Sayıların Ardında: AI Nasıl Finansın En Karlı “Çalışanı” Oldu

Medya da, bankacılık ve daha geniş anlamda finans, genellikle yüksek binaların üst katlarında iş kararları alan kişiler veya piyasaların durumunu az veri ile anlayabilen yetenekli tüccarlar olarak tasvir edilir. Bu, finansın en güçlü imgelerinden biri olduğundan, bu alandaki yeni teknik özellikler hakkında yapılan tartışmalar genellikle bu ön büro işini nasıl değiştireceği konusunda odaklanır.

AI da bu konuda istisna değildir ve finans alanında AI’ın benimsenmesi etrafındaki tartışmaların büyük bir kısmı, ajanların tüccarları yerine geçip geçmeyeceği veya danışmanlardan daha etkili bir şekilde sermaye tahsis edilip edilemeyeceği konusunda odaklanır. Ancak AI’ın en verimli uygulaması, birçok kişinin hayal ettiği görkemli imgeden uzakta çıktı. Aslında, yapay zeka, finansın “sıkıcı” tarafında, günlük operasyonlarda daha fazla para kazandırıyor.

AI Nerede Gerçekten Değer Yaratıyor

AI’ın ana avantajı, görevleri insanlardan çok daha ucuza ve birkaç kat daha hızlı gerçekleştirebilmesidir. Ve bunu yaparak, operasyonel verimliliği artırarak aslında kar yaratıyor.

Örneğin, AI araçları yardımıyla Citigroup, hesap açma öncesi belge inceleme süresini bir saatten 15 dakikaya indirgedi. Doğal olarak, daha hızlı karar verme müşterileri memnun edecek ve belki de onlara daha bağlı olacak. Ancak aynı zamanda, bu 45 dakika, bankalar için yüz binlerce dolarlık maliyet tasarrufu anlamına geliyor, çünkü bu araçlar daha önemli işler için insan emeğini serbest bırakıyor.

AI, şirketlerin güvendiği geniş finansal bürokrasi ve iç çerçeveleri optimize etmeye yardımcı oluyor. Bu nedenle, en değerli kullanım örnekleri genellikle en etkileyici olanlardan uzakta çıkıyor. Otomatik tüccarlar veya müşterilere en iyi teklifleri öneren bir sohbet botu etkileyici gelebilir, ancak otomatik KYC prosedürleri ve due diligence kontrolleri muhtemelen bir bankaya veya finans şirketlerine çok daha büyük ekonomik değer getirecektir.

Bununla birlikte, Citigroup’un belge inceleme sürecinde olduğu gibi, bu iyileştirmelerin müşterilere de fayda sağlaması için hiçbir şey engel değildir. Kullanıcılar, bir uygulamadaki kişisel AI asistanını takdir edebilir, ancak kredi kararlarını günlerden dakikaya veya işlemlerinin yanlış olarak dolandırıcılık olarak işaretlenmesini azaltmak için daha da çok takdir edecekler.

AI Nasıl Finansın En Karlı “Çalışanı” Oldu?

Genellikle, bir bankanın müşteri tabanı büyüdükçe, personeli de neredeyse orantılı olarak büyür. Artan sayıda işlemi ve müşteri belgelerini aynı takım büyüklüğü ile incelemek eskiden imkansızdı. Çeşitli modern teknolojik çözümler bazıextent yardımcı oldu, ancak iş büyümesi hala kaçınılmaz olarak personel büyümesine yol açtı. Ve bir şirketin ne kadar çok çalışanı varsa, o kadar çok yöneticisi olur ve tüm yapıyı denetlemek o kadar pahalı olur.

Şimdi AI ortaya çıktığından, bu sorun yavaş yavaş ortadan kalkmaya başlıyor, çünkü daha az personel, AI araçları yardımıyla hala büyüyen müşteri sayısına etkili bir şekilde hizmet verebiliyor. Bazı şirketler zaten bu mantığı kullanıyor: Klarna, Örneğin, iddia ediyor ki bir AI asistanı 700 kişinin işini yapabilir. Böyle araçları uygulamanın maliyeti ne olursa olsun, birkaç yüz çalışanın düzenli maaşlarından uzaklaşması muhtemel değildir.

Ancak, gerçekten işe yaratabilmek için, bir şirket AI’ı iş akışlarına doğru bir şekilde entegre etmelidir, sadece deneylerden öteye geçmelidir. Finansmanda, birçok proje hala pilot aşamasında kalıyor, ki bu açıkçası çok fazla değer üretemez. Bir şirket yeni enstrümanları benimsemeyi veya AI ajanlarını ölçeklendirmeyi tartışırken, rakipleri durmayacak ve kendi AI yeteneklerini inşa edecekler.

Bu yarışta geri kalmanın önemli finansal kayıplara yol açacağı açık. Kesin olarak konuşmak gerekirse, AI operasyonlarını erken aşamada raylarına taşıyamayan şirketler karlarının %9’unu kaybedebilir. Daha sonra böyle bir geri kalmanın telafisi kolay olmayacak ve finans şirketlerinin güçlü bir AI stratejisi oluşturmasını gerektirecek.

AI Kararlarını Nasıl Yönetebiliriz

Burada en büyük zorluk ortaya çıkıyor, çünkü finans operasyonlarına AI ajanlarını entegre etmek, bazı karar alma yetkilerini onlara devretmeyi gerektiriyor. Finansmanda, AI’ın temel back-office operasyonlarını optimize ederek bir tür sınırsız “junior çalışan” kaynağı haline geldiği yerlerde, bu önemli bir risk oluşturuyor. İşin aslı, bu tür işlerdeki hatalar genellikle en pahalı olanlardır.

Genel olarak, düzenleyiciler finansal kuruluşların riskli hareketler yapmasını önlemek ve olası zararı en aza indirmek için kurallar oluşturuyor. Ancak AI ile ilgili olarak, endüstri gözetimden çok daha hızlı ilerliyor, çünkü yalnızca dörtte bir düzenleyici düzenlenen varlıklardan AI kullanım verileri topluyor. Bu, AI’a sahip şirketlerin artan sayısını takip etmek için açıkçası yeterli değil.

Bu nedenle, finansal şirketler AI sürücülü araçlarını kendileri düzenlemek zorunda kalıyor. Bu anlaşılabilir, çünkü burada yapılan herhangi bir hata milyonlarca dolarlık kayıplara yol açabilir. Örneğin, modern bankalarda ajanlar, gerçek çalışanlar gibi sınırlı izinlere sahiptir. Müşteri belgeleri ile çalışan bir AI, müşterinin risk puanını değiştirme hakkına sahip değildir. Ajana katı bir operasyonel rol atanır ve bu role uyması gerekir.

Diğer olası ve gerekli bir mekanizma, AI’ın tüm eylemlerinin ayrıntılı kayıtlarını tutmaktır, böylece bir hata oluşursa, ajanın aldığı her adımda izlenebilir. KYC ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda, müşteri hakkında aylar sonra soru sorulabilir, bu nedenle bankalar AI asistanının mantığının tam bir kaydını tutmak zorundadır.

AI davranışını ayrıca bir kumanda alanında test etmek mümkün. İngiltere Merkez Bankası, Örneğin, simüle AI ticaret oturumlarını, ajanların birbirleriyle ve gerçek piyasa ile nasıl etkileşime gireceğini anlamak için başlatmıştır. Bu test, ajanın nerede hata yaptığını belirlemeye ve sorunu kamuoyuna açıklamadan önce düzeltmeye yardımcı olur.

Sonuç olarak, her AI kararının bir insan tarafından onaylanması gerektiğini hatırlamak önemlidir, bu insan kararın sorumlusudur. Kayıplar oluştuğunda, “çünkü model böyle karar verdi” gibi bir cevap kabul edilmeyecektir ve bir üst düzey yönetici hala AI’ın eylemlerini onaylamak ve bunlardan sorumlu olmak zorundadır.

“Bankalar-vs-Fintech”den “Hızlı-vs-Yavaş”a

AI düzenlemesi ayrıca finansal piyasalardaki rekabeti şekillendiriyor. Müşteriler, belgelerinin 30 dakika daha hızlı işlenmesinden memnun olabilir, ancak AI botunun kredi geçmişlerini zarar vermesi veya paralarını kaybetmesine neden olmasından memnun olmayacaklar. Bu tür sorunları önlemek için, AI stratejilerini şeffaf ve dürüst bir şekilde açıklayan şirketlere paralarını emanet etme olasılıkları daha yüksektir. Ve elbette, AI’ı yönetmede daha az sorun yaşayan şirketler.

Fintech şirketleri burada açık bir avantaja sahiptir, çünkü onlar miras sistemlerinin yükü altında değildir. Modern fintech’ler, hizmetlerini AI حولunda inşa edebilir ve tüm süreçleri hemen otomatikleştirebilir. Yeni bir şey inşa etmek, AI ajanlarını eski sistemlere entegre etmeye çalışmaktan çok daha kolay olabilir. Bu nedenle, neredeyse yarı fintech şirketleri zaten ileri AI benimsenme aşamasına ulaşmıştır, geleneksel finansal kurumlardan daha azı.

Bankalar yok olma tehlikesi ile karşı karşıya değildir. Büyük Buhran, 1970’ler, Büyük Resesyon ve daha fazlasını atlattılar. Değişikliklere uyum sağlamak biliyorlar. Miraslarından dolayı, müşteri verileri, sermaye ve itibar biriktirdiler. Ancak, bu avantajları anlamlı bir şekilde kullanmak için, AI’ı iş süreçleri boyunca tam olarak entegre etmelidirler, çünkü sadece bir yan ürüne eklemek fazla yardım etmeyecektir.