Fintech Firmaları için Yapay Zeka Stratejileri: Veri Bilimcisinden Görüşler

Hızla gelişen fintech ortamında, Fintech Nexus'ta vurgulandığı gibi, büyük miktarda metin verisine erişimi olan firmalar için doğal dil işleme (NLP) modellerinin gücünden yararlanmak çok önemlidir. Kıdemli veri bilimci Sumedha Rai'ye göre NLP'yi ihmal eden fintech firmaları önemli fırsatları kaçırıyor.

Rai, makinelere insan dilini anlamayı, analiz etmeyi ve üretmeyi öğreten bir yapay zeka dalı olan NLP'nin bir fintech firmasının stratejisinin temel taşı olması gerektiğini vurguluyor. Şirketler, NLP modellerini kullanarak müşteri ve çalışanların duygularını anlamak, temel iş eğilimlerini belirlemek ve genel stratejilerini geliştirmek için iç ve dış metin verilerini analiz edebilir.

Üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, NLP'nin yeteneklerini daha da güçlendirdi. Finansta Yapay Zeka Zirvesi ve New York City'deki MLConf 2024'te konuşan Rai, NLP araçlarının diğer makine öğrenimi ve yapay zeka çözümleriyle birlikte belgeleri hızlı bir şekilde özetleyebileceğini ve çevirebileceğini, iletişimlerdeki anormallikleri tespit ederek sahtekarlığı tespit edebileceğini ve müşteri etkileşimlerini kişiselleştirebileceğini vurguladı.

Rai'nin uzmanlığı, New York City'deki bir mikro yatırım firmasındaki görevinden kaynaklanıyor; burada kullanıcı duyarlılığını analiz ediyor, yatırım kararlarına yardımcı oluyor ve dolandırıcılığı önleme modelleri geliştiriyor. Aynı zamanda New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi ile de işbirliği yapmaktadır.

NLP aracılığıyla düzenli metin analizinin en önemli faydasının, çalışanlara ürün geliştirme ve iş stratejisi ile ilgili yaratıcı görevler için daha fazla zaman tanıyan verimlilik olduğunu belirtiyor. Bunun belirgin bir rekabet avantajı sunduğunu iddia ediyor.

Fintech firmaları için NLP analizi, müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya yorumlarını, işlem verilerini, çalışan iletişimlerini, düzenleme ve uyumluluk verilerini ve daha fazlasını değerlendirmek açısından değerlidir. Rai, hizmetleri özelleştirmek, daha iyi sohbet robotları oluşturmak, dolandırıcılığı tespit etmek ve çalışan memnuniyetini anlamak için üç ayda bir veya sürekli değerlendirmelerin yapılmasını savunuyor.

Belirli bir NLP tekniği olan konu modelleme, müşterilerin tercihlerini ve hoşlanmadıklarını izleyebilir. Rai, fintech şirketlerinin karşılaştıkları zorluklarla ilgili ne kadar sinyal aldıklarını düşünmelerini ve bu sorunları çözmek için NLP'den yararlanmalarını öneriyor.

Rai, Latent Semantic Analysis (LSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA), LDA2vec ve BERTopic dahil olmak üzere çeşitli NLP modellerini önermektedir. Finansal metin olarak, finansal veriler üzerinde önceden eğitilmiş bir transformatör modeli olan FinBERT'i, özellikle bağlamsal anlayış açısından çift yönlü BERT modellerini tercih ediyor.

Yeterince kullanılmayan bir başka NLP teknolojisi, varlıkları kategorilere ayırmak için metni etiketleyen Adlandırılmış Varlık Tanıma'dır (NER). NER, müşteri iletişimlerinin uyarlanmasına, büyük metinlerden kritik bilgilerin çıkarılmasına ve olası sahtekarlığın işaretlenmesine yardımcı olabilir. Rai, NER'in uyumluluk belgelerinden önemli bilgileri hızlı bir şekilde çıkararak inceleme sürecini kolaylaştırabildiğini belirtiyor.

Üretken yapay zeka modelleri sayesinde fintech firmaları, minimum düzeyde kodlama gerektiren metin analizi için güçlü araçlara sahip oluyor. Rai, Chat GPT ve Meta'nın LLAMA modellerinin kullanım kolaylığını takdir ediyor. Ancak veri güvenliği riskleri nedeniyle hassas verilerin bu modellere beslenmesine karşı uyarıda bulunuyor. Üretken yapay zeka modelleriyle kullanmadan önce verilerden kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) çıkarılmasını tavsiye ediyor.

Rai ayrıca önyargı, ayrımcılık, veri güvenliği ve mahremiyet açısından modellerin değerlendirilmesinin önemini vurguluyor. Modeller üzerinde çalışmak için çeşitli ekiplerin kullanılmasını ve modellerin tarafsız ve ayrımcı olmadığından emin olmak için harici kırmızı ekiplerin kullanılmasını öneriyor.

Rai'nin öne çıkardığı pratik uygulamalardan biri de logolar, sloganlar ve basın bültenleri oluşturmak için Chat GPT'yi kullanmak, etkileyici sonuçlara ve üretken yapay zeka yeteneklerinde devam eden iyileştirmelere dikkat çekmek.

Önde kalmak isteyen fintech firmaları için NLP'yi ve üretken yapay zekayı stratejilerine entegre etmek sadece bir seçenek değil aynı zamanda bir zorunluluktur.

Other articles
Fintech Firmaları için Yapay Zeka Stratejileri: Veri Bilimcisinden Görüşler

Hızla gelişen fintech ortamında, Fintech Nexus'ta vurgulandığı gibi, büyük miktarda metin verisine erişimi olan firmalar için doğal dil işleme (NLP) modellerinin gücünden yararlanmak çok önemlidir. Kıdemli veri bilimci Sumedha Rai'ye göre NLP'yi ihmal eden fintech firmaları önemli fırsatları kaçırıyor.

Rai, makinelere insan dilini anlamayı, analiz etmeyi ve üretmeyi öğreten bir yapay zeka dalı olan NLP'nin bir fintech firmasının stratejisinin temel taşı olması gerektiğini vurguluyor. Şirketler, NLP modellerini kullanarak müşteri ve çalışanların duygularını anlamak, temel iş eğilimlerini belirlemek ve genel stratejilerini geliştirmek için iç ve dış metin verilerini analiz edebilir.

Üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, NLP'nin yeteneklerini daha da güçlendirdi. Finansta Yapay Zeka Zirvesi ve New York City'deki MLConf 2024'te konuşan Rai, NLP araçlarının diğer makine öğrenimi ve yapay zeka çözümleriyle birlikte belgeleri hızlı bir şekilde özetleyebileceğini ve çevirebileceğini, iletişimlerdeki anormallikleri tespit ederek sahtekarlığı tespit edebileceğini ve müşteri etkileşimlerini kişiselleştirebileceğini vurguladı.

Rai'nin uzmanlığı, New York City'deki bir mikro yatırım firmasındaki görevinden kaynaklanıyor; burada kullanıcı duyarlılığını analiz ediyor, yatırım kararlarına yardımcı oluyor ve dolandırıcılığı önleme modelleri geliştiriyor. Aynı zamanda New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi ile de işbirliği yapmaktadır.

NLP aracılığıyla düzenli metin analizinin en önemli faydasının, çalışanlara ürün geliştirme ve iş stratejisi ile ilgili yaratıcı görevler için daha fazla zaman tanıyan verimlilik olduğunu belirtiyor. Bunun belirgin bir rekabet avantajı sunduğunu iddia ediyor.

Fintech firmaları için NLP analizi, müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya yorumlarını, işlem verilerini, çalışan iletişimlerini, düzenleme ve uyumluluk verilerini ve daha fazlasını değerlendirmek açısından değerlidir. Rai, hizmetleri özelleştirmek, daha iyi sohbet robotları oluşturmak, dolandırıcılığı tespit etmek ve çalışan memnuniyetini anlamak için üç ayda bir veya sürekli değerlendirmelerin yapılmasını savunuyor.

Belirli bir NLP tekniği olan konu modelleme, müşterilerin tercihlerini ve hoşlanmadıklarını izleyebilir. Rai, fintech şirketlerinin karşılaştıkları zorluklarla ilgili ne kadar sinyal aldıklarını düşünmelerini ve bu sorunları çözmek için NLP'den yararlanmalarını öneriyor.

Rai, Latent Semantic Analysis (LSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA), LDA2vec ve BERTopic dahil olmak üzere çeşitli NLP modellerini önermektedir. Finansal metin olarak, finansal veriler üzerinde önceden eğitilmiş bir transformatör modeli olan FinBERT'i, özellikle bağlamsal anlayış açısından çift yönlü BERT modellerini tercih ediyor.

Yeterince kullanılmayan bir başka NLP teknolojisi, varlıkları kategorilere ayırmak için metni etiketleyen Adlandırılmış Varlık Tanıma'dır (NER). NER, müşteri iletişimlerinin uyarlanmasına, büyük metinlerden kritik bilgilerin çıkarılmasına ve olası sahtekarlığın işaretlenmesine yardımcı olabilir. Rai, NER'in uyumluluk belgelerinden önemli bilgileri hızlı bir şekilde çıkararak inceleme sürecini kolaylaştırabildiğini belirtiyor.

Üretken yapay zeka modelleri sayesinde fintech firmaları, minimum düzeyde kodlama gerektiren metin analizi için güçlü araçlara sahip oluyor. Rai, Chat GPT ve Meta'nın LLAMA modellerinin kullanım kolaylığını takdir ediyor. Ancak veri güvenliği riskleri nedeniyle hassas verilerin bu modellere beslenmesine karşı uyarıda bulunuyor. Üretken yapay zeka modelleriyle kullanmadan önce verilerden kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) çıkarılmasını tavsiye ediyor.

Rai ayrıca önyargı, ayrımcılık, veri güvenliği ve mahremiyet açısından modellerin değerlendirilmesinin önemini vurguluyor. Modeller üzerinde çalışmak için çeşitli ekiplerin kullanılmasını ve modellerin tarafsız ve ayrımcı olmadığından emin olmak için harici kırmızı ekiplerin kullanılmasını öneriyor.

Rai'nin öne çıkardığı pratik uygulamalardan biri de logolar, sloganlar ve basın bültenleri oluşturmak için Chat GPT'yi kullanmak, etkileyici sonuçlara ve üretken yapay zeka yeteneklerinde devam eden iyileştirmelere dikkat çekmek.

Önde kalmak isteyen fintech firmaları için NLP'yi ve üretken yapay zekayı stratejilerine entegre etmek sadece bir seçenek değil aynı zamanda bir zorunluluktur.

NLP'yi ve üretken yapay zekayı stratejiye entegre etmenin neden sadece bir seçenek değil, ileride kalmak isteyen fintech firmaları için bir zorunluluk olduğunu keşfedin.