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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
. . .
İlgili bağlantılarımız;
- Fonlarımıza Göz Atın!
- Hisse Senedi Alım Satım İşlemlerinde Yapay Zeka Devrimi
- LinkedIn üzerinden Gizem Sezer ile bağlantı kurun!
- BV Portföy’ün Yapay Zeka Odaklı Teknoloji Değişken Fonunu (BVV) inceleyin!
