolojilerin ibarelerinde yapay zeka geçmesinin pazarlama amaçlı olduğunu söyleyebiliriz (1990’larda geliştirilmeye başlanan video oyunlarındaki algoritmalar ile nasıl davranacağı belirlenen düşmanlara yapay zeka denmesi ile benzer bir durum.). Gen AI’ın yetkinliği doğrultusundaki en yıkıcı üç etki alanını, eğitilen veri setleri ile sürekli öğrenerek içerik üretmesi (yazı, resim, ses, video), veri setlerini komutlar doğrultusunda analiz etmesi ve kod yazabilmesi olarak yorumlayabiliriz. Bu üç etki alanı doğrultusunda Gen AI’ın Fintech endüstrisini nasıl etkileyeceğini değerlendirebiliriz.

KPMG’nin “The generative AI advantage in financial services” araştırmasında finansal servislerdeki yükselen Gen AI kullanım alanları olarak Fraud, satış ve müşteri hizmetleri, risk ve uyum, siber güvenlik ve yazılım geliştirme bulunuyor. Araştırma ile paralel şekilde Gen AI yetkinliklerinin Fintech’leri etkilemesi kaçınılmaz ancak buradaki etkiyi tartışırken Gen AI’ın genel iş yapış şekillerini yıkmasından kaynaklanan etkiler ve Fintech’ler özelindeki etkiler olarak iki farklı noktadan bakılmasının mantıklı olacağını düşünüyorum.

 

Gen AI’ın iş yapış şekillerine baz etkisi

Fintech’lerin de diğer endüstriler ile hizalı olarak yönetmesi gereken ekipleri, hizmet / ürünleri bulunuyor. Dolayısı ile Gen AI’ın bireyler üzerindeki etkisinden doğan iş yapış hızları ve kalitelerindeki etkilerini Gen AI’ın baz etkisi olarak değerlendirebiliriz. Çıktı üretebilmesi nedeni ile operasyonel işleri devralabilen Gen AI çözümlerinin Fintech şirketlerine adaptasyonunun kaçınılmaz olduğunu düşünüyorum; hatta Fintech’lerin operasyonel verimlilik ve dijitalleşme alanlarında Gen AI adaptasyonu ile verimlilik sağlama hızlarının şirket karlılığı ve yatırımcı çekme kabiliyetlerine direkt olarak etkisi olacağını söyleyebiliriz. 2024 başında birçok firmada bunun örneğini görmeye başladık; Duolingo çeviri kabiliyetleri nedeniyle AI çözümlerini adapte ederek kontratlı personellerini %10 oranında azalttı. Bu doğrultuda Fintech’lerin Gen AI kullanarak dijitalleşmesi ve daha verimli olmasını sağlayacağı 4 temel alanın aşağıdaki şekilde olacağını düşünüyorum.

  • Yazılım geliştirme: Economist’in “The World Ahead 2024” sayısında Gen AI’ın en iyi yaptığı ve dünyayı değiştirdiği nokta olarak yorumladığı kod yazma kabiliyeti. Fintech’lerin ürün ve hizmetlerini yönetirken şüphesiz en büyük operasyonel maliyetlerinden birinin yazılım geliştirme maliyetleri olduğunu söyleyebiliriz. Yazılım ekiplerinin Github Copilot gibi destekleyici çözümler ile daha verimli kullanılarak geliştirme maliyetlerinin optimize edilmesi Fintech’lerin daha verimli ve çevik olmasını sağlayacaktır.
  • Veri analiz: Özellikle B2C hizmetleri bulunan Fintech’lerin ürün ve(ya) hizmetlerini geliştirmek, stratejilerini belirlemek, marketlerini analiz etmek için kullandığı veri analiz yöntemlerini Gen AI çözümleri kullanarak geliştirmeleri daha az maliyetli ve daha kaliteli içgörüler elde etmelerini sağlar.
  • Satış ve pazarlama operasyonları: Satış toplantılarını analiz ederek performans değerlendirme, coaching ve toplantı özetleme yetilerine sahip Spiky.ai gibi çözümler Fintech’lerin daha verimli satış operasyonları yöneterek satışa dönüştürme yüzdelerini artırmaya olanak sağlayabilir. Adcreative.ai gibi pazarlama içerikleri oluşturma çözümleri ile ajans maliyetleri azaltılarak bütçe verimliliği sağlanabilir.
  • Müşteri hizmetleri operasyonları: Müşterilerin Fintech’ler ile iletişime geçtikleri kanallarda Gen AI chatbot çözümlerinin konumlandırılması operasyonel ve bütçe verimliliği sağlayabilir

Burada bahsedilen alanlar son müşteriye ürün / hizmet sunan birçok firmanın merkezi operasyonlarını daha verimli hale getirerek maliyetlerini optimize etmelerini sağlamaktadır. Bu alanlarda Gen AI çözümlerinin Fintech’lere diğer endüstriler ile hizalı baz faydası olacağı söylenebilir. Gen AI’ın markette olgunlaşması ve popüler kullanım alanlarının oturması ile birlikte burada bahsedilen noktalarda hazır Gen AI çözümü üreten SaaS (Software as a Service) firmaların sayılarının arttığını gözlemliyoruz. Dolayısı ile Ar-Ge ihtiyacı olmadan minimum entegrasyonlar ile bu alanlarda efektif sonuçlar alan Fintech’lerin rekabet avantajı yaratacağını öngörebiliriz.

 

Gen AI’ın Fintech özelindeki etkisi

Firmaların Gen AI çözümleri kullanarak ortak fonksiyonlarında verimlilik sağlamasının yanında endüstri özelindeki problemlerin çözümünde de fayda sağlanılabilir. Gen AI çözümlerinin Fintech özelinde fayda sağlayabileceği 3 temel alandan bahsedebiliriz.

* Fraud önleme: Fintech firmalarının işlem geçmişlerini analiz ederek günlük gerçekleşen işlemlerinin hangilerinin kötü niyetli olduklarını tespit etmeleri müşteri memnuniyeti ve hukuksal yükümlülükler açısından önemlidir. Gen AI çözümlerinin adapte edilerek işlem geçmişinden beslenerek kullanım patenlerini bulmak ve anormallikleri saptama gibi yetilerin firmalara kazandırılmasının en önemli kullanım alanlarından biri olduğunu söyleyebiliriz. KPMG’nin “The generative AI advantage in financial services” araştırmasına katılan finansal hizmet yöneticilerinin %76’sı bu alanda çözüme odaklanacaklarını söylemesi de bunu destekler niteliktedir.

* Risk ve finansal skorlama: Gen AI’ın analiz yetenekleri kullanılarak Fintech’lerin geçmiş verileri analiz edilerek finansal riskleri saptanabilir, farklı senaryolar ile risklerin simüle edilmesi sağlanabilir. Benzer şekilde kredi veren yapılarda finansal skorlama algoritmalarının geliştirilmesi için Gen AI çözümleri kullanılabilir.

* Regülasyon ve uyum: Sürekli değişen kanun ve regülasyonlara anlık uyumların Fintech’lerin operasyonel uptime’ları için önemli olduğunu söyleyebiliriz. Bunun yanında Fintech’lerin operasyonlarının bağlı olduğu kanunların ihtiyaçları doğrultusunda düzenli form doldurma, sözleşme ve doküman analiz etme işlemlerinin de Gen AI ile gerçekleştirme imkânı bulunmaktadır.

Fintech’lerin ana operasyonlarını daha kaliteli yönetmelerine imkân veren ve operasyonel süreçlerini dijitalleştirerek insan kaynağını daha katma değerli işler için kullanmalarını sağlayan bu tip çözümleri adapte etmelerinin sürdürülebilir karlılık ve yatırımcıya ulaşma anlamında pozitif katkıları olacağını söyleyebiliriz.

 

Güvenlik endişesi ve Gen AI adaptasyonu

Markette son kullanıcılara sunulan başlıca Gen AI çözümlerinin ortak noktaları hepimizin paylaştığı girdiler ile beslenerek modellerini eğitmeleridir. Bu nedenle şirket verileri, kişisel verilerimiz gibi önemli içeriklerin paylaşılması sakıncalı olabilir. Hizmetleri kötüye kullanan prompt’lar ile üçüncü partiler bu verilere ulaşabilir. Dolayısıyla Fintech gibi son derece regüle ve işlemlerin müşterilerin hassas verilerini içeren bir endüstride Gen AI çözümleri adapte edilirken veri güvenliği ve siber güvenlik gereklilikleri doğrultusunda hareket edilmesi gerekiyor. Şirket verileri ile beslenen Gen AI yapılarında hizmetler arası kurulan entegrasyonların güvenliliği düşünüldüğünde Fintech’lerin adaptasyon için hızlı davranmalarının yanında çok da dikkatli olmaları gerekiyor. Bu nedenle Gen AI’ın yarattığı yıkıcı etkiye ayak uydurmaya çalışan Fintech’lerin bu zaman / güven ekseninde hareketlerinin oldukça zor olduğunu düşünüyorum. Yeni yılda Fintech’lerin hangi Gen AI yapılarını adapte ederek işlerini geliştireceklerini merakla bekliyorum.