2023 yılında ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, yapay zekanın (AI) gelişmesinde  önemli bir kilometre taşı oldu ve geniş çapta ilgi ve kullanımı teşvik etti. Yapay  zekanın tesiri, fintech endüstrisinde geleneksel uygulamaları ve iş piyasalarını ciddi  şekilde etkiledi. Yapay zekâ, 2019’un ortalarından bu yana çoğu fintech firması  tarafından kabul ederek müşteri deneyimlerini geliştirmekte, süreçleri  otomatikleştirmekte ve güvenlik önlemlerini artırmaktadır. Fintech sektöründe yapay  zekâ pazarının 2024’te 42,8 milyar dolar olması bekleniyor ve 2030 yılında 60 milyar  doların üzerine çıkması tahmin ediliyor. Fintech’teki erken yapay zekâ uygulamaları  başlangıçta veri analizi, dolandırıcılık önleme ve müşteri hizmetlerine chatbotlar  aracılığıyla odaklanmıştı. Ancak yapay zekanın Fintech’teki rolü, kredi  değerlendirmelerini iyileştiren ve dolandırıcılığı saptamayı mümkün kılan yeni  gelişmelerle hızla evrilmiştir. Örneğin, AI, işlem verilerindeki anormallikleri saptamak  ve şüpheli desenleri tanımlamak için giderek daha fazla kullanılmakta ve  dolandırıcılığı önleme konusunda proaktif bir yaklaşım sunmaktadır. 

Ayrıca yapay zekâ, Amazon Go mağazalarında olduğu gibi otomatik ödeme  süreçlerinde devrim yaratmaya hazırlanıyor. Yapay zekanın dönüştürücü  potansiyeline rağmen, fintech firmalarının mevzuatla ilgili zorlukların üstesinden  gelmesi ve yapay zekanın doğruluğu ve bilgi üretme potansiyeli ile ilgili endişeleri 

gidermesi gerekiyor. Ayrıca, yapay zekâ destekli sohbet robotları kullanıcıya kolaylık  sağlarken, duygusal açıdan yoğun durumlarda insan iletişimi hala vazgeçilmezdir.  Bazı teknoloji şirketlerinin aksine, çoğu finansal kurum şu anda yapay zekâ gelişiminin sınırlarını zorlamak yerine mevcut yapay zekâ tekniklerinden yararlanıyor.  Bu nedenle, yapay zekanın teknik yönlerine girmeyeceğiz; bunun yerine finansal  kurumların hedeflerine ulaşmak için fintech alanında yapay zekayı nasıl  kullandıklarını inceleyeceğiz. 

Finansal kurumlar, yapay zekâ (AI) teknolojisinden yararlanarak operasyonlarını  geliştirdikleri çeşitli alanlar şunlardır: 

1. Yapay Zekâ Destekli Otomasyon: İnsan müdahalesini azaltarak veya ortadan  kaldırarak süreçleri otomatikleştirme. Bu, verimliliği artırır, operasyonel maliyetleri  düşürür ve kullanıcı deneyimlerini iyileştirir. Otomasyon araçları, temel robotik süreç  otomasyonundan (RPA) başlayarak makine görüşü ve model tanıma gibi daha  gelişmiş sistemlere kadar çeşitlenir. Örnekler arasında Uipath, Robusta ve base64.ai  bulunur. 
2. Yapay Zekâ Destekli İyileştirilmiş Karar Verme: Finansal kurumların geniş ve  yapılandırılmamış veri kümelerini analiz ederek ileri görüş yeteneklerini  geliştirmelerini sağlar. Bu özellikle risk yönetimi, kredi, sigorta ve piyasa yatırımları  için avantajlıdır ve kurumların rekabet güçlerini artırmasına ve riskli segmentlere  genişlemesine olanak tanır. Örnekler arasında LT Trading ve TRK Teknoloji  bulunabilir. 
3. Yapay Zekâ Destekli Özelleştirme: Geleneksel finansal hizmetlerde özelleştirme  genellikle maliyetli ve yüksek ücretli müşterilerle sınırlıydı. Yapay zekâ, bu durumu değiştirerek kişiselleştirilmiş finansal ürün ve hizmetleri daha düşük maliyetle sunar.  Bu, müşteri kazanımı ve elde tutma açısından büyük önem taşır, kurumların bireysel  müşteri ihtiyaçlarını karşılamasına ve üst düzey hizmetlerle rekabet etmesine olanak  tanır. Özellikle Betterment ve Wealthfront gibi yapay zekâ destekli robo-danışmanlık  platformları bu alanda öne çıkar.

4. Yapay Zekanın Etkin Olduğu Yeni Değer Önerileri: Finans kurumları, benzersiz veri  akışlarından yararlanarak veya diğer kurumlar için otomasyonu, özelleştirmeyi ve  karar alma süreçlerini desteklemek üzere yapay zekanın etkin olduğu hizmetler  sunarak yeni değer önerileri yaratır. Bu stratejiler, marj baskısı altında olan veya  pazarda yeni oyuncuların tehditleriyle karşı karşıya olan kurumlar için özellikle  değerlidir, aynı zamanda müşteri sadakatini artırmak için ek hizmetler sağlamayı  hedefler. 

Finansal kurumlar, yapay zekayı kullanarak şu dört temel alanda uygulamaktadırlar:

Kredi Vermede Temel Uygulamalar: 

 – Yapay zekâ teknikleri, bireysel tüketici ve küçük işletme kredisi süreçlerini  düzenleyerek maliyetleri azaltır ve kredi dağıtımını hızlandırır. 

 – Belge doğrulama, Müşterinizi Tanıyın (KYC) süreçleri ve sahtekarlık tespitinde  doğal dil işleme ve makine görüşü önemli rol oynar. 

 – AI, daha iyi kararlar almak ve geri ödenmeyen kredi sayısını azaltmak için farklı  bilgi türlerini kullanmaya yardımcı olur. Örneğin, Ping An gibi bazı bankalar, borç  almak isteyenlerin parayı nasıl kullanacakları konusunda doğru bilgi verip  vermediklerini görüntülü aramalar ve teknoloji kullanarak kontrol eder. 

 – Özel platformlar sunan OakNorth gibi bazı kredi verenler, yapay zekâ destekli  çözümlerle hizmet sunar.

Varlık ve Varlık Yönetiminde Temel Uygulamalar: 

 – Yapay zekâ, müşteri katılımını artırır, uyumluluk süreçlerini iyileştirir ve yatırım  kararları için niceliksel modellemeye yardımcı olur. 

 – Warren gibi araçlar, yatırım kararları için matematiksel ve veri analizini kullanır, bu  da fon yöneticilerinin stratejik karar almasını destekler. 

 – Yatırım portföylerinde değişiklik yapılması ve pasif yatırım ürünlerinin  geliştirilmesi gibi alanlarda yapay zekâ büyük rol oynar. Bu, yatırımcıların daha düşük  maliyetli ve etkin yatırım yapmasını sağlar.

Sigortacılıkta Temel Uygulamalar: 

 – Yapay zekâ, sigorta taleplerinin hızlı bir şekilde işlenmesine yardımcı olur ve  dolandırıcılığı belirler. 

 – Lemonade gibi firmaların kullanıcı hizmetlerinde AI destekli sohbet robotları  (Maya gibi), müşteri memnuniyetini artırır ve operasyonel verimliliği yükseltir. 

 – Yapay zekâ, çeşitli veri kaynaklarından gelen bilgileri analiz ederek ve yeni risk  faktörlerini tanımlayarak sigorta süreçlerini iyileştirir.

Ödeme Sistemlerinde Temel Uygulamalar:

 – Yapay zekâ, ödeme sistemlerinde kara para aklamayı engeller, dolandırıcılığı  tespit eder ve işlemlerin hızını artırır. 

 – HSBC gibi finans kurumları, makine öğrenimi kullanarak suç niteliğindeki mali  faaliyetleri belirler ve engeller. 

 – Mastercard gibi şirketler, yapay zekâ destekli modellerle ödeme verilerini analiz  ederek işletmelere öngörü sunar ve hizmet kalitesini artırır. 

Finansal kurumların yapay zekâ uygulamalarında karşılaştığı temel zorluklar ise  şunlardır:

– Veri Zorlukları: Parçalanmış ve kalite sorunları olan veriler, yapay zekanın etkin  kullanımını engeller. Eski sistemlerin entegrasyonu ve dijitalleşme eksikliği, bu  sorunu daha da karmaşık hale getirir. 

– Teknoloji Zorlukları: Eski sistemlerin yapay zekâ entegrasyonu için geniş çaplı  değişiklikler gerektirebilir. Bulut tabanlı çözümler bu süreci kolaylaştırabilir, ancak  geçiş süreci zor olabilir. 

– Yetenek Zorlukları: Yapay zekâ yeteneklerinin kazanılması ve elde tutulması, kültürel  uyumsuzluklar ve eski sistemlerin sınırlamaları nedeniyle zor olabilir. Personel  direnci ve yeniden eğitim gereksinimleri bu süreci zorlaştırabilir. 

– Düzenlemelerle İlgili Zorluklar: Yapay zekâ kullanımını çevreleyen düzenleyici  belirsizlikler, özellikle veri gizliliği ve etik kullanım konularında finans kurumları için  ek engeller oluşturabilir. 

Bu zorlukların üstesinden gelmek, finansal kurumların yapay zekadan maksimum  fayda sağlamasını ve rekabet avantajını korumasını sağlamak için kritik öneme  sahiptir. 

Sonuç olarak, yapay zekâ bankacılık, sigorta, varlık yönetimi ve ödeme sistemleri gibi  alanlarda önemli bir dönüşüm sağlıyor. Bu değişim sürecinde yapay zekâ ve FinTech  entegrasyonu büyük bir rol oynuyor. Yapay zekâ, FinTech platformlarına entegre  edildiğinde finansal hizmetlerin daha hızlı, verimli ve kişiselleştirilmiş bir şekilde  sunulmasını mümkün kılıyor.

Biz yeni nesil bir yatırım firması olarak fintech ve yapay zekâ alanlarındaki bu büyük  dönüşümü yakından takip ediyor ve sektördeki gelişmeleri yatırım fırsatları açısından  değerlendiriyoruz. Bu teknolojilerin kabiliyetini anlamak ve sektördeki fırsatları  yakalamak için sürekli hazır olmalıyız. Doğru tahminler yaparak ve inovasyona  öncülük eden girişimlere yatırım yaparak bu teknolojik dönüşümün bir parçası olmak  stratejik önceliklerimiz arasında yer alıyor. 

Boğaziçi Ventures tarafından yönetilen yapay zekâ odaklı fonlar şunlardır: 

BV Growth I:** Küresel ölçekte oyun, perakende, fintech, sağlık ve eğitim  sektörlerinde yapay zekayı ileri düzeyde kullanan 15 portföy şirketi ile ölçeklenme ve  farklı çözümler oluşturma. 

BV Growth II:** Tüm sektörlerde yapay zekâ destekli çözümlere sahip olan  şirketlere odaklanarak yatırım yapma. 

Yapay zekâ odaklı halka açık hisse senetleri fonu ise yapay zekâ devrimini  yakalayarak benzersiz büyüme potansiyeline sahip halka açık şirketlere yatırım  yapmayı amaçlıyor. 

Ayrıca yapay zekanın etkilerini çevreleyen bir ekosistem oluşturmaya yönelik  faaliyetlerimiz çerçevesinde Boğaziçi Ventures AI SUMMIT, sadece bir konferans  değil aynı zamanda birleşme, fikir alışverişi ve değişim katalizörü olma hedefiyle  yapay zekanın potansiyelini açığa çıkarma yolculuğunda büyük bir adım olarak  görülüyor. Ortak vizyonumuz, yaratıcılığımız ve yarının dünyasını şekillendirme  kararlılığımızı vurgulayan bu etkinlik, yaklaşık 1000 kişinin katılımıyla gerçekleşmiş ve bilgi paylaşımına katkı sağlamıştır. Etkinliğimize katılamayanlardan gelen talepleri de  sosyal medya üzerinden değerlendirecek ve etkinlikte en çok ilgi çeken konuşmaları  paylaşacağız. Bu süreçte Instagram, X, LinkedIn gibi platformlarda da etkinlikle ilgili  güncellemeleri paylaşmaya devam edeceğiz.