Bankalar, modern toplumun ve dünya ekonomisinin finansal yaşamının gelişmesinde önemli bir rol oynamakta; nakit, kredi ve mevduat ile işlemler gerçekleştirmektedir. Yapay zekanın aktif olarak bankacılık sektörüne tanıtılmasının amacı bu süreçleri optimize etmektir. Bankacılık yapılarının sinir ağlarını nasıl kullandığını size tam olarak anlatacağım ve en önemlisi bizim için herhangi bir risk var mı?
Tarihsel olarak bankacılık sektörü her zaman yenilikleri ilk uygulayanlardan biri olmuştur. Zaten yirminci yüzyılın 50’li yıllarında, gelecekteki borç vereni değerlendirmek için matematiksel modeller kullanıldı, 80’li yıllarda bilgisayarların finansal segmente aktif olarak tanıtılması başladı.
Makineler endekslerin dinamiklerini hesaplayıp yatırım stratejisini belirleyebiliyordu. 21. yüzyılda bankacılık segmenti, bankalarda risk analizi amacıyla aktif olarak kullanılmaya başlanan yapay zeka teknolojilerini tamamen benimsedi. Her şey kredi skorlama probleminin çözülmesiyle başladı ve yavaş yavaş diğer bankacılık ürünlerine doğru ilerledi.
Yüksek Lisans teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte mobil uygulamalarda sesli asistanlar, telefon operatörlerinin ilk hattında ve hukuki nitelikte olanlar da dahil olmak üzere belge metinlerinin otomatik yazılması görevlerinde yapay zeka kullanılmaya başlandı. Bilgisayarlı görme yöntemleri, elektronik belge yönetimi amacıyla belgeleri tanımak, pasaport ve diğer belgeleri taramanın sonuçlarına göre müşteri verilerinin doldurulmasını hızlandırmak için kullanılır. Yapay zeka yöntemleri aynı zamanda pazarlama amacıyla da kullanılıyor: müşterileri segmentlere ayırmak ve kişisel teklifler geliştirmek.
Yakın zamanda Birleşik Krallık’tan uzmanlar, bankacılık sektöründe yapay zekanın rolüne ilişkin geniş ölçekli bir araştırma yayınladı. Hesaplamalara göre, bu teknolojilerin geliştirilmesi ve uygulanması için bankacılık yapılarının maliyeti 2030 yılına kadar 300 milyar dolara ulaşacak.
Yapay zeka teknolojilerinin finans sektörüne girişini diğer alanlarla karşılaştırırsak genel olarak pilotaj ve test aşamasından bahsedebiliriz.
Rus bankaları örneğini kullanırsak, sinir ağlarının bazı bölgelerde oldukça etkili çalıştığını, bazılarında ise bariz sorunların olduğunu görüyoruz. Ancak başka bir şey daha gösterge niteliğindedir – neredeyse tüm büyük bankalar, kendi yapılarında yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinden ve uygulanmasından sorumlu ayrı bölümler oluşturmuştur.
Müşterilerle iletişim
Sinir ağı, belirli algoritmalara dayanarak size tam olarak ne yanıt vereceğine ve nasıl diyalog kuracağınıza karar verir. En ilginç vakalardan biri, adı markanın kurucusu Oleg ile aynı olan Tinkoff Bank’ın ses asistanıdır. Oleg’in kullanımı sayesinde banka yılda yaklaşık 360 milyon ruble tasarruf ediyor ve sohbet botu, gelen tüm isteklerin yaklaşık yarısını işliyor. Doğrudan iletişime ek olarak, sinir ağı artık hangi bankacılık ürününün sizin için en çekici olacağını hesaplayacak ve karar verecektir – mevduat, kredi veya özel koşullara sahip bir kart.
Borç verme
Bir yandan çok sayıda çalışan, başvuruları manuel olarak inceleyerek her zaman bu yönde çalıştı. Ve burada iki nokta önemlidir – bankanın bu çalışanların ücret fonuyla ilgili artan maliyetleri. İkincisi ise hatanın insan faktöründen kaynaklanma ihtimalidir.
Öte yandan, manuel inceleme kredi verme olasılığına ilişkin kararı geciktirdiğinden müşteri her zaman zarar gördü. Bankalar yapay zeka teknolojisini devreye sokarak neredeyse tüm sorunları çözmeyi başardılar. Başvurular çok hızlı bir şekilde işleme alınıyor, yapay zeka her zaman doğru kararı veriyor. Rus bankaları da bunu kabul ediyor ve artık geri ödenmeyen kredilerin yüzdesinde bir azalma olduğunu belirtiyor.
Güvenlik
Rusya Merkez Bankası’na göre, 2023’ün ilk çeyreğinde müşterilerden fon hırsızlığı rekoru kırıldı. Dolandırıcılar Rusların hesaplarından 4,5 milyar rubleden fazla para çalmayı başardılar.
Bu nedenle dolandırıcılık eylemlerini belirlemek, bu endüstri bağlamında sinir ağları için umut verici görevlerden biridir. Zaten bugün, yapay zeka finansal izleme gerçekleştiriyor, büyük miktarda veriyi durmadan tarıyor, bireylerin ve tüzel kişilerin karakteristik olmayan davranışlarını tespit ediyor. Ayrıca sinir ağları siber saldırıların gerçeklerini tespit eder.
Borçlularla çalışma
Borçlularla çalışırken yapay zeka kullanma uygulaması Rusya’da oldukça uzun zaman önce başladı. Sberbank ilk vakaları 2017’de açıklamıştı; 2018’de ise bir diğer büyük piyasa oyuncusu VTB Bank bu teknolojinin uygulamaya konulduğunu duyurmuştu. Günümüzde borçlularla iletişimin yaklaşık yarısı sinir ağları üzerinden gerçekleştirilmektedir. Ancak mevcut Rus mevzuatıyla ilgili bazı sorunlar da bu yöndedir. Robotik toplayıcıların kullanımı gri alan olarak adlandırılan alana girmektedir. Resmi olarak izin verilmiyor ancak yasak da değil. Tabii bu durum kamuoyunda olumsuz bir tepkiye neden oluyor.
Ayrıca geçen yıl borçlularla iletişimde robot toplayıcıların kullanılmasının yasallığıyla ilgili birçok büyük dava açıldı. Uygulama, bu teknolojinin çok agresif bir şekilde kullanılması durumunda yasal işlem başlatıldığını göstermektedir. Örneğin bir robot borçluyu her saat başı arıyor. Ve bazı bankalar, sonuçlarından korkmadan bunu sakince kullanıyor. Diğerleri ise müşteri sadakatiyle ilişkili itibar risklerinden korkuyor.
Yapay zekanın bankacılık segmentinde kullanımı sadece sayılan alanlarla sınırlı değil. Artık sinir ağları tarafından büyük miktarda iş gerçekleştiriliyor: belge tanıma, toplama için en uygun rotaları oluşturma, müşteri akışını dikkate alarak ofis çalışma programlarını geliştirme, yeni ofisler açmak için başarılı yerleri seçme vb.
Bankacılık sektöründe sinir ağlarını kullanmanın riskleri
Sinir ağı, hatayı azaltmak için ilk aşamada geniş bir veri dizisine sahip olması ve belirli bir algoritmanın uygulanması sürecinde sürekli olarak eğitilmesi gerekecek şekilde tasarlanmıştır. Ve burada yüzbinlerce bankacılık müşterisinin kişisel verilerinin yanı sıra ticari sırlar içeren tüzel kişilere ait bilgilerden bahsediyoruz.
2023’te büyük ölçekli bir araştırma yayınlandı Kurumsal sektörde bilgi güvenliği konusunda uzmanlaşmış bir şirket olan InfoWatch tarafından. Uzmanlar, Rusya’da 2022 yılında kişisel veri içeren 667 milyondan fazla kaydın sızdırıldığını söyledi. Bu rakamı 2021 yılıyla karşılaştırdığımızda aslında neredeyse 2,5 katlık bir artış görüyoruz. Olumlu bir trend; kişisel verilerin bankacılık yapılarından sızması daha az yaygın hale geliyor. Dolayısıyla yapay zekanın gelişmesinin kişisel veri sızıntısının azaltılmasına olumlu etkisinden bahsedebiliriz.
Bir sinir ağının algoritması her zaman bir kişi tarafından belirlenir, ancak ortaya çıkan soru, etik açıdan bakıldığında cinsiyet, milliyet veya dinsel bağlılığın ne kadar derinlemesine çözüldüğüdür. Örneğin, kredi vermeye karar verirken erkekler avantajlar elde edebilirler, çünkü diğer koşullar eşit olsa bile istatistiksel olarak insanlığın adil yarısından daha fazlasını kazanıyorlar. Rusya’daki her banka etik sorunları çözmek için bağımsız olarak çalışıyor. Örneğin Sberbank kendi etik kurallarını geliştirmiş, VTB ise sinir ağı kararlarını etik açıdan değerlendiren modeller geliştirmiştir.
Çağrı merkezi çalışanlarının azaltılması, kredi verme kararları veren uzmanların ve robot toplayıcıların neredeyse tamamen ortadan kaldırılması – ve bu, bugün değiştirilenlerin tam listesi değil sinir ağı. Ve çalışanların azaltılması objektif bir süreçtir.
Rusya Federasyonu Merkez Bankası bu sürece 2015 yılında hat çalışanlarının %30’unu keserek başladı. 2023 yılında iki dalga azaltımla ilgili bilgi açıklandı. İlkbaharda yaklaşık 1000 çalışan işten çıkarıldı. Biraz sonra sonbahar dalgası bizi bekliyor. Sberbank, 2018 yılında orta düzey yöneticilerin %70’ini işten çıkarmayı planladığını duyurdu. Ancak 2018 sonunda gerçek durumun tamamen farklı olduğu ortaya çıktı – resmi istatistiklere göre çalışanların yalnızca% 5’i işten çıkarıldı. Banka, 2025 yılına kadar çalışanlarının yarısının hizmetlerini ortadan kaldırmayı planlıyor.
