Neredeyse her sektör üretken yapay zekaya hayrandır ve fintech, bunun benimsenmesinde rol oynayan kilit sektörlerden biridir. Finansal firmalar, bir kuruluşun tahmine dayalı karar verme, risk değerlendirmeleri, müşteri katılımı, siber güvenlik, uyumluluk ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi temel alanda dönüşüm çabalarını hızlandırmak için üretken yapay zekayı daha yerleşik geleneksel yapay zeka yetenekleriyle birleştirebilir. Üretken yapay zeka büyük bir potansiyel sunarken, fintech kuruluşlarının üretken yapay zekanın büyük dil modellerini (LLM'ler) ve kuruluştaki ilgili teknolojileri nasıl ve nerede uygulayacakları konusunda stratejik olmaları gerekir.

Dört Temel Trend

Her kuruluşun dönüşüm yolculuğu, süreçleri kolaylaştırmak, iş akışlarını otomatikleştirmek ve maliyet tasarrufu sağlamak için yapay zekanın tam olarak nasıl ve nerede uygulandığı açısından benzersiz olacaktır. Bununla birlikte, günümüzde pek çok firmanın yapay zekayı benimseme yolculuğunu şekillendiren dört temel trend şunlardır:

1. Üretken ve geleneksel yapay zekayı karıştırmak: En tanınmış üretken yapay zeka uygulaması ChatGPT'nin hızla rekor kırdığı bir çağda üretken yapay zeka konusundaki heyecanı abartmak zor. tarihteki en hızlı büyüyen kullanıcı tabanı. Ancak bu coşku, üretken yapay zekanın en fazla değeri yaratmak için sıklıkla geleneksel yapay zekayla birlikte çalışması gerektiği gerçeğini gizleyebilir. Örneğin bir banka, kullanıcı davranışı verilerini analiz etmek için geleneksel yapay zekayı kullanabilir ve ardından çıktıları, kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak amacıyla üretken yapay zekanın temeli olarak kullanabilir. Veya bir AIOps platformu, güvenlik uyarılarını özelleştirmek ve SOC yazışmalarını kolaylaştırmak için üretken yapay zekayı bünyesinde barındırabilir. Bu farklı yapay zeka türlerini harmanlamak, hassas verilerle ve katı düzenlemelerle mücadele eden finans firmaları için büyük faydalar sağlayabilir.

2. Daha fazla veri esnekliği ve daha az silo: Yapay zeka, finansal hizmet liderlerinin dikkatini çekti ancak iyi veriler olmadığında yapay zekanın bir hiç olduğunu unutmak kolaydır. Veri kümeleri veya tedarikçi ekosistemleri arasındaki geleneksel siloları aşan yeterli esneklik ve erişim olmadan, üretken yapay zekaya güç veren bilgi kaynakları ve algoritmik modelleme sınırlı olacaktır. Sağlam bir veri yönetimi stratejisi, BT varlıkları genelinde meta veriler, tanımlar ve veri nitelikleri için tutarlı standartlar sağlamanın ilk adımıdır. Bunun, ideal olarak verilere bulundukları yerden bir sanallaştırma katmanı veya tüm verileri kurumsal ve üçüncü taraf ağlar arasında serbestçe bağlayan benzer bir teknik aracılığıyla erişen doğru temel veri mimarisi tarafından desteklenmesi gerekir.

3. Özel yapay zekayı benimsemek: Üretken yapay zeka, özellikle geleneksel yapay zekayla eşleştirildiğinde kuruluşa her zamankinden daha fazla içgörü ve değer sunar. Dikkat edilmesi gereken nokta, bu içgörülerin ve değerlerin, üçüncü taraf ilişkilere ve satıcılara büyük ölçüde bağımlı olan bir yapay zeka ekosistemindeki diğer şirketlere, hatta rakiplere kolayca ulaşabileceğidir. Bu nedenle, modelleme ve algoritma eğitimini yanlışlıkla paylaşarak veri gizliliğinden ödün vermeden yapay zekanın gücünden yararlanmak isteyen fintech firmaları için Özel Yapay Zeka çözümleri giderek daha önemli hale gelecektir. Özel yapay zeka, firmaların şirket verileri üzerinde güvenli bir şekilde eğitim almasına olanak tanır ve ortaya çıkan modeller hiçbir zaman kuruluş dışında paylaşılmaz.

4. Yapay zekanın benimsenmesinde insan faktörünün hatırlanması: Yapay zeka yeteneklerini eyleme geçirmek, insan faktörünün ele alınmasını gerektirir. Kapsamlı amaç, yapay zekaya güç veren teknolojik karmaşıklıkların, finansal risk yöneticileri, yatırım analistleri veya işlerini yapmak için veri bilimi alanında doktora derecesine ihtiyaç duymaması gereken diğer iş kullanıcıları için giriş engeli oluşturmamasını sağlamaktır. Başarı, gelişmiş kodlamaya ihtiyaç duymadan yapay zeka süreçlerinin kontrolüne ve özelleştirilmesine olanak tanıyan erişilebilir platformlar sağlamanın iki bölümlü bir tarifini içerir; ve ardından kullanıcıların bu platformları yönetmeleri için yeterli eğitim. İkincisi, daha iyi sonuçlar için arama ve hızlı mühendislik konusunda rehberlik içermelidir.

Maksimum Yatırım Getirisi için Yapay Zeka İnovasyonunu Risk Yönetimiyle Harmanlamak

Yukarıdaki eğilimler, yeni yapay zeka odaklı verimliliklerden maksimum yatırım getirisi arayan finansal kuruluşlar için bugün yapay zekayı benimseme eğrisini tanımlıyor. Uyarı, yeni yapay zeka sistemlerini devreye alırken güvenlik veya uyumluluk açıklarının yanlışlıkla yaratılmamasını sağlamak için yeni yeteneklerin yanı sıra önemli bir risk yönetimi çabasının da gelmesi gerektiğidir.

Operasyonları önemli ölçüde ölçeklendirip süreçleri dönüştürebilseler de, Yüksek Lisans'lara dayanan üretken yapay zeka platformlarının, çalışma ürünlerine yapay zeka halüsinasyonları ve internetteki yanlış bilgileri dahil ettiği biliniyor. Ve geleneksel yapay zeka bile, yeni veri akışlarına uygun kimlik doğrulama önlemleri olmadan erişildiği durumlar veya hatalı süreçlere otomasyonun uygulandığı durumlar dahil olmak üzere riski büyütebilir ve böylece bu otomatik süreç gerçekleştiğinde olası uyumsuzluk örneklerini ölçeklendirebilir. Dönüşüm ekipleri NIST'i takip etmeli AI Risk Yönetimi Çerçevesi Yapay zeka ürünlerinin, hizmetlerinin ve sistemlerinin tasarımına, geliştirilmesine, kullanımına ve değerlendirilmesine rehberlik etmek.

Son derece hassas PII ve finansal işlemlerle ilgilenen bir sektörde yapay zekanın fintech organizasyonunda etkili ve güvenli bir şekilde kullanılmasının riskleri özellikle yüksektir. İyi haber şu ki, başarının getirisi de oldukça yüksek. Bunun nedeni, üretken yapay zekanın zamandan tasarruf sağlayan yeteneklerinin manuel iş yüklerini azalttığı ve maaşların daha yüksek olduğu bir sektörde üretkenliği artırdığı göz önüne alındığında, tasarruf edilen her saatin yatırım getirisini diğer sektörlere kıyasla arttırmasıdır.

.pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-radius: 5% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-size: 24px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { font-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-weight: normal !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a:hover { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-user_url-profile-data { color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { text-align: center !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-recent-posts-title { border-bottom-style: dotted !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { border-style: solid !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { color: #3c434a !important; }

• 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.fintechnexus.com/four-trends-fintech-generative-ai/