Finansta Aracı Yapay Zeka: Veri Liderleri Güvenli Bir Şekilde Nasıl Ölçekleniyor?

Avrupa genelinde, finansal hizmetler sektöründeki veri liderleri kendilerini zor bir yolda buluyor: Yapay zeka araçlarını uygulamaya ve ölçeklendirmeye istekliler, ancak uyumluluk, risk yönetimi ve somut değer sağlama zorluğuyla kısıtlanıyorlar. CDO Insights 2025 anketiKüresel veri liderlerinin %97'sinden fazlası, üretken yapay zekanın iş değerini açıkça göstermekte zorlandıklarını söylüyor. Ayrıca, %87'si yapay zekaya yatırımı hızlandırmayı planlarken, %67'si yapay zeka pilot projelerinin yarısından azını tam ölçekli dağıtıma geçirdiklerini itiraf ediyor.

En büyük engellerden biri, liderliğin desteğini almaktır. Katılımcıların üçte birinden fazlası (%35), yapay zekanın yaygınlaşmasını engelleyen en önemli zorluklardan birinin destek sağlamak ve değer göstermek olduğunu söylüyor. Bu, birçok kişinin ölçülebilir kanıt noktaları olmadan daha geniş kapsamlı uygulamalara girişmekten çekinerek bekleme modunda kaldığı anlamına geliyor.

Bu tereddüt, teknolojinin potansiyeliyle taban tabana zıttır. McKinsey Yapay zeka ve analitiğin küresel bankacılığa yıllık 1 trilyon dolara kadar ek değer sağlayabileceği tahmin edilirken, yalnızca üretken yapay zekanın bile bu değere katkıda bulunabileceği belirtiliyor. 340 milyar dolara kadar İşletme kârına. Bu, göz ardı edilemeyecek kadar önemli bir fırsat; ancak bu fırsata, uyumluluğu koruyacak, güven inşa edecek ve kanıtlanmış getiriler sağlayacak şekilde yaklaşılması gerekiyor.

İleri giden yol

Önemli olumsuzluklara rağmen, Avrupa ve dünyanın geri kalanında yapay zeka uygulamalarını ilerleten ve yapay zeka ajanlarının faydalarından nasıl yararlanabileceklerini araştıran kuruluşlar var. İlerlemeyi başaranlar ise bunu karmaşık ve uzun vadeli dağıtımlara balıklama atlayarak yapmıyor. Bunun yerine, ölçülü bir yaklaşım benimsiyorlar: küçükten başlayıp, güven oluşturuyor, değer kanıtlıyor ve teknoloji etkinliğini kanıtladıktan sonra ölçeklendiriyorlar.

En başarılı yapay zeka uygulamaları bir gecede gerçekleşmez. Güven oluşturan ve sonuç veren küçük ve etkili hamlelerle başlarlar. İşte başlamak için üç adım.

1. Ölçeklendirmeden önce verileri temizlemek için yapay zekayı kullanın

Uyumluluk onayı alınsa bile, yapay zeka sistemleri yalnızca üzerine inşa edildikleri veriler kadar güçlüdür. Düşük veri kalitesi, doğruluğu, verimliliği ve güveni zedeler. Nitekim, veri liderlerinin %43'ü, üretken yapay zekayı ölçeklendirmenin önündeki en büyük engelin veri sorunları olduğunu söylüyor.

Cesaret verici bir şekilde, yapay zeka bu veri sorunlarının çözümüne yardımcı olabilir. Örneğin, finansal hizmetlerde bazı firmalar, alacak hesaplarını temizlemek, tekrarları kaldırmak, güncel olmayan girişleri düzeltmek ve uyumsuz kayıtları gidermek için yapay zeka araçlarını kullanıyor. Veriler uyumlu ve güvenilir hale geldiğinde, şirketler takipleri otomatikleştirebilir, nakit akışını iyileştirebilir ve yapay zeka destekli içgörülerine daha fazla güvenerek faaliyet gösterebilir. Bu aynı zamanda en önemli yatırım önceliklerinden biridir. Veri liderlerinin %86'sı veri yönetimi harcamalarını artırmayı planlıyor ve neredeyse yarısı, birincil motivasyonlarının verileri yapay zekaya uygun hale getirmek olduğunu belirtiyor.

2. Odaklanmış icracı temsilcileriyle başlayın

Dar amaçlı "yürütücü" ajanları konuşlandırmak, ölçülebilir kazanımlar elde etmenin en hızlı yollarından biridir. Bu ajanlar, toplantı özetlerini derlemek, standart işlemleri işlemek veya gelen müşteri sorgularını kategorilere ayırmak gibi çok özel ve iyi tanımlanmış görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmıştır.

Yürütücü temsilcilerin izlenmesi kolay olduğundan, net bir şekilde izlenebilir ve doğruluğunun doğrulanması daha kolay çıktılar üretirler. Bu, operasyonel riski azaltmanın yanı sıra, paydaşlar için erken kanıt noktaları sağlayarak daha geniş bir benimseme için destek sağlamaya yardımcı olur.

Tek görevli aracılarla başarı sağlandıktan sonra, kuruluşlar çok adımlı iş akışlarını yönetmek için planlayıcılar ve düzenleyiciler gibi daha karmaşık aracı yapıları sunabilirler.

3. Otomasyon yoluyla uyumluluk raporlamasını kolaylaştırın

Uyumluluk, finansal hizmetlerde oldukça kaynak yoğun bir alandır. Düzenleyici raporlama genellikle birden fazla kaynaktan veri toplayıp uzlaştırmayı gerektirir; bu süreç yüzlerce saat sürebilir ve küçük bir eğitimli uzman havuzuna ihtiyaç duyabilir. Yapay zeka bu noktada öne çıkar ve teknolojiyi test etmek ve ölçeklendirmek için mükemmel bir başlangıç noktası sağlar.

Temel veriler temizlenip yapılandırıldıktan sonra, yapay zeka ağır işlerin bir kısmını devralabilir. Örneğin, BCBS 239 uyumlu raporların oluşturulması, aracı yapay zeka modelleriyle birleştirilmiş meta veri eşlemesi kullanılarak kısmen otomatikleştirilebilir. Bu sistemler, uyumluluk görevlileri tarafından incelenen doğru ilk taslaklar üretebilir ve kalite kontrolünü korurken teslim sürelerini kısaltabilir.

Buradaki potansiyel çok önemli. McKinsey "Yapay Zeka Aracı Fabrikası" yaklaşımını benimseyerek müşterini tanı (KYC) süreçlerinde %200 ila %2,000 arasında verimlilik artışı elde eden küresel bir bankayı vurguluyor. İnsan gözetimini korudular, ancak en çok zaman alan adımları otomatikleştirdiler.

Çokuluslu bir bankanın veri yolculuğundan alınan dersler

Bir Hollandalı çokuluslu banka, Yapay zeka başarısı için veri temellerinin oluşturulmasının önemiVeri yönetiminin önemini fark etti ve bunu bir öncelik haline getirdi. Ölçeklenebilir teslimatı mümkün kılmak için doğru organizasyonel süreçlere yatırım yaptı ve ekipleri güçlendirmek için bilinçli seçimler yaptı. Ayrıca, ekiplere başarıya ulaşmaları için net bir yön ve güçlü, işlevler arası bir iş birliği sağladı. Güvenilir veriler, yetkilendirilmiş ekipler ve net bir stratejik yönün bu birleşimi, yapay zekanın yalnızca teknoloji çıktıları değil, aynı zamanda iş değeri de sunmasını sağlar.

Kontrolü kaybetmeden ivme kazanmak

İle Finansal hizmet firmalarının %76'ü Önümüzdeki 12 ay içinde aracı yapay zeka çözümlerini kullanıma sunmayı planlayan kuruluşlar ivme kazanıyor. Ancak, en başarılı kuruluşların tam ölçekli dönüşüme acele etmediği açık. Yapay zekayı stratejik olarak kullanıyor, ölçülebilir değer sağlayan ve operasyonel verimliliği artıran küçük ve kapsamlı kullanım senaryolarına odaklanıyorlar. Ayrıca, yönetişimi her aşamaya entegre ederek uyumluluk ekiplerinin erken ve sık sık dahil olmasını sağlıyorlar.

Bu kademeli yaklaşımı benimseyen firmalar, güven veya düzenleyici uyumdan ödün vermeden yapay zeka benimseme sürecini hızlandırabilir ve "küçükten başlamayı" algılanan bir sınırlamadan, bilinçli ve kanıtlanmış bir büyüme stratejisine dönüştürebilir. Yapay zeka benimsemesinde hız önemlidir, ancak güvenlik ve ölçeklenebilirlik daha da önemlidir. Küçükten başlayan, değerini kanıtlayan ve güvenle ölçeklenen finansal hizmet kuruluşları, yapay zekanın trilyon dolarlık potansiyelini ortaya çıkarmak için en iyi konumda olanlar olacaktır.