Gen AI olarak da bilinen üretken yapay zekanın (AI), önümüzdeki beş yıl içinde risk yönetimini önemli ölçüde etkileyerek finansal kurumların görevleri otomatikleştirmesine, süreçleri hızlandırmasına ve verimliliği artırmasına olanak sağlaması bekleniyor.

Ancak McKinsey tarafından hazırlanan yeni bir makaleye göre, gen yapay zekanın faydalarından yararlanmak için risk ve uyumluluk fonksiyonlarının, yalnızca gen yapay zekadan kaynaklanan riskleri ele alan değil aynı zamanda gen yapay zekanın sorumlu kullanımını da sağlayan açık yönergeler ve çerçeveler oluşturması gerektiğini söylüyor.

The rapor, gen yapay zekanın finansal kurumlardaki risk yönetimi üzerindeki potansiyel etkisini tartışıyor, süreçlerin ve verimliliklerin arttırılmasında teknolojinin faydalarını araştırıyor ve gen yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili önemli hususları derinlemesine inceliyor.

Makaleye göre, gen yapay zekası, yeni müşteri deneyimlerinin başlangıcından itibaren stratejik riskleri önlemek için fonksiyonların rutin görevlerden iş departmanlarıyla ortaklığa doğru hareket etmesine izin vererek önümüzdeki üç ila beş yıl içinde bankaların riskleri yönetme biçimini dönüştürme potansiyeline sahip.

Bu değişim, risk profesyonellerine yeni ürünler hakkında tavsiyelerde bulunmak, risk eğilimlerini analiz etmek ve sorunlar ortaya çıkmadan önce risk süreçlerini iyileştirmek için daha fazla zaman verebilir.

Raporda, birçok kurumun halihazırda risk yönetiminde gen yapay zekasının kullanımını araştırmaya başladığı, mevzuat uyumluluğu, mali suç, kredi riski, modelleme ve veri analitiği, siber risk ve iklim riskini yeni ortaya çıkan kullanım örnekleri olarak gösterdiği belirtiliyor.

İşletmeler risk yönetimi için üretken yapay zekadan nasıl yararlanabilir?

Rapor, mevzuata uygunluk konusunda işletmelerin sanal bir düzenleme ve politika uzmanı olarak genel yapay zekayı kullandığını söylüyor. Bu şirketler, düzenlemeler, şirket politikaları ve yönergelerle ilgili soruları yanıtlamak için gen yapay zeka sistemlerini eğitiyor.

Mali suçlarda gen yapay zekası, müşteri ve işlem bilgilerine dayalı şüpheli etkinlik raporları oluşturmak ve işlem izlemeyi geliştirmek için kullanılır. Raporda, teknolojinin aynı zamanda müşterini tanı (KYC) niteliklerindeki değişikliklere dayalı olarak müşterilerin risk derecelendirmelerinin oluşturulmasını ve güncellenmesini otomatikleştirmek için de kullanıldığı belirtiliyor.

Kredi riskinde, gen yapay zekası kredi kararlarını bilgilendirmek için müşteri bilgilerini özetleyebiliyor ve sonuç olarak bankaların uçtan uca kredi sürecini hızlandırmaya yardımcı oluyor. Bir kredi kararının ardından gen AI, kredi notu ve sözleşme taslağını hazırlayabilir.

Modelleme ve veri analitiğinde, gen yapay zekası, model performansının izlenmesini otomatikleştirebiliyor ve metriklerin tolerans seviyelerinin dışına çıkması durumunda uyarı üretebiliyor. Teknisyen ayrıca model dokümantasyonu ve doğrulama raporlarının taslağını da hazırlayabilir.

Siber riskte, gen yapay zekası siber güvenlik açıklarını kontrol etmek ve tespit kuralları için kod oluşturmak için doğal dili kullanabilir. Teknoloji aynı zamanda güvenlik verilerini araştırmak için sanal bir uzman olarak da hizmet verebilir.

Son olarak, iklim riskinde, gen yapay zekası kod parçacıkları önerebilir, birim testini kolaylaştırabilir ve yüksek çözünürlüklü haritalarla fiziksel risk görselleştirmesine yardımcı olabilir. Teknoloji, karşı taraf geçiş riski değerlendirmeleri için veri toplamayı otomatikleştirebiliyor ve tetikleyici olaylara dayalı olarak erken uyarı sinyalleri üretebiliyor. Ayrıca çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) konuları ve yıllık raporların sürdürülebilirlik bölümleri hakkında otomatik olarak raporlar üretebilir.

Risk yönetimi için üretken yapay zekayı benimserken dikkate alınması gereken önemli noktalar

Raporda, finansal kurumların risk yönetimi fonksiyonları içerisinde genel yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili temel hususlar tartışılıyor. Teknolojinin sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde benimsenmesini sağlarken değeri en üst düzeye çıkaran kullanım senaryolarına öncelik vermenin önemini vurguluyor.

Rapor, kullanım senaryolarının önceliklendirilmesini değerlendirirken risk, etki ve fizibiliteye vurgu yaparak üç kritik boyutu vurguluyor. Raporda, bu değerlendirmelerin genel yapay zeka vizyonuyla uyumlu olması, ilgili düzenlemelere uyması ve veri hassasiyetini dikkate alması gerektiği belirtiliyor.

McKinsey, finansal kurumlara, stratejik hedefleriyle uyumlu üç ila beş risk ve uyumluluk kullanım senaryosuna öncelik vererek odaklanmış bir yaklaşımla başlamalarını tavsiye ediyor. Raporda, bu kullanım senaryolarının üç ila altı ay içinde hayata geçirilebileceği ve ardından iş etkisi tahmininin yapılabileceği belirtiliyor.

Ancak McKinsey, genel yapay zekanın kullanıma sunulmasının yeni riskler ortaya çıkardığı ve finansal kurumların risk yönetimi ve kontrollerine yeni bir yaklaşım benimsemesini gerektirdiği konusunda uyarıyor. Risk fonksiyonlarının kurumsal düzeyde tetikte kalmasını ve kuruluş genelinde farkındalığın sağlanması, model tanımlama kriterlerinin güncellenmesi, gen yapay zeka risk uzmanlarının geliştirilmesi ve mevcut kontrollerin yeniden gözden geçirilmesi gibi adımlar atmasını önerir.

Ek olarak kuruluşların, gen yapay zeka sistemleriyle ilişkili önemli veri ve teknoloji taleplerini tanımaları ve gen yapay zekayı benimsemek için yetenek gereksinimlerini anlamaları gerekiyor.

Finansal hizmetlerde üretken yapay zekanın potansiyeli

Nesil AI bir olarak ortaya çıktı finansal hizmetler sektöründe güçlü bir güçr, muazzam fırsatlar vaat ediyor. McKinsey Küresel Enstitüsü tahminleri Yapay zekanın bankacılık sektöründe üretkenliği %3 ila %5 oranında artırabileceği ve yıllık gelirlerde 200 milyar ABD Doları ile 340 milyar ABD Doları arasında ek değer yaratabileceği belirtiliyor.

KPMG tarafından çok çeşitli sektörlerden 2023 küresel yöneticinin katıldığı 300 anketi bulundu Finans sektöründeki yöneticilerin genel yapay zekayı diğer tüm sektörlerden daha hızlı benimsediği görülüyor.

Ankete katılan finansal hizmet liderlerinin %38'i, yönetici liderlik ekibinin teknolojiye uygun bir şekilde öncelik verdiğini söylerken, tüm anket katılımcılarının %26'sı bu oranı belirledi. Tüm yöneticilerin %26'i, kuruluşlarının en az bir yapay zeka çözümünü zaten uygulamaya koyduğunu veya önümüzdeki altı ay içinde bunu yapmayı planladığını söyledi.

Finansal hizmet şirketleri de yapay zekaya yönelik yatırımları artırıyor. Ankete katılan finans yöneticilerinin %64'ü, kuruluşlarının önümüzdeki 6 ila 12 ay içinde teknolojiye bütçe ayırmaya hazır olduğunu söylerken tüm kuruluşların bu oranı %50'dir.

Ancak gen yapay zekasının potansiyeli finansal hizmetlerin çok ötesine uzanıyor. Goldman Sachs tahminleri Yapay zekanın küresel gayri safi yurt içi hasılada (GSYİH) %7'lik bir artışa yol açabileceği ve bunun neredeyse 7 trilyon ABD dolarına tekabül edebileceği belirtiliyor. Banka, ABD'deki mesleklerin kabaca üçte ikisinin yapay zeka tarafından bir dereceye kadar otomasyona maruz kaldığını söylüyor.

Öne çıkan resim kredisi: Düzenleyen freepik

• 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://fintechnews.sg/94699/ai/mckinsey-generative-ai-risk-management/