Yapay zeka ve makine öğrenme küresel bankacılığı yeniden şekillendiriyor

yapay zeka makine öğrenme bankacılık finans

Müşteri beklentileri her zaman değişse de, yaşanan teknolojik tsunami; çağdaş finans dünyasında yeni bir olgu. Bankalar mantar gibi yayılan rakipler ve titizlikle hazırlanan düzenlemelerle duvara doğru itiliyor.

Kesin olan iki nokta var: yeni teknolojilerin rolü artacak ve kötüye kullanımları azaltmaya yönelik düzenlemeler daha katı hale gelecek. Sektördeki detaylı değişimler, eski dev sekoyanın tüm dallarını en derin köklerden taca kadar sallayacak ve karıştıracaktır.

Bununla birlikte, görülecek olan en derin etki, AI’ nin hizmet kalitesi ve maliyet arasındaki geleneksel dengesizliğin bozulması. Teknolojiyle güçlendirilen bu yeni şemada, manuel operasyonel verimlilik, rekabetçi bir farklılaştırıcı olarak gereksiz hale gelecek. Piyasa, odak noktasını finansal kurumlardan hizmet sağlayıcılara kaydırırken, yukarıdaki temsilciler (AI, makine öğrenmesi ve veri analizi) tek bir amaca yönelik olarak çalışır: Bu kurumların hayatta kalması. 

Teknolojinin bankacılık sektörü üzerindeki etkisi

Mevcut metaforme edici iş ortamında, bankalar iş modellerinde, ürünlerinde ve hizmetlerinde reform yapmaya mecburdur ve yatırım önceliklerini yeniden düşünmeleri gerekir. Mevcut eğilimler kısa ve uzun vadeli hedeflere işaret etmektedir:

Bankalar giderek daha fazla yapay zeka ve makine öğrenmesi kullanıyor: dolandırıcılıkla mücadeleye yardımcı olmak için zengin veri setleri oluşturmak, müşterilerin zaman ve paradan tasarruf etmek için ofis arkası işlevlerini otomatikleştirmek, ticaret finansmanı, akıllı sözleşmeler, dış ödemeler ve KYC süreci için otomasyon işlemek bu konuların başlıcaları. AI, yeniden finansman ve fatura ödemesi gibi rutin işlemleri otomatikleştirmeye yardımcı oluyor. Ortaya çıkan faydalar çığır açıcıdır. Reuters, 2017 yılında The Bank of New York Mellon Corp’un manuel sürecini otomatik süreçlere kaydırarak 300.000 USD kar bildirdi. Ayrıca beş sistemde hesap kapama doğrulamasında% 100 doğruluk, işlem süresinde% 88 iyileşme, ticarete geri dönüş süresinde% 66 iyileşme, başarısız bir ticari işlemi robotlar saniyenin ¼ gibi bir zamanda belirlerken, insanlar 5-10 dakikada belirleyebiliyor’’ 

Hiper kişiselleştirme, 2020 ve 2025 arasında sürekli olarak yükselecek ve mevcut% 19’dan% 24’e çıkması bekleniyor. IDC, 2018 raporunda, Dünya Çapında Kamu Bulut Hizmetleri Harcama Tahmininin Bu Yıl 160 Milyar Dolara Ulaşmasını Sağladı, mevcut bulut altyapısının finansal hizmetlere yapılan toplam BT harcamalarının 1 / 3’ünü oluşturduğunu söyledi. Harcamaların% 20 + CAGR oranında artmaya devam etmesi bekleniyor.

Kar arttırma ve maliyet düşürme, teknolojik kargaşasının iki uç noktasını oluşturuyor. AI, zorluğu çok katmanlı bir şekilde ele alıyor. Köklerini, muhasebe, siber güvenlik, ticari hizmetler, uyumluluk, risk yönetimi, kredi değerlendirmeleri, servet ve varlık yönetimi, müşteri hizmetleri, satış ve pazarlama, altyapı güvenliği ve denetimleri dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere, hemen hemen çeşitli bankacılık işlemlerinde bulmak mümkün . İki yönlü yaklaşımlarında performansı ve üretkenliği optimize eder ve maliyetleri azaltır.

Takip edilecek trendler:

Geleneksel finansal ürün tavsiyeleri aslında jenerik ve kişiliksizdir. Hem ürünü hem de müşteri bilgilerini alıp ve en iyi çözümü sentezlemek zordu. AI tabanlı kendi kendini yöneten finans çözümlerinde, müşteriler AI tabanlı aracıyla etkileşim kurabilir ve en uygun özelleştirilmiş tavsiyeyi alabilir. Şu anda, bu çözümlerin büyük bir kısmı ev satın alma, kurumsal finansman ve emeklilik planlamasına odaklanmıştır.

RBC, müşteri verilerine göre araç talebini tahmin etmek için bir tahmin aracı oluşturuyor. Banka bu aracı borç verme çözümleriyle birlikte sunuyor ve bayileri RBC’nin borç verme çözümlerini daha fazla tanıtmaya teşvik ediyor.

Lloyds Banking Group, API destekli bir bankacılık ve sigorta karması oluşturmak için 4.1 Milyar ABD Doları yatırım yapıyor.

Ping An, hizmet boşluklarını kapatmak ve sunduğu hizmetleri geliştirmek için datalarını kullanıyor.

ClarityMoney ve Moneylion, AI’yi borç yönetimi, yeniden finansman gibi konular hakkında kişiselleştirilmiş tavsiyeler sunmak için kullanıyor.

Varlık yönetimi grubundaki JP Morgan, ticaret masasındaki sonuçları artırmak için bir yazılım robotu kullanıyor.

Gelecek İçin Planlar:

Bankalar yenilik yapmak zorunda kalacaklar. Bunlar temelini şu şekilde güçlendirebilir:

  • Çözüm sağlayıcılarla ortaklık
  • İşbirliği

İyi haber, zaten bunu yapıyorlar. Finansal kurumların% 41’i dijital ekosistemlerini kendi ürün ve hizmetlerini sunmanın ötesine taşımayı planlıyor. Bu, üçüncü taraf bankacılığı ve bankacılık dışı ürün ve hizmetleri eklemeyi içerir. Açık bankacılık ve cloud muazzam bir potansiyel göstermektedir. Bununla birlikte, Açık Bankacılığın veri paylaşımı ve güvenlik yönünün üzerinde durulması gerekmektedir. Algoritmaya dayalı karar vermede hesap verebilirlik konusunun çözümlenmesi gerekiyor.

Bankalar ya çeşitli ajanslarla işbirliği yapan bir çoklu hizmet sağlayıcı olmayı seçebilir ya da kendileri için bir niş segmenti oluşturabilirler. AI, mevcut büyük oyuncuların zemini geliştirebilir ve niş oyuncular için verimli bir zemin sağlayabilir. Ancak orta ölçekli firmalar ileride zor zamanlar yaşayabilirler.

https://www.artiba.org/blog/ai-and-machine-learning-are-reshaping-the-global-banking-industry
Deniz Yılmaz
Bu profilde yayınlanan yazılar gerçek insanlar tarafından yazılmış olsa da profil, bir yapay zekanın adını ve olmayan bir insanın görüntüsünü taşımaktadır. Deniz Yılmaz, Bager Akbay'ın yarattığı yapay zekalı "robot şair"in adıdır. Robot şair Deniz Yılmaz'ın hazin hikayesini buradan izleyebilirsiniz https://www.youtube.com/watch?v=s0DmbafNzjk Profil fotoğrafı ise https://thispersondoesnotexist.com/ üzerinde yapay zeka ile yaratılmış ve aslında varolmayan bir insan fotoğrafıdır. Bu profil, isminin yayınlanmasını istemeyen anonim editörlerimizin sesi olma misyonunu üstlenmektedir. Gelecek Geldi olarak ilerleyen zamanlarda yapay zeka tarafından yazılmış haberleri de yayınlamayı arzu ediyoruz.