Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab | İş dünyasında yapay zeka #78

Yayınlanan: 2024-03-06

Finansal hizmetler, karmaşık bankacılık alanında bilinçli iş kararları almak için her zaman veri analizine güvenmiştir. Büyük veri ve makine öğrenimi çağının gelişiyle birlikte bu sektörün süreçlerini kolaylaştırmak için yeni teknolojileri hevesle benimsemesi şaşırtıcı değil. Bankacılıktaki kararlı yapay zeka uygulamaları sayesinde yenilikler halihazırda bankalara somut faydalar sağlıyor. Yapay zekayı finans sektöründe başarıyla kullanan şirketlerin operasyonlarını nasıl etkilediğini inceleyelim. Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin

Bankacılık ve finansta yapay zeka - içindekiler:

Bankacılıkta yapay zeka - giriş
Stripe: Finansta yapay zeka aracılığıyla işlem güvenilirliği
Monzo: Finansta yapay zeka
Grab: Hassas verilerin sınıflandırılmasında yapay zeka
Özet. Bankacılık ve finansta yapay zekanın geleceği

Bankacılıkta yapay zeka – giriş

Yapay zeka halihazırda bankacılık ve finans sektörünün birçok alanında yaygın olarak kullanılıyor. Bunlar yalnızca müşteri hizmetlerine veya iyi güvenli uygulamalara yönelik sohbet robotları değildir. Yapay zeka finans sektöründe daha da ciddi amaçlar için kullanılıyor. Yapay zekanın bankacılıktaki ana uygulamaları şunlardır:

Dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi – gelişmiş algoritmalar, işlemleri gerçek zamanlı olarak analiz eder ve şüpheli etkinlik modellerini tespit eder. Bu, müşterileri dolandırıcılıktan etkili bir şekilde korur,
Finansal likidite tahmininin optimizasyonu – Yapay zeka tabanlı tahmine dayalı modeller, gelecekteki nakit akışlarını kesin olarak tahmin etmek ve likiditeyi daha doğru bir şekilde yönetmek için büyük miktarda veriyi analiz eder.
Kredi itibarı değerlendirmesiyle ilgili süreçlerin kolaylaştırılması - burada da binlerce kredi başvurusunun analizine dayanarak bir müşterinin finansal güvenilirliğini doğru bir şekilde değerlendirebilen makine öğrenimi algoritmaları kurtarmaya gelir,
Müşteriler için tekliflerin ve önerilerin kişiselleştirilmesi – bankalar, finansal ürünleri bireysel müşteri ihtiyaçlarına göre uyarlamak için gelişmiş öneri modellerini kullanır,
Arka ofis süreçlerinin otomasyonu - belge doğrulama veya işlem ödemesi gibi rutin görevler, yapay zeka yardımıyla tamamen otomatikleştirilebilir.

Peki küresel pazarlarda faaliyet gösteren şirketler bu yeniliklerin hayata geçirilmesiyle nasıl başa çıktı?

Stripe: finansta yapay zeka aracılığıyla işlem güvenilirliği

Yapay zekayı finansa uygulama konusunda liderlerden biri Stripe'tır. Güvenilirliğini değerlendirmek için bir işlemin 1.000'den fazla özelliğini 100 milisaniyeden daha kısa sürede analiz eden Stripe Radar adlı bir sistem geliştirdi. Sistem, düşük yanlış alarm oranını korurken %99,9'luk bir doğruluk oranına sahiptir.

Bu nasıl başarıldı? Öncelikle Stripe, derin sinir ağları gibi gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanıyor. Sistem, transfer öğrenimi gibi yeni yeteneklerle sürekli olarak iyileştirilmekte ve geliştirilmektedir.

İkincisi, şirket sürekli olarak işlem verilerinde potansiyel sahtekarlığa işaret eden anormalliklerin belirlenmesine yardımcı olabilecek yeni sinyaller arıyor. Stripe'ın mühendisleri, suçluların çalışma şekillerini anlamak ve sistemi ek kurallarla zenginleştirmek için her dolandırıcılık vakasını dikkatle inceliyor.

Stripe Radar, bankacılıktaki yapay zekanın müşterileri finansal dolandırıcılıklardan nasıl etkili bir şekilde koruyabileceğinin mükemmel bir örneğidir.

Kaynak: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo: Finansta yapay zeka

Yalnızca dijital alanda faaliyet gösteren İngiltere merkezli bir neobank olan Monzo, makine öğrenimi yeteneklerini tamamen farklı bir alanda uyguladı: pazarlama kampanyalarını optimize etme.

Banka, geçmiş verilere dayanarak belirli bir müşterinin bankadan belirli bir mesaj alması durumunda tasarruf hesabı açmak gibi ek bir tekliften yararlanma isteğini tahmin edebilen modeller geliştirdi.

Daha sonra kampanyanın verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için sistem, hangi müşterilerin hangi promosyon mesajını alması gerektiğini belirtir. Bu, mesajın tam olarak hedeflenmesine ve kitlesel, kişiselleştirilmemiş iletişim durumuna göre önemli ölçüde daha iyi sonuçlara ulaşılmasına olanak tanır.

Bazı durumlarda bu tür bir optimizasyonun uygulanması Monzo'nun kampanyaların etkinliğini %200'e kadar artırmasına olanak tanıdı! Bu, bankacılıktaki yapay zekanın, onlara uygun özel tekliflerle müşterilere daha verimli bir şekilde ulaşmaya nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor.

Kaynak: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: Hassas verilerin sınıflandırılmasında yapay zeka

Grab, nakliye ve teslimat gibi hizmetler sunan Güneydoğu Asya kökenli bir teknoloji devidir. Şirket, depoladığı hassas verilerin sınıflandırma sürecini otomatikleştirmek için Dil Modellerinin (LLM) yeteneklerinden yararlanmaya karar verdi. Bu çok önemlidir çünkü şirket, müşterilerinin kişisel ve finansal verilerini elinde tutmaktadır.

Bu amaçla, çeşitli veri kategorilerini açıklayan bir dizi etiket hazırlanmıştır:

Kişisel veri,
İletişim bilgileri,
Kimlik numaraları.

Daha sonra dil modelinin bu etiketleri veritabanlarındaki tablo ve sütun adlarına göre otomatik olarak ataması için uygun sorgular tasarlandı.

Sonuç olarak Grab, depolanan bilgileri hassasiyete göre çok daha hızlı ve ucuz bir şekilde sınıflandırabiliyor. Bu, veri erişimi ve gizlilik politikalarının uygulanmasını kolaylaştırır. Şirketin tahminlerine göre çözüm, daha önce manuel veri sınıflandırmaya harcanan yılda 360 iş günü kadar tasarruf sağladı.

Kaynak: DALL·E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Özet. Bankacılık ve finansta yapay zekanın geleceği

Stripe, Monzo ve Grab örneklerinin gösterdiği gibi yapay zeka halihazırda bankalara ve finansal kurumlara gerçek iş değeri sağlıyor. Dolandırıcılığın daha etkili bir şekilde önlenmesine, müşterilerin daha hassas bir şekilde hedeflenmesine veya sıkıcı görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir.

Önümüzdeki yıllarda yapay zekanın bankacılıktaki rolü istikrarlı bir şekilde artmaya devam edecek. Birçok arka ofis sürecinin tam otomasyonunu, finansal ürünlerin aşırı kişiselleştirilmesini ve makine öğrenimi modellerinin bankacılık sistemleriyle daha yakın entegrasyonunu bekleyebiliriz.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney
BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Otomatik sosyal medya gönderileri
Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
Yönetici için yapay zeka araçları
Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
İş dünyasında yapay zeka - Giriş
NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
Otomatik belge işleme
Google Translate vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
İş Zekası Nedir?
Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
İçerik yönetiminde yapay zeka
Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
B2B kişiselleştirme için yapay zeka
ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka uzmanları ne yapar?
Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
“Hepimiz geliştiriciyiz”. Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
Medyada yapay zeka
Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab