Fintech'te Üretken Yapay Zeka: ChatBot'ların Ötesindeki Potansiyeli Ortaya Çıkarma

Fintech'in yapay zeka yolculuğu dikkat çekici olmaktan başka bir şey değildi. Yapay zekaya (AI) uzun süredir alışkın olan fintech endüstrisi, Fintech News'te Isabelle Castro Margaroli'nin vurguladığı gibi daha da büyük adımlar atmaya hazırlanıyor. Tahminlere göre, fintech pazarındaki yapay zekanın 2027 yılına kadar şaşırtıcı bir şekilde 31,71 milyar dolara ulaşması ve %28,6 gibi dikkat çekici bir büyüme oranı sergilemesi bekleniyor. Cambridge Alternatif Finans Merkezi'nin raporuna göre, fintech şirketlerinin yüzde 90'ının şaşırtıcı bir şekilde yapay zekayı zaten faaliyetlerine dahil etmesiyle, yapay zekanın fintech'te kullanımı zaten temellerini buldu.

Ancak teknolojik evrimin bu ortamında yeni bir oyuncu ortaya çıktı: Üretken Yapay Zeka. Bu yeni teknoloji, alıştığımız geleneksel ChatBot'ları ve otomasyon araçlarını aşarak finansal hizmetlere yaklaşım şeklimizi yeniden tanımlamayı vaat ediyor. Bununla birlikte, sektörün Üretken Yapay Zeka potansiyelinden henüz yeni yararlanmaya başladığını ve zirveye ulaşmasından önce önünde hatırı sayılır bir yolculuk olduğunu kabul etmek önemlidir.

Information Venture Partners'ın Kurucu Ortağı ve Genel Ortağı Robert Antoniades, finans sektöründeki Üretken Yapay Zekanın mevcut durumunu yerinde bir şekilde özetliyor: «Nesil Yapay Zeka finansal hizmetler tarafından nasıl kullanılıyor? Basit cevap, kullanılmadığıdır. Kesinlikle geniş anlamda değil. Ancak Gen AI'ın yaptığı şey, finansal kurumlar için AI'nın gücünün tanınmasının artması oldu.» Antoniades, şirketler müşteriye yönelik süreçleri kolaylaştırmak için Chat GPT gibi Üretken Yapay Zeka araçlarını kullanmaya başlarken, teknolojinin gerçek dönüştürücü etkisinin finansal hizmetlerin arka ucunda devrim yaratmasında yatabileceğini açıklıyor.

Ancak hala önemli bir engel var: doğruluk. Üretken yapay zekanın finansal hizmetlerdeki potansiyelini gerçekleştirebilmesi için mutlak hassasiyete ulaşması gerekiyor. Ne yazık ki bu hassasiyet şu anda ulaşılamayacak durumda. Son olaylar, hatalı Üretken Yapay Zekanın tehlikelerini vurguladı. 1 Haziran'da, "anonim kaynakların" SEC Başkanı Gary Gensler'in "dahili soruşturma"ya kadar istifa ettiğini bildirmesi üzerine sosyal medyada bir kargaşa çıktı. Daha sonra bu iddiaların asılsız olduğu ortaya çıktı ve bu hatalı haberlerin kaynağı neydi? Üretken bir yapay zeka botu.

Antoniades, finansal hizmetlerde mutlak doğruluğa duyulan kritik ihtiyacı vurguluyor ve şunları söylüyor: "Finansal hizmetlerde önemli bir şey varsa, bunun %100 doğru olması gerektiğini anlamalısınız. Halüsinasyonlara yer yok. Hatalara yer yok. Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtları görmek büyüleyici çünkü aslında makul ancak doğru değiller.» Mali tavsiye ve kayıt tutmadaki yanlışlıkların sonuçları felaket olabilir.

Ancak Üretken Yapay Zekanın finansal hizmetlerdeki potansiyel uygulamaları oldukça derindir. Maliyet kısıtlamaları nedeniyle çoğu kişinin erişemediği finansal danışmanlık hizmetleri, Üretken Yapay Zeka aracılığıyla daha erişilebilir hale gelebilir. Bu teknoloji, bireysel müşteri etkileşimlerine dayalı olarak danışmanlık hizmetlerini özelleştirerek kişiye özel rehberlik ve destek sağlayabilir.

Antoniades bu noktanın altını çiziyor: «Gen AI aslında müşteri ile finans kurumu arasındaki etkileşimin ve bağlamsallaştırmanın nasıl sağlanacağına dair çok ilginç bir kullanım örneğidir. Tüm bu verileri alarak, artık bir müşteriyle görüşme sayılabilecek bir görüşme gerçekleştirebiliyor.»

Dahası, Üretken Yapay Zeka, dolandırıcılık tespitini ve kara para aklamayı önleme (AML) çabalarını önemli ölçüde geliştirme potansiyeline sahip olup, bu alanlarda yapay zeka ve makine öğrenimi modellerine halihazırda artan güveni temel almaktadır.

Üretken yapay zekanın özellikle yıkıcı uygulamalarından biri, bankacılık sisteminin yaşlanan altyapısının modernleştirilmesidir. Geçmişi 1959'a dayanan bir programlama dili olan COBOL tarafından desteklenen bu eski çerçeve, teknoloji hızla ilerlerken büyük ölçüde değişmeden kaldı. Bu eski sistemin uyarlanması zahmetlidir ve herhangi bir güncelleme için kapsamlı özel programlama gerektirir.

Antoniades bir çözüm öneriyor: “Bunu altyapıyı modernleştirmenin bir yolu olarak düşünüyorum. Üretken yapay zeka, eski COBOL kodunu yeniden yazmak ve yeni, modern bir altyapıya geçişi hızlandıracak bir yama sağlamak için kullanılabilir." Herhangi bir hatanın felaketle sonuçlanabileceğinden, eski sistemlerle uğraşırken riskler yüksektir.

Antoniades'in kısa ve öz bir şekilde ifade ettiği gibi: "Banka hesabınıza para yatırdığınızda paranın orada olduğunu bilmek istersiniz. Zamanın %99,9'unda orada olabileceği söylenemez. Her zaman oradadır. Size tavsiye verdiklerinde gerçekten %100 doğru olmaları gerekir. %90 doğru olmamalı.”

Fintech'te Üretken Yapay Zekanın potansiyeli yadsınamaz ve finansal kurumlar bunun son derece farkında. Sektörün bir sonraki görevi, GenAI'nin sonuçları mükemmelliğe yaklaşana kadar gelişmeye devam etmektir. Finansal hizmetlerin ufku dönüşüme hazır ve Üretken Yapay Zeka bu derin değişimin habercisi.