Yapay zekanın (AI) en görkemli tanıtımını yaptığı yılda, makine öğrenimi (ML) geçici bir moda haline gelmiş gibi görünebilir.
Ancak bu gerçeklerden mümkün olan en uzak şeydir. Her ne kadar eskisi kadar popüler olmasa da makine öğrenimi günümüzde hâlâ oldukça fazla talep görmektedir. Bu, derin öğrenmenin üretken yapay zekayı eğitmek için kullanılabilmesi içindir. FinTech bir istisna değildir.
158'de yaklaşık 2020 milyar ABD Doları tutarında öngörülen küresel pazar büyüklüğü ve %18'lik bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile şaşırtıcı bir düzeye ulaşmasıyla 528 dolar 2030 milyarMakine öğrenimi, finansal kurumların süreç optimizasyonu için kullanabileceği en değerli araçlardan biridir. Ve sonunda, en son Yapay Zekanın Durumu çalışmamız büyük bir derinliğe indikçe masraflardan tasarruf edin.
FinTech'te makine öğreniminin kullanım örnekleri
Makine öğrenimi sektörün temel sorunlarından bazılarını çözüyor. Örneğin dolandırıcılık, sigorta veya kripto para birimlerinden daha fazlasını etkiliyor. Ayrıca, güçlü mevzuat uyumu alan sınırlarını aşar. Sektörünüz veya iş türünüz ne olursa olsun, finansta makine öğrenimi endişeleri kazanca dönüştürmenin çeşitli yollarını sunar.
1. Algoritmik ticaret
Birçok işletme, finansal seçimlerini otomatikleştirmek ve işlem hacmini artırmak için çok başarılı algoritmik ticaret taktiğini kullanıyor. Makine öğrenimi algoritmalarının mümkün kıldığı önceden yazılmış ticaret direktiflerini takip ederek ticaret emirlerinin yerine getirilmesini gerektirir. ML teknolojisi tarafından yapılan işlemlerin sıklığını manuel olarak kopyalamak zor olacağından, her önemli finans şirketi algoritmik ticarete yatırım yapar.
2. Dolandırıcılığın tespit edilmesi ve önlenmesi
FinTech'teki makine öğrenimi çözümleri sürekli olarak yeni dolandırıcılık modellerini öğrenip bunlara uyum sağlayarak şirketinizin operasyonlarının ve müşterilerinin güvenliğini artırır. Bu, klasik kural tabanlı dolandırıcılık tespitinin statik doğasına zıttır.
Makine öğrenimine yönelik algoritmalar, geniş veri kümelerini inceleyerek şüpheli etkinlikleri ve karmaşık dolandırıcılık modellerini büyük bir doğrulukla tanımlayabilir.
IBM, makine öğreniminin (ML) gerçek zamanlı olarak işlemlerin %100'üne kadar sahtekarlığı nasıl tespit edebildiğini göstererek finansal kurumların kayıpları en aza indirmesine ve tehlike durumunda anında harekete geçmesine olanak tanıyor.
Makine öğrenimini (ML) kullanan FinTech sistemleri, kimlik hırsızlığı, kredi kartı sahtekarlığı, ödeme sahtekarlığı ve hesap ele geçirme dahil olmak üzere çok sayıda dolandırıcılık türünü tespit edebilir. Bu, çok çeşitli tehditlere karşı tam güvenlik sağlar.
3. Mevzuata uygunluk
Düzenleyici Teknoloji (RegTech) çözümleri, bankacılıkta makine öğreniminin en popüler kullanım durumları arasındadır.
Makine öğrenimi algoritmaları, büyük düzenleyici belgeleri okuyup öğrenebildikleri için öneriler arasındaki korelasyonları belirleyebilir. Böylece, Bulut çözümleri Finans sektörüne yönelik entegre makine öğrenimi algoritmaları ile mevzuat değişikliklerini otomatik olarak takip edip izleyebilir.
Bankacılık kuruluşları usulsüzlükleri tespit etmek için işlem verilerini de izleyebilir. ML, bu şekilde tüketici işlemlerinin yasal gereklilikleri karşıladığını garanti edebilir.
4. Borsa
Muazzam hacimli ticari faaliyet, sonsuz öğrenme potansiyeli sunan büyük tarihsel veri kümeleri üretir. Ancak tarihsel veriler, tahminlerin üzerine inşa edildiği temeldir.
Makine öğrenimi algoritmaları, borsanın işleyişini açıklayan kalıpları belirlemek için haberler ve işlem sonuçları gibi gerçek zamanlı veri kaynaklarına bakar. Yatırımcılar için bir sonraki adım, bir davranış modeli seçmek ve hangi makine öğrenimi algoritmalarının ticaret stratejilerine dahil edileceğini belirlemektir.
5. Analiz ve karar verme
FinTech, büyük miktarda veriyi güvenilir bir şekilde işlemek ve anlamak için makine öğrenimini kullanıyor. Veri analitiği hizmetlerinin entegrasyonu sayesinde, zamandan ve paradan tasarruf ederken gerçek zamanlı karar almayı hızlandıran kapsamlı bir şekilde araştırılmış bilgiler sunar. Ek olarak, bu teknoloji gelecekteki piyasa modellerini tahmin etmenin hızını ve doğruluğunu artırır.
FinTech şirketleri de kullanabilir tahmine dayalı analitik Değişen tüketici taleplerine ve pazar trendlerine uyum sağlayan yenilikçi, ileri görüşlü çözümler geliştirmeye yönelik teknolojiler. FinTech şirketleri, veri analitiği ve makine öğrenimi hizmetlerinin birlikte çalışması sayesinde bu proaktif strateji sayesinde yeni finansal ihtiyaçları öngörebilir ve başarılı bir şekilde karşılayabilir.
Şirketler FinTech'te makine öğreniminden nasıl yararlanıyor?
Yukarıdaki noktalar makine öğreniminin kullanım örneklerini vurgulamaktadır, peki ya ayrıntılar? FinTech'te makine öğreniminin ana avantajları, az sayıda nesnel maddeyle sınırlıysa en iyi şekilde nasıl özetlenebilir?
1. Tekrarlanan süreçlerin otomatikleştirilmesi
Otomasyon, FinTech için muhtemelen en bariz makine öğrenimi avantajıdır ve çeşitli avantajlara sahiptir. Örneğin, müşteri bilgilerini manuel giriş gerektirmeden gerçek zamanlı olarak doğrulamak için makine öğrenimi algoritmaları, müşterinin katılım sürecini hızlandırabilir.
Ayrıca, finansal işlemlerin mutabakatının otomatikleştirilmesi, insan veri girişi zorunluluğunu ortadan kaldırarak zamandan ve paradan tasarruf sağlar. Ekibinizin geri kalanı otomasyondan daha incelikli şekillerde yararlanacaktır. ML odaklı otomasyon, profesyonellerinizin daha önemli projeler üzerinde çalışmasını engelleyen sıkıcı işleri ortadan kaldırır.
2. Kaynakların tahsisi
Makine öğrenimi, örüntü tanıma yoluyla fonların, işgücünün ve teknolojinin en iyi şekilde tahsis edilmesini sağlar. Daha önce de belirtildiği gibi, robo-danışmanlar, her müşterinin risk profilini değerlendirmek ve her müşterinin portföyünün finansal hedefleri ve risk toleransıyla uyumlu olmasını sağlamak için varlıkları tahsis etmek için FinTech yatırım yönetiminde makine öğrenimini (ML) kullanıyor.
Ayrıca, makine öğrenimiyle desteklenen sohbet robotları, yüksek hacimli tüketici sorgularını yanıtlamak için kaynakları verimli bir şekilde tahsis ederek 24 saat müşteri hizmetleri sunuyor. Bu sayede FinTech şirketleri, işletme maliyetlerini önemli ölçüde artırmadan tekliflerinin kapsamını genişletebilirler.
3. Tahmine dayalı analitik yoluyla maliyetin azaltılması
FinTech şirketleri, makine öğrenimi odaklı tahmine dayalı analitiklerin yardımıyla maliyetleri düşürme fırsatları bulabilir. Örneğin, borç vermede makine öğrenimi (ML), kredi temerrütlerini tahmin edebilir ve borç verenlerin olası zararları azaltmak için kaynakları daha etkili bir şekilde harcamasına olanak tanır.
Başka bir finansal lokasyon da benzer bir durum yaratmak için müşteri modeli araştırmasını kullanıyor. İşletmeler, müşteri cirosunu tahmin etmek için makine öğrenimini kullanarak proaktif olarak müşterileri elinde tutabilir ve yenilerini işe alma maliyetini azaltabilir.
4. Veri işleme
FinTech yazılım geliştirme Makine öğrenimi büyük ölçekli veri işleme ve analizini yönetirken, şirketler veriye dayalı önemli bilgiler elde etmek için optik karakter tanıma (OCR) ve diğer otomatik belge işleme sistemleri gibi teknolojilerden yararlanabilir.
Bu, kredi başvurularının işlenmesi, Müşterinizi Tanıyın (KYC) kontrolleri ve mevzuata uygunluk gibi süreçleri otomatikleştirerek bir şirketin büyük veri analizi ekiplerine olan bağımlılığını ve ilgili maliyetleri büyük ölçüde azaltır.
FinTech'te makine öğreniminin uygulanmasına ilişkin örnek olaylar
Makine öğrenimi, FinTech yazılım geliştirme sektörüne değer katıyor. İşte dünya çapında bazı harika örnek olaylar.
1. Güvenilirlik
Yasal otomasyon ve borç tahsilatı konusunda uzmanlaşmış Hintli bir SaaS girişimi olan Credgenics, 2022'de bir başarı elde etti. 47 milyar dolarlık toplam kredi defteri40 milyondan fazla bireysel krediyi işledi.
100'den fazla kurumsal müşteri, makine öğrenimi destekli çözümleri sayesinde daha düşük maliyet ve tahsilat sürelerinden, artan yasal verimlilikten ve daha yüksek çözünürlük ve tahsilat oranlarından yararlandı.
2. JPMorgan Chase'in sözleşme istihbaratı
2017 yılında ABD'nin en büyük bankası, bilgisayarların ses ve el yazısını anlamasını sağlamak için doğal dil işlemeden (NLP) büyük ölçüde yararlanan bir sözleşme istihbaratı (COiN) platformunu tanıttı.
COiN'in temel amacı, JPMorgan Chase örneğinde 360,000'e kadar çalışma saati gerektireceği tahmin edilen ticari kredi sözleşmelerinin gözden geçirilmesi gibi emek yoğun, tekrarlanan manuel süreçleri otomatikleştirmekti. COiN görevi birkaç saniye içinde tamamlayabilir.
3. Wells Fargo
Wells Fargo, merkezi Amerika Birleşik Devletleri'nde bulunan ve NLP gibi makine öğrenimi çözümlerini kullanan dünya çapında bir finansal hizmetler firmasıdır. derin öğrenme, sinir ağları ve tahmine dayalı analitik, bireysel ve toplu müşteri veri noktalarını yönetmeyi sağlar.
Bunu dikkate değer kılan nedir? Tipik bir transkript okuması sırasında gözden kaçabilecek, bir müşterinin şikayetlerindeki ifadelerinin ardındaki amacı belirleme kapasitesi. Bu, kuruluşun operasyonları kolaylaştırmasına, daha verimli hizmetler sunmasına ve daha güçlü müşteri ilişkileri geliştirmesine olanak tanır.
Sonuç
FinTech, yapay zeka kıyametinden endişe duyan birkaç profesyonel sektörden biri değil. Bu, ticaret kuruluşlarının yapay zeka destekli yanlış verilerin olası sonuçlarından endişe duymadığı veya FinTech profesyonellerinin olaylara göz kulak olmadığı anlamına gelmiyor.
Ancak teknolojinin gerektirdiği hızlı modernizasyon oranlarının hiçbiri FinTech'e özgü değildir. FinTech'i ileriye taşıyan ve bir arada tutan şey teknoloji adınadır. FinTech işgücünü herhangi bir sektördeki teknolojik açıdan en gelişmişlerden biri olarak farklılaştıran şey budur. Birçoğuna göre onları FinTech'e çeken şey ilk etapta bu oldu. Uzmanlarımız durumu yakından biliyor.
