Geçtiğimiz birkaç yılda, Üretken Yapay Zeka veya GenAI, birçok sektörde önemli bir rol oynamaya başladı ve üretkenlikte dramatik bir artış dalgasını katalize etti. Finans sektörü bir istisna değildir. Bankalar olmaktan çıktı
sadece finansal kuruluşlara dönüşerek teknoloji şirketlerine dönüştüler. 

Örneğin, Capital One ve JPMorgan Chase, dolandırıcılık ve şüpheli faaliyet tespit sistemlerini güçlendirmek için GenAI'yi kullanıyor; Morgan Stanley, mali danışmanlarının veri bulmasına yardımcı olan bir AI aracı uyguluyor ve Goldman Sachs, dahili geliştirmeler yapmak için GenAI'yi kullanıyor.
yazılım.

Bankacılık ve finans alanında GenAI'nin en umut verici beş uygulamasına bir göz atalım. 

1. Sanal uzman

Bu, günümüzde bankacılıkta en popüler GenAI kullanım örneklerinden biridir. Sanal bir uzman aracı, müşteriye dönük ve dahili olabilen, yapay zeka destekli bir finansal danışmandır. Bunun arkasındaki fikir oldukça basittir: Bir kullanıcı bir soru sorabilir ve bir yanıt alabilir.
Uzun yapılandırılmamış belgelere veya büyük veri dizilerine dayalı oluşturulan yanıt.

Müşteriye yönelik bir chatbot çözümü olarak, müşterilerin sorularına hızlı ve doğru yanıtlar vererek ve finansal işlemlere yardımcı olarak yüksek kaliteli müşteri hizmetleri sağlayabilir. Birçok rutin durumda, olduğundan çok daha hızlı ve daha verimli çalışır.
bir insan.  

Dahili bir hizmet olarak sanal bir uzman, bankanın özel bilgi ve varlıklarına dayalı olarak özelleştirilmiş yanıtlar sağlayabilir. İşlem verilerinin niteliği, hacmi, sıklığı ve karşı taraflar dahil olmak üzere otomatik olarak incelenmesi için benzer araçlar geliştirilebilir.
dahil olmuş. Bu, potansiyel tehlike işaretlerinin tespit edilmesine, piyasa haberlerinin ve varlık fiyatlarının gerçek zamanlı olarak izlenmesine ve daha fazlasına yardımcı olabilir. Bütün bunlar bilinçli risk değerlendirmeleri yapmak için son derece yararlı olabilir.

2. Risklerin değerlendirilmesi

Riskleri değerlendirmek, görevi başka bir kalite düzeyine taşıdığı için GenAI'nin finans alanındaki en umut verici uygulamalarından biridir. Büyük veri kümelerini analiz edebilir ve fark edilmeyebilecek kalıpları tespit edebilir.

Kredi riski. GenAI, kredi ürünlerine yönelik müşteri başvurularında karar alma sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Daha önce bir kredi başvurusunun işleme alınması iki ila üç hafta sürüyordu ve süreç birçok farklı uzmanın dikkatini gerektiriyordu. Bu uygulamalar ne zaman
AI tarafından incelenir, yalnızca birkaç dakika sürer. Hızlı, uzaktan ve kağıtsız format, kredi sürecini daha hızlı ve dolayısıyla müşteriler için daha çekici hale getirmeye yardımcı olur. 

Bir karar verdikten sonra GenAI, kredi notunu bile oluşturabilir ve sözleşme taslağını geliştirebilir. Üretken yapay zeka araçları, verilere dayalı olarak kredi riski raporlarını toplamak için de kullanılabilir. 

Siber güvenlik riski. GenAI, algılama kuralları için kod oluşturmak ve güvenli kod geliştirmeyi teşvik etmek amacıyla siber güvenlik açıklarını analiz edebilir. Önleyici, test ve eğitim amaçlı saldırı senaryolarının simüle edilmesinde yararlı olabilir.

GenAI, güvenlik verilerini toplama ve değerlendirme konusunda iyidir. Buna dayanarak, güvenlik olaylarını ve davranış anormalliklerini tespit ederek ve bu bilgilere dayalı olarak güvenlik öngörülerini ve eğilimlerini uygulayarak risk tespitini daha verimli hale getirebilir.

Operasyonel risk. GenAI'nın önemli bir rol oynayabileceği başka bir alan. Bankalar bunu kontrollerin, izlemenin ve olay tespitinin operasyonel otomasyonu için kullanabilir. Ayrıca otomatik olarak risk taslağı hazırlayabilir ve öz değerlendirmeleri kontrol edebilir veya mevcut değerlendirmeleri yapabilir.
kalite için olanlar.

İklim riski. GenAI araçları veri toplamayı otomatikleştirebilir, risk değerlendirmeleri gerçekleştirebilir ve tetikleyici olaylara dayalı olarak erken uyarı sinyalleri oluşturabilir veya potansiyel iklim risklerinin görselleştirilmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka çözümü otomatik olarak rapor üretebilir
çevresel, sosyal ve yönetişim riskleri hakkında bilgi verir ve yıllık sürdürülebilirlik raporları için sağlam bir temel sağlar.

3. Tahmin 

Hisse senedi piyasaları oynaklıkları ve sürekli değişimleri ile bilinir. Bu nedenle bankaların potansiyel kazançları ve riskleri değerlendirmek için kullandıkları temel araç tahmindir. Yapay zeka, bir hisse senedinin şu anda ne kadar fazla değerlendiğini veya ne kadar düşük değerlendiğini değerlendirmek için trend çalışmaları gerçekleştirebilir.

Finans sektöründeki veri ve süreçlerin çoğu, çeşitli kombinasyonlarla düzenli olarak tekrarlanır. Yapay zekanın iyi geliştirilmiş istatistik ve olasılık hesaplama özelliklerini kullanarak yüksek kaliteli model analizi yapabilmesinin nedeni budur. Yapay Zeka verebilir
Ortaya çıkma olasılığı en yüksek trendlerin daha hızlı, daha doğru ve daha etkili tahminleri.

4. Mali suçların önlenmesi

GenAI, şüpheli veya olağandışı kalıpları belirlemek için işlem verilerini analiz edebilir. Dolandırıcılar vakaların %97'sinde benzer kalıpları izliyor; bu nedenle bu, mali dolandırıcılığa karşı etkili bir önlemdir. 

Buna dayanarak araç, müşteri ve işlem bilgilerine dayalı olarak şüpheli etkinlik raporları oluşturabilir. Ayrıca müşterini tanı özelliklerindeki değişikliklere dayalı olarak müşterilerin risk derecelendirmelerinin oluşturulmasını ve güncellenmesini de otomatikleştirebilir. Üreterek ve geliştirerek
Şüpheli etkinliği tespit etmek ve işlemleri analiz etmek için kod kullanan teknoloji, işlem izlemeyi iyileştirebilir.

5. Süreçlerin otomasyonu 

Finans ve sigortacılık operasyonlarının %80'inden fazlası rutin aksiyon protokollerinden oluşmaktadır. Yapay zeka çözümleri bilgi akışını, karar almayı ve koordinasyon çabalarını geliştirebilir. Yapay zeka, kredi başvurusu da dahil olmak üzere çok sayıda zaman alan süreci otomatikleştirebilir
işleme, müşteri hesap yönetimi ve sigorta talep analizi.

Ek olarak GenAI, eski programlama dillerinin geçişi gibi doğrudan bankacılıkla ilgili olmayan süreçleri de optimize edebilir. Bu, en son trendlerin ve teknolojilerin daha fazla esneklikle benimsenmesini sağlar. 

Ayrıca model performansı izlemeyi otomatikleştirebilir ve metriklerin tolerans seviyelerinin dışına çıkması durumunda uyarılar oluşturabilir. Şirketler ayrıca model dokümantasyonu ve doğrulama raporları hazırlamak için de yapay zekayı kullanıyor.

Sonuç

Bankacılık sektörü geleneksel olarak çok muhafazakar ve süreçlerinde yeni teknolojileri deneme riskini alma konusunda isteksiz görülüyor. Ancak yapay zekanın artan popülaritesi nedeniyle bu itibar hızla değişiyor. Tüm uygulamalar
Yukarıda bahsedilen genAI teknolojisi, finans kuruluşlarının verimliliği artırmasına ve maliyetleri hızlı bir şekilde azaltmasına yardımcı oluyor. 

Herhangi bir şirketin büyümesi, koşullara uyum sağlama ve süreçleri dijitalleştiren ve otomatikleştiren teknolojiler de dahil olmak üzere gelişmiş yeteneklerden yararlanma becerisiyle el ele gider; bu nedenle yapay zekanın uygulanmasına yatırım yapmak çok önemlidir.
mümkün olan her yerde. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/26022/top-5-use-cases-for-genai-implementation-in-banks-or-fintech-companies?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs