Fintech'te Üretken Yapay Zekanın Dönüştürücü Vaadi: Tam Potansiyelini Ortaya Çıkarma

Fintech News'te belirtildiği gibi, Fintech uzun süredir yapay zekayı (AI) finansal hizmetleri geliştirmek için temel bir araç olarak benimsiyor. Cambridge Alternatif Finans Merkezi'ne göre, 2027 yılına kadar 31,71 milyar ABD doları tahmini piyasa değeriyle yapay zeka, fintech şirketlerinin %90'ının onu çeşitli uygulamalar için kullanmasıyla şimdiden önemli bir etki yaratıyor.

Bu AI devriminin ortasında, yeni ve gelecek vaat eden bir teknoloji ortaya çıkıyor: Üretken AI. ChatBots gibi geleneksel AI uygulamalarının aksine, Generative AI, finansal hizmetleri benzeri görülmemiş şekillerde iyileştirmeye hazırdır.

Information Venture Partners'ın Kurucu Ortağı ve Genel Ortağı Robert Antoniades, Generative AI'nın operasyonları kolaylaştırmak için müşteriye dönük süreçlerde uygulanmasına rağmen, gerçek potansiyelinin finansal hizmetlerin arka ucunu dönüştürmede yattığını vurguladı. Gen AI, finansal kurumlar için AI'nın gücüne dikkat çekmiş olsa da, hala tam kapasitelerine ulaşmaktan çok uzak.

Doğruluk, finansal hizmetlerde Üretken Yapay Zeka için kritik bir zorluk olmaya devam ediyor. Yakın zamanda meydana gelen bir olay, üretici bir yapay zeka botunun SEC Başkanının istifasıyla ilgili yanlışlıkla yanlış haberler yaymasıyla ortaya çıkan hataların potansiyel sonuçlarını gösterdi. Finansal hizmetler, hata veya halüsinasyonlara yer bırakmadan %100 doğruluk talep eder. Yapay zeka tarafından üretilen cevaplar etkileyici olsa da henüz tam olarak doğru değiller ve bu da onları finansal tavsiye ve kayıt tutma gibi hayati işlevler için uygun hale getiriyor.

Bununla birlikte, üretken yapay zekanın finansal hizmetlerde çok sayıda potansiyel uygulaması vardır. Böyle bir alan, teknolojinin daha geniş bir kitleye kişiselleştirilmiş danışmanlık hizmetleri sağlayabildiği, bu hizmetleri erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirebildiği finansal danışmanlıktır. Generative AI, çok büyük miktarda veriyi analiz ederek müşterilerle finansal kurumlar arasındaki boşluğu doldurarak müşterileri anlamlı konuşmalara dahil edebilir.

Ek olarak, Üretken Yapay Zeka, sonuçları ve güvenlik önlemlerini iyileştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini kullanarak dolandırıcılık tespitini ve Kara Para Aklamayı Önleme (AML) çabalarını geliştirmede çok önemli bir rol oynayabilir.

Ayrıca, bankacılık sisteminin eskimiş altyapısı önemli bir zorluk teşkil etmektedir. 1959'da geliştirilen bir dil olan COBOL üzerine inşa edilen sistem, modern teknolojik gelişmelere ayak uydurmak için mücadele ediyor. Üretken yapay zeka, yeni kod yazarak altyapıyı modernize ederek ve daha gelişmiş platformlara geçişi hızlandırarak burada oyunun kurallarını değiştirebilir.

Potansiyel faydalara rağmen finansal kurumlar, sonuçları neredeyse mükemmele yaklaşana kadar Üretken Yapay Zekayı benimseme konusunda tereddüt ediyor. Endüstri, teknolojinin potansiyelinin farkındadır, ancak görev açısından kritik finansal uygulamalarda güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için geliştirme ve iyileştirme çok önemlidir.

Üretken yapay zeka, fintech'i değiştirmede muazzam bir umut vaat ediyor, ancak dönüştürücü potansiyeli yalnızca sürekli araştırma, geliştirme ve iyileştirme ile tam olarak gerçekleştirilebilir. Finans sektörü teknoloji odaklı bir geleceğe doğru ilerlerken, Üretken Yapay Zeka, sektörü yalnızca hayal etmeye başlayabileceğimiz şekillerde yeniden şekillendiren bir inovasyon ışığı olarak duruyor.