FinTech'in Geleceği: Tahmine Dayalı Analitik ve AI Odaklı İçgörüler

Sürekli gelişen finansal teknoloji (FinTech) ortamında, veriler yeni para birimi olarak ortaya çıktı. İnovasyonu yönlendirir ve sektörü yeniden şekillendirir. Dijital işlemlerin, çevrimiçi bankacılığın ve mobil ödemelerin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte, her saniye şaşırtıcı miktarda veri üretiliyor.

Bununla birlikte, yalnızca veri hacmi değil, aynı zamanda finans firmaları ve kurumlarının değerli içgörüler elde etmek ve bilgiye dayalı karar vermeyi yönlendirmek için bu potansiyelden nasıl yararlandığı da önemlidir.

Fiziksel dünyada ve küresel ekonomide dolaşan bilginin ölçeği muazzam ve çeşitlidir. Sensörler, uydu görüntüleri, web etkinliği, dijital uygulamalar, videolar ve kredi kartı işlemleri gibi çeşitli kanallardan kaynaklanır.

Bununla birlikte, işlenmemiş veriler, diğer verilerle birleştirilip karar almayı geliştirmek için bilgiye dönüştürülene kadar sınırlı bir öneme sahiptir. Veriler alaka düzeyi kazanır ve örneğin geçmiş veriler veya pazar eğilimleri içindeki satış rakamları bağlamsallaştırılarak değerli içgörüler ortaya çıkarır. Aniden, bu rakamlar, kıyaslamalara kıyasla veya belirli stratejilerin bir sonucu olarak büyüme veya düşüş gösterebilir.

Finansal işlemlerden üretilen veri hacmi artmaya devam ettikçe, FinTech şirketlerinin veri analitiğine ve yapay zeka tarafından desteklenen tahmine dayalı analitiğin entegrasyonuna yatırım yapması zorunlu hale geliyor. Bu geniş veri kümelerinin tüm potansiyelinden yararlanmak ve gelişmiş veri analizini mümkün kılmak için genellikle yapay zeka geliştirme hizmetlerinin uzmanlığını ararlar . Özellikle kalıpları çıkarmak ve tanımlamak ve bilinçli karar verme süreçlerini yönlendirmek için algoritmalar ve makine öğrenimi teknikleri kullananlar.

FinTech'te AI'ya Giriş

Mordor Intelligence raporuna göre, Fintech Market'teki yapay zekanın büyüklüğünün 2023'te 42,83 milyar dolar olduğu tahmin ediliyor. 2028'de 49,43 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Ayrıca, tahmin döneminde (2023) %2,91'lik bir YBBO ile büyümesi bekleniyor. -2028).

Bu, tahmine dayalı analitik ile bankacılık ve finans kurumlarının proaktif, bilgiye dayalı, stratejik iş kararları almak için gelecekteki trendler, müşteri davranışları ve piyasa dinamikleri hakkında değerli içgörüler elde edebileceğinin kanıtıdır.

Dahası, yakın tarihli Mckinsey'nin "Yapay Zekanın Özerkliği: Bankacılıkta Yapay Zekanın ön saflarında kalmak" raporu , teknolojinin, özellikle de yapay zekanın, blok zincirinin, bulut bilişimin ve veri ve tahmine dayalı analitik araçlarının , verimlilik elde etmede ve iş inovasyonunu yönlendirmede önemini vurgulamaktadır. finans sektörü. Bu teknolojiler, bankacılık şirketlerinin milyonlarca bireysel müşteri ve ticari müşteri de dahil olmak üzere geniş bir müşteri tabanına dijital platformlarında dikkate değer bir verimlilikle hizmet vermelerine olanak tanır. Hesap başına düşük BT işletim ve bakım maliyeti, kitlesel nüfusa hizmet verme avantajını daha da artırıyor.

Bulut bilgi işlem ve veri analitiğinden yararlanmak, finansal hizmetler endüstrisinin üstün risk modelleri geliştirmesini sağlar. Finansal risklerin hızlı bir şekilde değerlendirilmesine ve daha önce hayal bile edilemeyen bir sürecin müşteriler için kredi ürünlerinin onaylanmasına yol açar.

Ayrıca finansal şirketler, kredi taleplerini başarılı bir şekilde işleyerek ve maliyetler ile getiriler arasında bir denge sağlayarak ticari olarak sürdürülebilir ve karlı bir iş modeli oluşturabilirler. Vurgulanan örnekler, teknoloji odaklı çözümlerin benimsenmesinin geleneksel finans süreçlerini ve bankacılık uygulamalarını nasıl dönüştürebileceğini ve finansal hizmetleri daha geniş bir kitle için daha erişilebilir ve verimli hale getirebileceğini gösterdi.

Daha iyi karar verme için Gelişmiş Veri Analitiği

Yapay zeka odaklı içgörülerin uygulanması, FinTech işletmelerinin tanımlayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı analitiği kapsayan kapsamlı bir veri stratejisi oluşturmasını sağlar. Makine öğrenimi ve yapay zeka uygulaması, yetenekleri genişletir ve bu analitik yaklaşımların her türü için daha fazla veri güvenliği sağlar.

Günümüzde finansal kuruluşlar, analitik otomasyon araçları ve tahmine dayalı modelleme kullanarak veri işlemeyi otomatikleştirerek aynı şeyi yapıyor. İş perspektifine bağlı olarak, finans ekibi için veri stratejisi aşağıdakilerden oluşabilir:

• Satış rakamları, sayımlar ve müşteri istatistikleri gibi ham verilerin karar vermeye rehberlik edebilecek eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürülmesini içeren tanımlayıcı analitik . FinTech işletmeleri, geçmiş verileri analiz ederek geçmiş performans ve trendler hakkında fikir edinebilir.
• Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları ve sonuçları tahmin etmek için yapay zeka, makine öğrenimi ve Büyük Veri gibi gelişmiş teknolojilerden yararlanır. Tahmine dayalı analitik, verilerdeki kalıpları ve korelasyonları belirleyerek, işletmelerin gelecekteki trendler, müşteri davranışları ve pazar dinamikleri hakkında bilgiye dayalı tahminler yapmasını sağlar.
• Kuralcı analitik, akıllı öneriler sunarak ve istenen sonuçlara ulaşmak için en uygun eylem planlarını önererek analizi ilerletir. Normatif analitik, çeşitli veri girişlerini göz önünde bulundurarak ve algoritmalar kullanarak, işletmelerin zorlukları ele almasına ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur.

Normatif ve tahmine dayalı analitik, FinTech işinin sorunlarına ilişkin kapsamlı içgörüler sunar. Bunları ele almak için en etkili stratejiler hakkında rehberlik sağlarlar. Bu analitik metodolojiler, işletmelerin performansı optimize etmelerini, verimliliği artırmalarını ve hızla gelişen bir pazarda fırsatlardan yararlanmalarını sağlar.

Bankacılık ve finans sektöründe büyük öneme sahip bir başka analitik türü de gerçek zamanlı . Gerçek zamanlı analitik, verileri ve istatistiksel modelleri analiz etme ve gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak içgörü oluşturma sürecini ifade eder. Veri akışlarının sürekli olarak izlenmesini ve işlenmesini içerir, bu da FinTech kurumları için anında karar verme ve eyleme geçme olanağı sağlar.

FinTech'te AI-Driven Insights'ın Faydaları

Yapay zeka destekli olanlar kapsamındaki sözde “uç teknolojiler” arasında doğal dil işleme (NLP), sesli komut analizi, sanal aracılar, bilgisayar görüşü, yüz tanıma, blok zinciri, robotik ve davranışsal analitik yer alıyor. Bu gelişmiş yetenekler, katılım kanalları, akıllı danışmanlık ve daha hızlı işleme gibi çeşitli yönler aracılığıyla müşteri deneyimini ve sadakatini artırmada çok önemli bir rol oynuyor. Ek olarak, hassas sigortalama ile kişiselleştirilmiş teklifler sağlarlar. Son olarak, tüm değer zinciri boyunca operasyonel verimliliği artırırlar. Müşteri hizmetleri, izleme, kayıt yönetimi ve daha fazlasını kapsarlar.

Bir McKinsey raporuna göre, finans kurumları AI/ML kullanım durumlarına öncelik vererek çeşitli müşteri yolculuklarında 20'den fazla karar alma sürecinde otomasyon elde edebilir. Özellikle, yapay zeka ve analitik yeteneklerine giderek daha fazla yönelen bankalar, kilit alanları geliştirebilir:

• Muşteri kazanımı,
• kredi kararları,
• izleme ve toplama,
• müşteri ilişkilerini güçlendirmek,
• ve akıllı servis.

Finans sektöründe tahmine dayalı yetenekleri yapay zeka ve makine öğrenimine dahil etmenin çeşitli faydaları şunlardır:

• Gelişmiş Müşteri Kazanımı: Bankalar, uçtan uca otomasyon ve gelişmiş analitik kullanarak olağanüstü müşteri deneyimleri yaratabilir ve müşteri edinme yolculuğu boyunca son derece kişiselleştirilmiş mesajlar iletebilir. Bu yaklaşım, onlara daha güçlü müşteri edinme oranlarına yol açan bir rekabet avantajı sağlar.
• Artan Müşteri Yaşam Boyu Değeri: Müşterilerle çeşitli ürün ve hizmetlerde sürekli ve akıllı bir şekilde etkileşim kurmak, müşteri ilişkilerini güçlendirir ve sonuç olarak banka için yaşam boyu değerlerini artırır.
• Geliştirilmiş İşletim Verimliliği: Otomasyonu, özellikle satın alma ve hizmet sırasında belge işleme, inceleme ve karar verme aşamalarında kapsamlı bir şekilde benimsemek, bankaların işletme maliyetlerini önemli ölçüde düşürmelerine olanak tanır.
• Azalan Kredi Riski: Bankalar, potansiyel müşterilerin daha sofistike bir şekilde taranması ve daha yüksek temerrüt ve dolandırıcılık riskine işaret eden davranışların erken tespiti yoluyla kredi risklerini etkili bir şekilde azaltabilir ve daha istikrarlı ve güvenli bir finansal ortam sağlayabilir.

Ayrıca, kapsamlı ve çeşitli veri kümelerini neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz edebilen AA/ML modellerinin uygulanması yoluyla bankalar, kredi hizmetleri için yeni müşterileri verimli bir şekilde değerlendirebilir, uygun kredi limitleri ve fiyatlandırma belirleyebilir ve nakit girişlerinin gelecekteki sonuçlarına ilişkin daha iyi görünürlük elde edebilir. ve nakit akışı tahmin özellikleri ile çıkışlar.

Finansal hizmetlerde Predictive Analytics kullanım örnekleri

Gelişmiş analitiğin bir yönü olan tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verilerden, istatistiksel modellemeden, veri madenciliğinden ve makine öğreniminden yararlanır.

Finans liderleri, verilerdeki kalıpları ayırt etmek için finansta tahmine dayalı analitiği yaygın bir şekilde benimsiyor ve potansiyel risklerin ve fırsatların tanımlanmasını sağlıyor. Genellikle büyük veri ve veri bilimi ile uyumlu olan çağdaş şirketler, günlük dosyalarından kuruluş içindeki çeşitli havuzlara dağılmış görüntülere ve videolara kadar değişen bir veri seliyle boğuşuyor. Bu nedenle, veri bilimcileri, bu değerli içgörüleri bilgi rezervuarlarından çıkarmak, kalıpları etkili bir şekilde ayırt etmek ve gelecekteki olayları tahmin etmek için derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarını devreye alabilir. Lojistik ve lineer regresyon modelleri, nöral ağlar ve karar ağaçları gibi öne çıkan istatistiksel teknikler, bu tahmine dayalı sürecin temelini oluşturur ve daha ileri tahmine dayalı içgörüleri ve finansal kararları besleyen ön tahmine dayalı öğrenmeler üretir. Aşağıda, tahmine dayalı analitiğin finansal hizmetlerde nasıl kullanılabileceğine dair çeşitli kullanım durumlarını inceleyeceğiz.

Finansta Kredi Puanlama ve risk değerlendirmesi

Bankalar, potansiyel borçluların kredi değerliliğini değerlendirmek için tahmine dayalı bir model ve analitik kullanır. Tarihsel verileri, kredi puanlarını, finansal davranışı ve diğer ilgili faktörleri analiz eden tahmine dayalı modeller, kredi temerrüdü veya geri ödeme olasılığını değerlendirerek bankaların bilinçli kredi verme kararları vermesini sağlar.

Bankalar kredi riski yönetimini nasıl ele alıyor?

Bankalar, kredi riskini etkin bir şekilde yönetmek için çeşitli taktikler kullanır. Borç alanlar için asgari bir kredi puanının zorunlu kılınmasını içerebilen kesin borç verme kriterleri belirlerler. Ek olarak, kredi portföylerini rutin olarak izleyerek, borçluların kredi değerliliğindeki dalgalanmaları değerlendirerek ve gerektiğinde gerekli değişiklikleri yaparak.

Risk maliyetini değerlendirmek için borç verenler, borç alandan, borç verenin kendisinden ve kredi kuruluşları gibi dış kuruluşlardan gelen geniş bir veri yelpazesini kullanır. Kredi puanları ve kredi riski analiz modelleri, kredi verenlerin temerrüt olasılığı, kayıp temerrüt ve temerrüt riski gibi faktörlere dayalı olarak beklenen zararı tahmin etmelerini sağlayan yöntemler arasındadır .

Yapay zeka destekli kredi riski analizinden yararlanmak, borç verenlerin kredi başvuruları hakkında daha bilinçli kararlar almasını, ince kalıpları tespit etmesini ve potansiyel temerrütleri daha yüksek hassasiyetle tahmin etmesini sağlayarak sonuçta riskleri azaltır ve genel kredi portföyü kalitesini artırır.

Kredi puanını optimize etmek, gelirinizi nasıl önemli ölçüde artırabilir?

Miquido, NextBank CEO'sunu yapay zekanın pratik uygulamalarını ve FinTech'teki öncü gelişmeleri tartışmaya davet etti.

Finans ve bankacılık işinde yapay zekayı uygulamaya odaklanan ücretsiz bir web seminerinde, yapay zekanın pratik uygulamalarına ve kredi notunuzu nasıl kârlı bir güce dönüştüreceğinize odaklandık. Web semineri, NextBank'ın bir mobil bankacılık örnek olay incelemesini sunar.

AI ve ML kullanarak Dolandırıcılık Tespiti

Finans kurumları, hileli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için tahmine dayalı analitik kullanabilir. Bankalar, işlem verilerini ve müşteri davranış kalıplarını sürekli olarak analiz ederek şüpheli işlemleri işaretleyebilir ve dolandırıcılık faaliyetlerini önleyerek hem müşteri varlıklarını hem de bankanın itibarını koruyabilir.

2022'de, mali suç risklerini yönetmek için çerçeveler ve kılavuzlar geliştirmeyi amaçlayan ve 13 küresel bankadan oluşan bir birlik olan Wolfsberg Group, mali suç riskini yönetmede yapay zeka ve makine öğreniminin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için en iyi beş uygulamayı özetledi.

Bu uygulamalar, yapay zeka araçlarının kapsamını net bir şekilde tanımlamayı ve verilerin kötüye kullanılması ve algoritmik önyargıyı göz önünde bulundurarak kötüye kullanım riskini azaltmak için yönetişim planlarının uygulanmasını içerir. Riske dayalı uyarı önceliklendirmesi ve dolandırıcılık tespiti gibi faydaları dengelemek için düzenli risk değerlendirmeleri ile yapay zekanın gücünün orantılı kullanımına duyulan ihtiyacı vurgular. Dahası, AI'nın işlevlerini anlamak, hedefleri tanımlamak, önyargı gibi dezavantajları kontrol etmek ve araştırmacılar için açıklanabilirliği sağlamak için yeterli tasarım ve teknik uzmanlık gereklidir.

Çerçeve ayrıca, etik kontroller ve uyumluluk hizalaması ile satıcı tarafından sağlanan yapay zekayı kullanırken bile yapay zekanın yaşam döngüsü boyunca hesap verebilirliği ve gözetimi vurgular. Düzenleyicilerin şeffaflık beklentileri ile gizlilik gereklilikleri arasında bir denge kurmak çok önemlidir ve yapay zeka sistemleri, açıklığı sürdürmek ve sağlam bir denetim izi sağlamak için risk algılama kararları için net nedenler sağlamalıdır.

Bankacılık müşterilerini olası dolandırıcılık girişimlerinden koruma: NextBank vaka çalışması

İleri görüşlü bir bankacılık şirketi olan NextBank, güvenli ve kullanıcı dostu bir mobil uygulamanın potansiyelini fark etti. Kendini müşterilerine benzersiz güvenlik ve rahatlık sağlamaya adamış olan NextBank, yalnızca katı güvenlik gereksinimlerini karşılamakla kalmayan, aynı zamanda sorunsuz bir bankacılık deneyimi sunan bir mobil uygulama yarattı.

NextBank, en son güvenlik protokollerini ve sektördeki en iyi uygulamaları içeren çok katmanlı bir yaklaşımı benimsedi. Uçtan uca şifreleme ve katı kimlik doğrulama prosedürleri uygulayarak, kullanıcılar arasında bir güven duygusu uyandırarak, finansal işlemleri gönül rahatlığıyla gerçekleştirmelerini teşvik ettiler.

Katı OWASP Uygulama Güvenliği Doğrulama Standartlarına uymak için Nextbank'taki geliştirme ekibi uygun maliyetli, güvenli bir bankacılık uygulamasını benimsedi. Bu, en yüksek veri koruma ve güvenlik standartlarını sağladı. NextBank'ın vaka çalışması, müşterilerini olası dolandırıcılık girişimlerinden korumak için gösterdikleri ekstra çabayı gösteriyor.

Finansta yapay zeka destekli müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirme

Tahmine dayalı analitik, müşterileri tercihlerine, davranışlarına ve ihtiyaçlarına göre segmentlere ayırmak için kullanılır. Bankalar, müşteri segmentlerini anlayarak kişiselleştirilmiş finansal ürünler ve hizmetler sunabilir, müşteri deneyimlerini geliştirebilir ve müşteri sadakatini artırabilir. Bununla birlikte, bankacılık ve finans kuruluşları, uyum politikalarını ve yerleşik yasal şartları ihlal etmeden çok sayıda segmentasyon hedefini gerçekleştiren stratejiler geliştirme sorumluluğunu taşımaktadır.

Finansal kurumlar, birden çok kampanya ve temas noktasından elde edilen verilere dayalı tutarlı bir anlatı oluşturarak satış ve pazarlama kanallarında segmentasyon ve kişiselleştirme girişimlerinden yararlanabilir. İkincisi, ürün kullanımı ve ilgi alanına göre küçük müşteri segmentlerine yönelik kişiselleştirilmiş blog içeriği oluşturmak. Son olarak, müşterileri satın alma döngülerine göre segmentlere ayırmak ve pazarlama çabalarını her yolculuk aşamasındaki ihtiyaçlarına göre uyarlamak. Bu yaklaşımlar, müşteri deneyimlerini optimize etmek ve ilişkileri güçlendirmek için pazarlama analitiği ve veriye dayalı içerik oluşturmayı içerir.

LLM'ler ve yapay zeka, bankacılık sektöründeki kullanıcı deneyimini çeşitli şekillerde etkileyecektir.

Bankacılıkta Yapay Zekanın Geleceği Forbes

Örnekler arasında, kişiselleştirilmiş müşteri hizmetleri, özelleştirilmiş mali tavsiye ve proaktif dolandırıcılık tespiti sunmak için müşteri verilerinin analiz edilmesi yer alır. Ayrıca yapay zeka, daha hızlı müşteri desteği sağlarken rutin görevleri otomatikleştirmeye, verimliliği artırmaya ve bankalar için maliyetleri düşürmeye yardımcı olabilir. Son olarak, AI, sohbete dayalı bir bankacılık deneyimi oluşturmaya yardımcı olabilir. Kullanıcı etkileşimlerini basitleştirme ve bankacılık hizmetlerini birden çok dilde kullanıma sunma söz konusu olduğunda rakipsizdir.

SBAB' uygulamasında yapay zeka ile geliştirilmiş kişiselleştirme: Miquido'nun vaka çalışması

Miquido tarafından geliştirilen SBAB mobil uygulaması, finansal tasarruf ve kredi yönetimi için kapsamlı bir platformdur.

Yapay zeka destekli kişiselleştirmenin en iyi örneği olarak Miquido, uygulama içinde ev alıcıları için sezgisel ipotek kredisi kılavuzlarını entegre etti. SBAB uygulaması, kullanıcılara ipotek kredileri hakkında sıklıkla aranan bilgilere kolay erişim sunarak potansiyel ev alıcısının karar verme sürecini kolaylaştırıyor.

Churn Tahmini ve Müşteriyi Elde Tutma

Tahmine dayalı modeller, bankaların hesaplarını kaybetmesi veya kapatması muhtemel müşterileri belirlemesine yardımcı olur. Kayıp tahmini algoritması, finansta tahmine dayalı analitik için çeşitli faktörlerden yararlanabilir. Dikkate değer faktörler arasında müşteri demografisi ve psikografik, işlemler, fiyatlandırma verileri, ekonomik faktörler, müşteri davranış unsurları ve müşteri yolculukları yer alır.

Bankalar, proaktif bir şekilde müdahale ederek ve özel teşvikler veya kişiselleştirilmiş teklifler sunarak değerli müşterileri elde tutabilir ve kayıp oranlarını azaltabilir.

Pazar trend analizi ve yatırım fırsatları

Tahmine dayalı analitiğin yardımıyla finansal kuruluşlar, piyasa trendlerini analiz edebilir ve piyasa koşullarındaki değişiklikleri tahmin edebilir. Bu içgörüler, stratejik yatırım kararları almaya, portföyleri ayarlamaya ve ortaya çıkan fırsatlardan yararlanmaya yardımcı olur.

Dahası, tahmine dayalı analitik, finansal kuruluşların geçmiş verileri, pazar eğilimlerini ve müşteri davranışını analiz ederek yatırım fırsatlarını belirlemesine olanak tanır. Kuruluşlar, çeşitli finansal araçların ve varlık sınıflarının dinamiklerini anlayarak veri odaklı yatırım seçimleri yapabilir. Ayrıca, ortaya çıkan trendlerden faydalanabilir ve daha iyi getiri elde etmek için portföylerini optimize edebilirler.

Çapraz Satış ve Ek Satış Fırsatları

Tahmine dayalı analiz, bankaların mevcut müşteriler için çapraz satış ve ek satış fırsatlarını belirlemesine yardımcı olur. Bankalar, müşteri verilerini ve satın alma geçmişini analiz ederek ilgili finansal ürün ve hizmetleri önerebilir. Sonuç olarak, geliri ve müşteri bağlılığını artırın.

Portföy Optimizasyonu

Tahmine dayalı modeller, gelişmiş yatırım portföyleri için en uygun varlık tahsislerini önermek üzere risk iştahını, geçmiş piyasa verilerini ve müşteri hedeflerini kullanır. Portföy optimizasyonunun yatırımcılar ve yöneticiler için önemli avantajları vardır. Riski etkin bir şekilde yönetirken, etkin sınırda arzu edilen bir risk-getiri dengesine ulaşarak getirileri en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. Bu, risk birimi başına yüksek getiri sağlayarak müşterileri memnun eder.

İkincisi, portföy optimizasyonu çeşitlendirmeye, sistematik olmayan veya fiyatlandırılmamış riskleri azaltmaya ve yatırımcıları düşük performans gösteren varlıkların olumsuz yönlerinden korumaya vurgu yapar. İyi çeşitlendirilmiş bir portföy, yatırımcıların çalkantılı piyasa koşullarında bile rahat bir bölgede kalmasını sağlar. Ayrıca, aktif portföy yönetimi ve pazar verilerinin analizi, yöneticilerin pazar fırsatlarını diğerlerinden önde belirlemesine olanak tanır. Ayrıca, yatırımcılarının yararına bu fırsatlardan yararlanmalarına da olanak tanır.

Mevzuata uygunluk

Tahmine dayalı analitik, bankalara mevzuat uyumluluğunu sağlamada yardımcı olur. Bankalar, çok büyük verileri analiz ederek cezalardan kaçınabilir ve düzenleyici gereklilikleri karşılayabilir. Bu verileri, olası uyumluluk risklerini belirlemek ve önleyici tedbirler almak için kullanırlar.

Yapay zekanın ortaya çıkışı, finansal hizmetler sektöründe uyumluluk süreçlerinde gelişmiş verimlilik, doğruluk ve maliyet etkinliğine yol açmıştır.

Ascent'te Jon Leitner Başkan

Yapay zeka destekli araçlar, kategorilere ayırma, etiketleme ve dizine ekleme yoluyla büyük hacimli veri ve belgeleri verimli bir şekilde düzenleyebilir. Bu yetenek, özellikle yasal uyumluluk için faydalıdır . Finans kurumlarının belirli işlemleri, müşterileri veya davranış modellerini hızlı bir şekilde tanımlamasını ve izlemesini sağlar. Ek olarak, yapay zekanın veri yapısını standartlaştırma yeteneği öznelliği ortadan kaldırarak farklı departmanlar arasında tutarlılık sağlar ve kolay karşılaştırmaları kolaylaştırır. Sonuç olarak, uyumluluk raporlarındaki hata veya eksiklik olasılığı önemli ölçüde azalır.

Finansal Tahminde Tahmine Dayalı Modeller

Tahmine dayalı modeller, finansal tahminleri dinamik ve veriye dayalı bir disipline dönüştürerek işletmeleri daha önce erişilemeyen içgörülerle güçlendirdi. Bu modeller, işletmeler ve finans profesyonelleri için vazgeçilmez araçlardır. Gelir tahmini, kredi riski değerlendirmesi ve öngörülemeyen bir finansal ortamda müşterileri anlama konusunda yardımcı olurlar.

Yapay zekanın finansal tahmin ve karar vermedeki rolü

Yapay zekanın çok büyük hacimli verileri işleme, karmaşık kalıpları ortaya çıkarma ve tahminler oluşturma yeteneği, sektör liderlerinin dikkatini çekti. Uzmanlar, AI'nın daha kesin ve gerçek zamanlı bilgiler sağlayarak finansal tahminleri geliştirme potansiyelini vurguluyor. Ek olarak, AI'nın rolü, insanın karar vermesini artırmada artar. Yapay zeka, insan uzmanlığıyla birleştirildiğinde, karmaşık ve yoğun veri içeren senaryolarda karar sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirebilir.

Finansal kurumlar, yapay zeka destekli tahmine dayalı analitiği kullanarak rekabet avantajı elde eder. Yapay zeka güdümlü tahminler, pazar eğilimleri, tüketici davranışı, tedarik zincirleri ve risk yönetimi hakkında kritik bilgiler sağlar. Ayrıca çevik ve iyi bilgilendirilmiş karar vermeye izin verirler. Yapay zekanın analitik yetenekleriyle insan uzmanlığının bu birleşimi, yeni bir verimlilik ve stratejik avantaj çağı başlatıyor. Aynı zamanda finans ve bankacılık sektörünü sürdürülebilir büyümeye ve başarıya yönlendiriyor.

Finansal hizmetler tahmine dayalı analitikle geleceğe nasıl yatırım yapabilir?

Bu gelişmelerin bir adım önünde olmak için, bankalar ve büyük finans kuruluşları apt teknoloji altyapısına yapılacak yatırımlara öncelik vermelidir. Bu, bulut tabanlı çözümlerin benimsenmesini, NLP veya sohbet robotu geliştirmede şirket içi uzmanlığın desteklenmesini ve fintech girişimleriyle işbirlikleri kurulmasını içerebilir . Ayrıca, uyumluluğu sağlamak ve dolandırıcılığa karşı koruma sağlamak için katı veri yönetişimi ve güvenlik önlemlerinin uygulanmasına önem verilmelidir.