2025 yılına yaklaşırken, önde gelen finansal oyuncular operasyonel verimliliği artırmaya, müşteri etkileşimini iyileştirmeye ve yenilikçi finansal çözümler sunmaya çalıştıkça, yapay zeka ve makine öğrenimi bankacılık sektörünü geliştirmeye devam ediyor.
Geleneksel bankacılık sektörü, yeni nesil bankacılık platformlarının gerisinde kalmış gibi görünüyor. İşletmelere dijital dönüşümler konusunda danışmanlık hizmeti veren Stuttgart merkezli uluslararası danışmanlık şirketi GFT’nin ABD Bölgesi Gelirler Sorumlusu Scott Hofmann’a göre önümüzdeki dönemde bu tablo değişecek. Hoffman, bankaların yapay zeka ve makine öğrenimi dağıtımlarının 2025 yılında üç ana alanda olgunlaşacağına inanıyor: Dolandırıcılık tespiti; müşteri hizmetleri; ve risk ile uyum.
Scott, “Bankalar, manuel olarak gerçekleştirilmesi neredeyse imkansız olan bir hızda, şüpheli faaliyetler için işlemleri gerçek zamanlı olarak tarama yeteneklerini ölçeklendirecekler” diye açıklıyor. Gerçek zamanlı tarama kabiliyeti, bankaların müşterileri ve kendilerini dolandırıcılık faaliyetlerinden koruma becerilerinde kayda değer bir sıçramayı temsil ediyor. Bankalar, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak büyük miktarda işlem verisini anlık olarak analiz edebilir hale geliyor ve hileli davranışlara işaret edebilecek kalıpları ve anormallikleri belirleyebiliyor.
IBM’in Finansal Hizmetler Sektör Lideri olan Prashant Jajodia ise, üretken yapay zekanın dolandırıcılık tespiti üzerindeki etkisini şu sözlerle vurguluyor: “Yapay zeka, büyük miktarlardaki işlem verilerini analiz ederek olağandışı faaliyetleri belirleyebilir ve daha büyük bir sorun haline gelmeden önce potansiyel dolandırıcılığı işaretleyebilir.Bu proaktif yaklaşım, bankalara önemli miktarda maliyet avantajı sağlarken ve müşterilerin finansal zarardan korumasına destek oluyor.”
İşletmelere dijital çözümler konusunda danışmanlık hizmetleri sunan Synechron’un Yapay Zeka Eş Başkanı Ryan Cox, bankalar makine öğrenimi algoritmalarını geliştirmek için halihazırda kullandıkları Gen AI’ın 2025’te daha da önemli bir odak noktası haline geleceğine işaret ediyor:
“Sentetik veri oluşturmak için GenAI kullanımı, özellikle gerçek dünya verilerinin sınırlı veya elde edilmesinin zor olabileceği alanlarda bankalar için oyunun kurallarını değiştirecek. Örneğin, az görülen finansal olayların modellenmesinde veya yeni ürünlerin test edilmesinde Gen AI, bankaların algoritmalarını daha etkili ve kapsamlı bir şekilde eğitmelerine olanak tanıyan gerçekçi, çeşitli veri kümeleri oluşturabilir”.
