1. AI durgunluğa dayanıklı mı?

Yapay zeka, resesyona dayanıklı olmasa da iş verimliliğini artırarak, yeni fırsatları belirleyerek ve gelecekteki finansal istikrarsızlığı önleyerek şirketlerin resesyondan kurtulmasına yardımcı olabilir.

Yapay zeka (AI), şirket üretkenliğini ve karar verme sürecini geliştirme potansiyeline sahip olsa bile , durgunluktan etkilenmez. Bunun nedeni, yapay zeka modellerinin finansal veya ekonomik kriz sırasındaki performansının eğitildikleri verilere bağlı olmasıdır.

Mevcut veriler güncelliğini yitirmiş, önyargılı veya yetersizse yapay zeka doğru tahminler veya içgörüler yapamayabilir. Ayrıca, yapay zeka önemli bir yatırım talep ediyor ve bir durgunluk sırasında işletmeler bu tür harcamaları yapmak konusunda isteksiz olabilir.

Öte yandan AI, iş kurtarmayı çeşitli şekillerde destekleyebilir. Örneğin, işletmelere maliyet kısma ve operasyonel optimizasyon konusunda yardımcı olarak ekonomik fırtınayı atlatabilmelerini sağlayabilir.

AI ayrıca işletmelerin yeni pazarlar ve ticari beklentiler bulmasına yardımcı olabilir ve bu da yeni gelir akışlarının yaratılmasına neden olabilir. Ayrıca yapay zeka, gerçek zamanlı izleme ve erken uyarı sistemleri sunarak risk yönetimini geliştirebilir ve gelecekteki finansal istikrarsızlığı önleyebilir.

Ayrıca yapay zeka, yeniliği teşvik ederek ve gelecekte yeni işler yaratarak gelecekteki ekonomik kalkınmaya katkıda bulunma potansiyeline sahiptir. AI kullanan robotik ve otomasyon sistemleri, ekonomiyi artıran çıktı ve verimliliği artırabilir.

2. AI, bir sonraki mali krizi önlemede nasıl bir rol oynayabilir?

Yapay zeka, çok büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz ederek potansiyel riskleri belirleyebilir ve proaktif önlemleri mümkün kılmak için erken uyarılar sağlayabilir. Ancak, şeffaflık ve yorumlanabilirlik gibi zorlukların ele alınması, finansal hizmetlerin sorumlu ve etkili bir şekilde kullanılmasını sağlamak için hayati önem taşımaktadır.

Yapay zeka , risk yönetimini iyileştirerek ve karar alma süreçlerini iyileştirerek bir sonraki mali krizin önlenmesinde önemli bir rol oynama potansiyeline sahiptir . Önemli tehlikeleri belirlemek ve olası mali krizlere ilişkin erken uyarılar sağlamak için AI , gerçek zamanlı olarak çok büyük miktarda veriyi işleyerek çeşitli ekonomik göstergeler , mali piyasalar ve küresel olaylar arasındaki karmaşık ilişkileri inceleyebilir . Bu, finans şirketlerine ve düzenleyicilere riskleri azaltmak ve felaketleri önlemek için önleyici adımlar atmalarında yardımcı olabilir.

Yapay zeka, piyasa modellerini tahmin edebilen ve potansiyel riskleri ortaya çıkmadan önce tespit edebilen tahmine dayalı modeller oluşturmak için de kullanılabilir. Bu, finansal kurumların maruz kaldıkları riskleri uygun şekilde yönetmelerine ve yatırım stratejilerini ayarlamalarına yardımcı olabilir. AI ayrıca, finansal sistemdeki istikrarsızlığın önemli bir nedeni olabilen dolandırıcılığı daha iyi tespit etmek ve finansal suçları durdurmak için de kullanılabilir.

Tahmine dayalı modeller, geçmiş verileri analiz etmek ve gelecekteki olaylar veya davranışlar hakkında tahminler yapmak için kullanılan istatistiksel modeller veya makine öğrenimi algoritmalarıdır. Örneğin, bir bankanın kredilerini temerrüde düşme olasılığı en yüksek olan müşterileri belirlemek istediğini varsayalım.

Banka, müşteri kredi derecelendirmeleri, gelir seviyeleri, iş durumu ve diğer ilgili kriterler hakkındaki geçmiş verileri kullanarak varsayılanlarla bağlantılı eğilimleri bulmak için bir makine öğrenimi sistemi eğitebilir. Algoritma daha sonra her müşteriye bir risk puanı veren ve temerrüde düşme olasılıklarını tahmin eden tahmine dayalı bir model oluşturmak için kullanılabilir.

Bu tahmin modelinin kullanılmasıyla banka, temerrüde düşme riski en yüksek olan müşterilere odaklanabilir ve kaynaklarını buna göre tahsis edebilir. Onlara başka ödeme seçenekleri sunabilir veya finansal sorunlarına neden olabilecek altta yatan sorunları çözmek için onlarla işbirliği yapabilir. Banka, tahmine dayalı bir model kullanarak kredi portföyünü proaktif olarak yönetebilir ve temerrütlerden kaynaklanan kayıpları en aza indirebilir.

Yapay zekanın finansal hizmetlerde kullanımı yine de zorluklarla dolu değildir. Kilit konulardan biri, yapay zeka modellerinin şeffaflık ve yorumlanabilirlikten yoksun olmasıdır, bu da yapay zeka tarafından yapılan yargıların gerekçesini anlamayı zorlaştırabilir. Bu, insan izlemesine ve katılımına izin veren şeffaf, açıklanabilir AI (XAI) modelleri oluşturarak çözülebilir.

XAI, AI sistemleri tarafından alınan kararlar ve eylemler için insan tarafından anlaşılabilir açıklamalar üretmek üzere tasarlanmış bir yapay zeka teknikleri ve yöntemleri sınıfını ifade eder. Bu, AI sistemleri tarafından verilen kararların geniş kapsamlı etkilere sahip olabileceği bankacılık, sağlık veya ceza adaleti gibi alanlarda özellikle çok önemli olabilir. XAI kullanmak, AI sistemlerinin etkinliğinin ve güvenilirliğinin yanı sıra açıklıklarının, hesap verebilirliklerinin ve adaletlerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir.

3. Yapay Zeka, potansiyel riskler için erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesine nasıl yardımcı olabilir?

Yapay zeka, büyük hacimli verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek ve karar vericilere faydalı içgörüler sunarak, finansal piyasalardaki olası sorunları tanımlayabilen erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir.

AI’nın erken uyarı sistemleri geliştirmeye yardımcı olmak için atabileceği adımlar şunlardır:

Veri toplama
AI sistemleri, finansal hesaplar, haber makaleleri ve sosyal medya beslemeleri gibi çeşitli kaynaklardan bilgi toplayabilir.

Veri ön işleme
Gereksiz bilgileri ayıklamak ve analiz için kullanılabilecek bir formata koymak için elde edilen verilerin önceden işlenmesi gerekir.

Öznitelik Seçimi
Bir sonraki adım, önceden işlenmiş verilerdeki olası risklerin göstergesi olma olasılığı en yüksek olan özellikleri seçmektir. Kripto para fiyatları, faiz oranları, kredi notları ve ekonomik göstergeler gibi değişkenler buna dahil olabilir.

Makine öğrenme
İlgili özellikler seçildikten sonra, olası riskleri öngörebilen modeller, makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak eğitilebilir. Bu modeller, sistemik risk , kredi krizi, iflas, borç krizi veya borsa felaketi gibi krizlerin başlangıcına işaret edebilecek eğilimleri tespit etmek için tarihsel veriler kullanılarak eğitilebilir .

Erken uyarı sistemi
Erken uyarı sistemleri, paydaşlara olası tehditler hakkında bilgi vermek üzere eğitildikten sonra, makine öğrenimi modelleri kullanılarak oluşturulabilir. Bu teknolojiler ayrıca riskin ciddiyetini değerlendirmek ve potansiyel hafifletme önlemleri sunmak için kullanılabilir.

Örneğin, yapay zeka tabanlı bir erken uyarı sistemi, geçmiş fiyat verilerini inceleyerek, belirli bir kripto para biriminin fiyatının alışılmadık derecede hızlı düştüğü bir modeli tespit edebilir. Bu, kredi sıkışıklığına veya kripto piyasasının çökmesine yol açabilecek sistemik bir riskin habercisi olabilir. Piyasa katılımcıları bu eğilim hakkında sistem tarafından bilgilendirilerek riski azaltmak için önleyici tedbirler alabilirler.

4. Finansal kurumlar için yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit sistemlerine bazı örnekler nelerdir?

Finans kurumlarının müşterilerini dolandırıcılık faaliyetlerine karşı korumak için kullanabileceği yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit sistemlerine birkaç örnek olarak FICO Falcon Fraud Manager, Feedzai, IBM Safer Payments, NICE Actimize ve Featurespace ARIC Fraud Hub verilebilir.

FICO Falcon Dolandırıcılık Müdürü
FICO Falcon Fraud Manager, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak müşteri işlemlerini gerçek zamanlı olarak analiz eden bir dolandırıcılık tespit ve önleme sistemidir. Şüpheli dolandırıcılık, bankanın dolandırıcılık yönetim ekibine de bildirimde bulunabilen sistem tarafından belirlenebilir.

besleme zai
Feedzai, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak müşteri işlemlerini analiz eden olası dolandırıcılığı tespit etmeye yönelik bir çözümdür. Müşteri davranışını analiz edebilir ve dolandırıcılığa işaret edebilecek kalıpları belirleyebilir. Örneğin, bir müşteri aniden büyük miktarlarda alımlar yapmaya veya alışılmadık konumlarda alımlar yapmaya başlarsa, Feedzai bunu potansiyel dolandırıcılık faaliyeti olarak işaretleyebilir.

IBM Daha Güvenli Ödemeler
IBM Safer Payments, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan, ödeme sahtekarlığını tespit etmeye ve önlemeye yönelik bir sistemdir. Davranış kalıplarına, işlem geçmişine ve diğer değişkenlere dayalı olarak sistem olası dolandırıcılığı tespit edebilir.

GÜZEL Harekete Geçir
NICE Actimize, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak müşteri verilerini analiz eden ve olası dolandırıcılık faaliyetlerini tespit eden bir mali suç tespit sistemidir. Finans kurumlarının müşterilerinin kimliğini doğrulamasına ve düzenleyici gerekliliklere uymasına yardımcı olan Müşterinizi Tanıyın (KYC) ve müşteri durum tespiti için çözümler sunar.

Featurespace ARIC Dolandırıcılık Merkezi
Özellik alanı ARIC Fraud Hub, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak müşteri işlemlerini olası dolandırıcılıklara karşı tarayan gerçek zamanlı bir dolandırıcılık tespit sistemidir. Dolandırıcılığı gerçek zamanlı olarak tespit edip önleyebilir, finansal kurumların hızlı bir şekilde yanıt vermesine ve daha fazla kaybı önlemesine olanak tanır.

5. Finansal risk yönetimi ve önlemede yapay zeka kullanmanın bazı potansiyel faydaları ve sınırlamaları nelerdir?

Yapay zekanın finansal risk yönetiminde gelişmiş doğruluk, gerçek zamanlı izleme, iyileştirilmiş üretkenlik, maliyet etkinliği ve tahmine dayalı analitik dahil olmak üzere birçok potansiyel faydası vardır. Bununla birlikte, finansal kurumlarda yapay zeka destekli çözümleri uygulamadan önce dikkate alınması gereken şeffaflık eksikliği, veri kalitesi sorunları, potansiyel önyargılar, yapay zekaya aşırı güvenme ve siber güvenlik riskleri gibi sınırlamalar da vardır.

Finansal risk yönetimi ve önlemede AI kullanmanın aşağıdakiler dahil birçok potansiyel faydası vardır:

Geliştirilmiş doğruluk: AI, potansiyel riskleri geleneksel yöntemlere göre daha doğru ve hızlı bir şekilde belirlemeye yardımcı olabilir ve bu da risk yönetimi ve önleme çabalarının etkinliğini artırabilir.
Gerçek zamanlı izleme: AI, müşteri davranışını ve işlem verilerini gerçek zamanlı olarak izleyerek finansal kurumların dolandırıcılığı ve diğer tehditleri geliştikçe tespit etmelerini sağlar.
Geliştirilmiş üretkenlik: Yapay zeka destekli risk yönetimi çözümleri, çeşitli süreçleri otomatikleştirerek analistlere üst düzey işlere konsantre olmaları için daha fazla zaman verebilir.
Uygun maliyetli: AI, finansal kuruluşların görevleri otomatikleştirerek ve manuel inceleme ihtiyacını azaltarak risk yönetimiyle ilişkili masrafları azaltmasına yardımcı olabilir.
Tahmine dayalı analitik: Potansiyel riskleri ve eğilimleri tahmin etmek için geçmiş verileri kullanan tahmine dayalı analitik, finansal kuruluşların potansiyel riskleri proaktif olarak yönetmesini sağlar.
Bununla birlikte, finansal risk yönetimi ve önlemede AI kullanmanın aşağıdakiler dahil bazı sınırlamaları da vardır:

Şeffaflık eksikliği: Yapay zeka destekli sistemleri anlamak zor olabilir, bu da finansal kurumların seçimlerin nasıl yapıldığını açıklamasını zorlaştırır.
Veri kalitesi: Yapay zekanın etkili olabilmesi için yüksek kaliteli veriler gereklidir, ancak düşük kaliteli veriler yanlış tahminlere ve yargılara neden olabilir.
Önyargı: Sistemi eğitmek için kullanılan veriler önyargılıysa veya algoritmaların kendileri önyargılıysa yapay zeka önyargılı olabilir.
Yapay zekaya aşırı güvenme: Finansal kurumlar yapay zeka destekli sistemlere çok bağımlı hale gelebilir, bu da rehavete ve insan gözetiminin eksikliğine yol açabilir.
Siber güvenlik riskleri: Yapay zeka destekli sistemler, hassas finansal verilerin güvenliğini tehlikeye atabilecek siber saldırılara karşı savunmasız olabilir.

6. Finansal risk yönetimi için AI kullanımındaki etik hususlar nelerdir?

Risk yönetimi için yapay zeka kullanan finansal kurumlar, çeşitli ve tarafsız veriler, karar vermede şeffaflık, sorumlu sonuçlar, veri güvenliği ve mahremiyet, insan denetimi ve kararlar için hesap verebilirlik sağlamalı, yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisini dikkate almalı ve teknolojiyi etik bir şekilde kullanmalıdır.

AI algoritmalarının doğruluğu, onları eğitmek için kullanılan verilere bağlıdır. Bu nedenle finansal kurumlar, kullandıkları verilerin çeşitli, tarafsız ve tüm toplumsal grupları temsil ettiğinden emin olmalıdır.

Finansal kurumlar, risk yönetimi için yapay zekayı kullanırken açık olmalı ve karar verme süreçlerini açıklamalıdır. Ayrıca, AI kullanımından kaynaklanabilecek öngörülemeyen sonuçların sorumluluğunu da almalıdırlar.

Veri güvenliği ve mahremiyet ile ilgili sorular soran yapay zeka için büyük hacimli kişisel verilere ihtiyaç vardır. Finansal kurumlar, verileri güvenli ve etik bir şekilde kullandıklarından ve veri ihlallerini önlemek için gerekli güvenlik önlemlerine sahip olduklarından emin olmalıdır.

AI, karar vermeye yardımcı olabilecek bir araçtır, ancak sonuçta kararlar insanlar tarafından verilmelidir. Bu nedenle finansal kurumlar, yapay zeka kullanılarak yapılan seçimlerin insan denetimine ve hesap verebilirliğe tabi olduğundan emin olmalıdır.

Yapay zekanın finansal riskleri yönetmede artan kullanımı, iş kayıplarına ve işin doğasında değişikliklere neden olabilir. Finansal kurumlar, yapay zekanın istihdamı nasıl etkileyebileceğinin farkında olmalı ve teknolojiyi etik bir şekilde kullandıklarından emin olmalıdır.