Üretken Yapay Zeka (GenAI) artık sadece moda bir kelime değil. Dünyayı yeniden şekillendiren dönüştürücü bir güç olarak gelişiyor. 2023, GenAI girişimleri için bir çıkış yılı oldu; özsermaye finansmanı 21.8 milyar doları aştı; bu, önceki yıla göre 4 kat daha fazla.
2022

Bankacılık ve Finansal Hizmetler sektörü, çığır açan teknolojilerin uyarlanması ve kullanım senaryolarının geliştirilmesinde her zaman ön sıralarda yer almıştır. GenAI, bankacılık alanında yeni bir verimlilik, doğruluk ve yenilik çağını başlatan büyük bir öneme sahiptir.
McKinsey'e göre teknoloji, bankacılık sektörü genelinde yıllık 200 milyar ila 340 milyar dolar arasında ek değer sağlayabilir.

İlgi odağı genellikle sohbete dayalı yapay zeka, sohbet robotları, ses robotları vb. gibi müşteriye yönelik uygulamalarda parlarken, bankacılığın arka ofisini gözden kaçırmak kaçırılmış bir fırsat olacaktır. Verinin temel taşı olduğu bir sektörde, GenAI'nin çok geniş bir veri işleme yeteneği var.
Çok miktarda bilgi, bağlamı anlamak, karmaşık kalıpları tanımak ve anlamlı içgörüler oluşturmak, arka ofisin geleceğini gerçek anlamda şekillendirebilir.

Nesil Yapay Zeka ile çok sayıda olasılık mevcut olsa da, bu blogda bankacılık arka ofisinden anlamlı bir etki yaratma potansiyeline sahip 4 seçilmiş kullanım örneğini derinlemesine inceleyeceğiz: 

1-      Kredi riski değerlendirmesi ve sigortalanması:

Bankalar, başvuru sahipleri hakkında kredi puanları, mali geçmiş, gelir ve gider ayrıntıları ve daha fazlası dahil olmak üzere büyük miktarda veri toplar. Geleneksel sigortalama süreçleri, manuel veri girişi ve analizini içerir, bu da gecikmelere ve olası hatalara yol açar. GenAI
Çeşitli kaynaklardan verileri otomatik olarak toplayarak, temizleyerek ve hazırlayarak devreye girerek doğruluk ve tutarlılık sağlar.

Yüksek kaliteli veriler elde edildiğinde GenAI, verilerden ilgili özellikleri çıkarmak için gelişmiş algoritmalar kullanır. Manuel analizle görülemeyecek kalıpları, korelasyonları ve eğilimleri tanımlar. Bu, karmaşık ilişkilerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur
bu kredi riskini etkileyebilir. GenAI derin öğrenmeyi kullanıyor ve dinamik ve gerçek zamanlı verileri birleştirerek geleneksel kredi puanlama sistemlerinin ötesine geçen oldukça karmaşık risk modelleri yaratıyor.

GenAI, farklı ekonomik koşulları, piyasa eğilimlerini ve borçlu davranışlarını simüle eden sentetik senaryolar üretir. Bu senaryolar, dış faktörlerin kredi geri ödemesi üzerindeki potansiyel etkisinin değerlendirilmesine yardımcı olur ve bankaların risk doğruluğunu artırmasına yardımcı olabilir.
tahminler. Ayrıca işlem modellerini, harcama alışkanlıklarını ve diğer veri noktalarını analiz ederek finansal sıkıntı veya temerrütlerin erken uyarı işaretlerini de işaretleyebilir.

Bu, yalnızca kredi kararları için gereken süreyi kısaltmakla kalmaz, aynı zamanda kararların öznel ve önyargılı yargılar yerine veriye dayalı içgörülere dayalı olmasını da sağlar. 

2-      Müşteri talimatlarını ve isteklerini işleyin:

Self-servis yeteneklerindeki devrim niteliğindeki değişiklikler ve yükseltmelerden sonra bile Bankalar, orta ve arka ofislerde manuel olarak işlenmesi gereken çok sayıda müşteri talimatı ve talebiyle boğuşuyor.

GenAI, kullanılan ifade veya dil ne olursa olsun müşteri isteklerini anlayıp yorumlamasını sağlayan gelişmiş doğal dil işleme yetenekleriyle donatılmıştır. Bu, kavramak için anahtar kelimeleri, amaçları ve duygu analizini tanımayı içerir
Müşterinin ihtiyaçlarını doğru bir şekilde. Müşterinin talebi yorumlandıktan sonra GenAI, bankanın kayıt sisteminden ilgili verileri alabiliyor. Buna hesap bilgileri, işlem geçmişi ve müşterinin işlemleriyle ilgili diğer ayrıntılar dahildir.
rica etmek. GenAI, müşterinin talimatlarına ve mevcut verilere dayanarak önceden tanımlanmış parametreler dahilinde otomatik kararlar alır.

Örneğin, bir müşteri bir kredi kartının faturalandırma döngüsünü değiştirmek istediğinde GenAI, müşteri ayrıntılarını alabilir, Banka politikasına bakabilir, benzer talepleri analiz edebilir, karar alabilir ve manuel müdahaleye gerek kalmadan talebi Kredi Kartı sisteminde işleyebilir.
Müşteri isteklerinin istisnalar içerdiği durumlarda GenAI, durumu analiz edip uygun ve kişiselleştirilmiş yanıtlar üretebilir. Aynı zamanda tarihsel kalıplara veya bağlama dayalı potansiyel çözümler de önerebilir. 

3-      Dolandırıcılığın tespiti, önlenmesi ve soruşturulması:

Dolandırıcılar sürekli olarak gelişmeye ve taktik değiştirmeye devam ediyor. Bu nedenle dolandırıcılık yönetim sistemlerinin uyarlanabilir stratejilere dayanması gerekmektedir. GenAI, dolandırıcılıkla etkili bir şekilde mücadele etmek için güçlü bir araçtır. GenAI statik kurallara dayanmaz. Uyarlanabilir ve bağlamsal stratejiler kullanır.
Dolandırıcılar taktiklerini değiştirirse, taktikler yeni ve ortaya çıkan kalıpları ve anormallikleri tespit edecek şekilde gelişir.

GenAI, işlemler, kanallar, kullanıcı davranışı, cihaz kalıpları, IP adresleri, coğrafi konum verileri, üçüncü taraf veritabanları, geçmiş dolandırıcılık vakaları, harici risk göstergeleri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplar ve bu çeşitli verileri entegre ederek
Bankacılık ekosistemine kapsamlı ve bütünsel bir bakış. Potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerini gösteren kalıpları, anormallikleri ve korelasyonları tanır.

GenAI, normal ve hileli işlem davranışlarını simüle eden sentetik veriler üretir. Bu sentetik veriler, dolandırıcılık tespit modellerini eğitmek ve onları daha sağlam ve dolandırıcılar tarafından kullanılan yeni taktiklere uyarlanabilir hale getirmek için kullanılıyor. Potansiyel bir sahtekarlığı işaretlediğinde
işlem veya davranış, daha fazla araştırma için insan analistlere veya otomatik sistemlere yönelik bir uyarıyı tetikler. İşaretlenen işlemler için GenAI, insan analistlere içgörü ve bağlam sağlayarak analistlerin hızlı bir şekilde bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Hatta otomatik olarak
Düşük riskli işlemleri onaylayın, döngü süresini azaltın ve üretkenliği artırın. Performansı güçlendirmek ve en yeni dolandırıcılık tespit stratejileriyle uyumlu tutmak için insan analistlerinin kararları ve geri bildirimleri GenAI'nin öğrenme sürecine dahil ediliyor. 

4-      Arka ofis otomasyonunu Hiper otomasyona hızlandırın:

GenAI, Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ve Optik Karakter Tanıma (OCR) gibi otomasyon araçlarının yeteneklerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir. RPA botlarının karşılaştığı istisnaların ve hataların giderilmesine yardımcı olarak manuel müdahale ihtiyacını azaltabilir.
müdahale ve otomatik süreçlerin genel verimliliğinin artırılması. RPA botları önceden tanımlanmış kurallara uyar ancak sıklıkla bu kuralların dışında kalan istisnalarla karşılaşırlar. GenAI bu istisnaları analiz etmek, bağlamı anlamak ve
uygun yanıtlar veya çözümler. Karmaşık istisnalar için GenAI, arıza verilerini analiz edebilir ve insanlar tarafından okunabilir açıklamalar oluşturarak BT ekiplerinin veya iş kullanıcılarının istisnanın neden oluştuğunu anlamalarına yardımcı olabilir. Benzer şekilde GenAI, OCR'yi analiz edip düzeltebilir
Çıkarılan metni bilinen kalıplarla, geçmiş verilerle ve bağlamsal bilgilerle karşılaştırarak hatalar.

GenAI, zaman içindeki istisnalardan ve başarısızlıklardan sürekli olarak öğrenebilir. Daha fazla vakayla karşılaştıkça kalıpları belirleme ve olası istisnaları tahmin etme konusunda daha iyi hale gelir. Bu gerçek zamanlı öğrenme, GenAI'nın giderek daha karmaşık istisnaları ele almasını sağlar
zamanla.

Bankalar, GenAI'yi RPA ve OCR ile birleştirerek daha yüksek düzeyde otomasyon olgunluğuna ulaşabilir. Bu sinerji, hiper-otomasyonu mümkün kılar, manuel müdahaleyi azaltır ve süreçlerin verimliliğini ve doğruluğunu artırarak sonuçta daha iyi müşteri elde edilmesini sağlar.
deneyimler ve operasyonel mükemmellik.

GenAI'nin bankacılık arka ofis operasyonlarına entegrasyonu, sektörün dijital dönüşüm yolculuğunda önemli bir ileri atılımı temsil ediyor. Bankalar karar alma süreçlerini geliştirmekten ve operasyonel verimliliği artırmaktan önemli faydalar elde edecekler
güvenlik önlemlerini güçlendirmek ve hiper otomasyonun önünü açmak. Finansal ortam gelişmeye devam ettikçe, GenAI teknolojilerini benimsemek, bankaların sürekli değişen pazar ortamında rekabetçi, çevik ve dirençli kalabilmeleri için çok önemli olacaktır. 

Referanslar:

Üretken yapay zekanın ekonomik potansiyeli | McKinsey

CB Insights Raporu Üretken Yapay Zekanın Durumu

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs