Yapay Zeka (AI) ana akım haline geldi ve bankacılık sektöründeki operasyonlarda devrim yaratmaya hazırlanıyor. Bu artışı tetikleyen çeşitli faktörler var; özellikle veri hacmindeki ve karmaşıklıktaki katlanarak artan büyüme, hızlı erişim baskısını artırdı.
ve kesin karar verme ve şeffaflığın zorunluluğu. Üretken yapay zeka, bankaların büyük miktarda veriyi özetlemesine yardımcı olma konusunda paha biçilmez bir değere sahip olsa da ve bunu fısıldamanız gerekebilir, ancak dünyada otomasyonu yönlendiren tek teknoloji bu değil.
Bankacılık sektörü. 

Yapay Zeka Bağlamla Başlar 

Risk modellemede, girdi veri noktalarının veya özelliklerinin seçilmesi, çoğu zaman model veya algoritma seçimini geride bırakarak büyük önem taşır. Şeffaflık ve açıklanabilirliğin modellenmesine yönelik sıkı düzenleyici gerekliliklere bağlı bir sektörde,
model seçiminin sıklıkla kısıtlanması, model başarısının veya başarısızlığının birincil belirleyicileri olarak girdi özelliklerinin önemini artırmaktadır. Bu nedenle asıl soru şudur: Özelliklerimize maksimum bağlamsal alakayı nasıl aşılayabiliriz? 

Ağ tabanlı özellikler, şeffaflık ve açıklanabilirlik zorunluluğunu yerine getirirken modellere bol miktarda bilgi aşılamak için güçlü bir mekanizma olarak ortaya çıkıyor. Etkili bir yaklaşım, ısmarlama belge varlığı ağlarından yararlanmayı gerektirir.
İşletmelerin ve bireylerin birbirine bağlılığını tanımlayan özellikler üretir. Örneğin, şirketler ile yöneticileri arasındaki ilişkileri gösteren ağ özelliklerinin kullanımı, makine öğrenimi kabuk şirketi için önemli girdiler olarak hizmet edebilir
algılama modelleri, bazı durumlarda yalnızca kayıt düzeyindeki özelliklere dayanmakla karşılaştırıldığında performansta %20'lik bir artış sağlar. 

Bu tür modellerin çıktıları (paravan şirketlere ve bunların oluşumunu yöneten aracılara ilişkin tahminler), Kara Para Aklamayı Önleme (AML), Müşterinizi Tanıyın (KYC) ve Dolandırıcılığı Azaltma genelinde risk tespit çabalarının desteklenmesine yönelik çıkarımlar içerir.
etki alanları. 

Bileşik yapay zeka teknoloji kümesinden yararlanan bankalar, geniş yapılandırılmış ve yapılandırılmamış sektör verilerine erişimin yanı sıra konu uzmanlığını çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleriyle entegre edebilir. Bu kapsamlı yaklaşım uyarlanabilirliği artırır,
Modellerin doğruluğu ve etkinliği. Model geliştirme süreci boyunca uzmanlık ve alan bilgisinden yararlanmak, karmaşık iş sorunlarının çözümünde yüksek doğruluk ve güven sağlar. Kısacası yapay zekayı uygulamak isteyen bankalar yapay zekaya güvenmekten kaçınmalı
bir model, teknik veya yaklaşım. Bunu yapmak perspektif, uyarlanabilirlik ve performansta sınırlamalara yol açabilir.  

Ağ Özelliklerinin Önemi 

Ağlar, çeşitli bağlamlarda varlık ilişkilerini modellemek için çok yönlü bir çerçeve sunar. Örneğin, taraflar arasındaki ödeme işlemlerini gösteren ağlar, mali suiistimalin açık işaretlerini ortaya çıkarabilir. Belirli kalıpları inceleyerek
Benzer büyüklükteki işlem döngüleri gibi ağlar sayesinde bankalar, işlemleri tek başına incelerken aksi halde tespit edilemeyecek riskleri ortaya çıkarabilir. Ayrıca, bilinen dolandırıcılık olaylarını içeren bir veri havuzuyla desteklendiğinde ağ özellikleri
U dönüşü veya döngüsel ödemelerin sıklığı gibi, denetimli öğrenme modellerini güçlendirebilir ve gelecekteki risk senaryolarına yönelik tahmin kapasitelerini artırabilir. 

Kurumsal riski modellemek için özellikle göze çarpan bir ağ, yöneticileri, hissedarları ve bağlı kuruluşları kapsayan kurumsal yasal hiyerarşidir. Ağ boyutu, bağlantı yoğunluğu ve hiyerarşik katmanlar gibi temel özellikler,
Denetimli öğrenme modellerinde segmentasyon ve özellik oluşturmaya yönelik çok değerli boyutlar, potansiyel riskleri etkili bir şekilde ayırt etme ve azaltma yeteneğimizi geliştirir.  

Araştırmacılar ve analistler için grafik analitiği, farklı veri kümeleri arasındaki gizli bağlantıları analiz etmelerine, görselleştirmelerine ve anlamalarına olanak tanıyarak tam burada kendini gösteriyor. En önemlisi ölçeklenebilir ve sezgisel olması, ekiplerin milyarlarca doları geçmesine olanak tanıyor
Yüksek frekanslı sorgulamayla verimden ödün vermeden kenarların taranması.  

Kuruluş Çözümü Bankacılığın Geleceğini Dönüştürüyor 

Varlık çözünürlüğü, verileri ayrıştırmak, temizlemek ve standartlaştırmak için gelişmiş yapay zeka ve Makine Öğrenimi tekniklerinden yararlanarak farklı veri kümelerindeki varlıkların güvenilir bir şekilde tanımlanmasına olanak tanır. Bu süreç, ilgili kayıtların kümelenmesini, niteliklerin toplanmasını içerir.
her varlık için ve varlıklar ile bunların kaynak kayıtları arasında etiketli bağlantılar kurulması. Geleneksel kayıttan kayda eşleştirme yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında varlık çözünürlüğü önemli ölçüde artırılmış etkinlik sunar. 

Kuruluşlar, her kaynak kaydını doğrudan bağlamaya çalışmak yerine, gerçek dünya verilerini bağlamak için merkezi noktalar olarak yeni varlık düğümlerini tanıtabilir. Yüksek kaliteli varlık çözünürlüğü yalnızca dahili verilerin bağlanmasını kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda entegrasyonu da mümkün kılar
Daha önce doğru bir şekilde eşleşmesi zor olan kurumsal kayıtlar gibi değerli dış veri kaynakları. 

Varlık çözümleme teknolojisinin bankacılık sektörüyle entegrasyonu, bankaların toplu tabanlı süreçlerden çok kanallı hizmet çerçeveleri üzerinden neredeyse gerçek zamanlı ürün ve hizmet tekliflerine geçiş yapmasına olanak tanıyan önemli bir ileriye doğru atılım anlamına geliyor. Bu
evrim, sahtekarlıkla mücadelenin ötesine geçerek çağrı merkezleri, şubeler ve dijital kanallar dahil olmak üzere çeşitli temas noktaları aracılığıyla tüm müşteri etkileşimlerini kapsayabilir ve kesintisiz ve dinamik bir müşteri deneyimi sağlayabilir. 

Üretken yapay zekanın oynayacağı önemli bir rol var 

Gelecek yıl, üretken yapay zeka asistanlarının Büyük Dil Modellerinden (LLM) yararlanarak bankacılıkta giderek daha yaygın hale gelmesini bekliyorum. Üretken yapay zeka, sezgisel ve konuşmaya dayalı bir arayüze olanak tanıyarak analistler için verimliliği artırır
Soruşturmalar kapsamında risk tanımlaması yapmaktadır. Bu yapay zeka asistanı, tüm analist personeline en deneyimli araştırmacılar seviyesinde performans gösterme gücü verdiğinden, kuruluşlar için potansiyel avantajlar oldukça büyüktür. Bu asistanların çoğu
İşletmelere, tescilli, açık kaynaklı veya OpenAI'den ChatGPT gibi ticari olarak temin edilebilen modeller olsun, tercih ettikleri modelleri kullanma esnekliği sağlayan LLM'den bağımsız olun. Bileşik yapay zeka yığınının diğer yönleriyle entegre edildiğinde desteklenecektir
varlık çözünürlüğü, grafik analitiği ve puanlama yetenekleri, doğal dil sorgularını ve istemlerini etkinleştirerek benzeri görülmemiş bir potansiyelin kilidini açar.  

En önemlisi, tüm üretken yapay zeka ürünleri, daha geniş yapay zeka otomasyonuna bağlı veya bağımsız olarak hareket edemez. Üreteceği sonuçlar yalnızca üzerine inşa edildiği veri, bağlam ve varlık çözümleme teknolojisi kadar iyidir. Uygulamayı planlayan bankalar
Üretken yapay zeka, farklı teknolojilerin yapay zeka otomasyon teknoloji yığınına nasıl uyacağı konusunda daha geniş kapsamlı düşünmelidir.  

• 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/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs