GenAI'nın Finansal Hizmetler Üzerindeki Dönüştürücü Etkisi

Ekonomik

Özet:

Üretken AI, işletmeler için sayısız olasılık açarken aynı zamanda zorluklar yaratan güçlü bir teknolojidir. Finansal hizmetleri nasıl etkileyecek?

Dünya yeni teknolojiler için bir hız otoyolunda. Yeni teknolojilerin tasarımı, yaratılması, test edilmesi ve benimsenmesi Sanayi Devrimi'nden bu yana katlanarak hızlandı. Kitlelerin yeni teknolojileri benimsemesi artık on yıllar değil, günler alıyor. Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve Büyük Dil Modeli (LLM) devrimi dünyayı yepyeni bir gerçekliğe daha da itiyor.

Bu güçlü yeni teknolojinin etkileri nelerdir? Finansal hizmetlerin geleceğini nasıl yeniden tasarlıyor? Ve AI'nın etik kullanımı için inovasyonu insan sorumluluğuyla nasıl dengeleyebiliriz? BNP Paribas Küresel Resmi Kurumlar Konferansı'nda (GOIC) yakın zamanda düzenlenen bir panel tartışmasında konuşmacılar içgörülerini paylaştı.

The Transformative Impact of GenAI on Financial Services_1

GenAI'nin finansal hizmetler üzerindeki etkileri nelerdir? BNP Paribas Küresel Resmi Kurumlar Konferansı'nda (GOIC) yakın zamanda düzenlenen bir panel tartışmasında konuşmacılar kendi görüşlerini paylaştılar.

Yapay zeka ile içerik üretme

Tartışmayı açan CEA-Saclay'deki Kıdemli Araştırma Bilim İnsanı Alexei Grinbaum şunları açıkladı: "Yapay zeka sistemlerinin içerik üretme şekli anlamsal değildir. Üretken yapay zeka sistemleri hiçbir şeyi insanların anladığı gibi anlamaz ve insan anlamı boyutuyla çalışmaz. Hesaplama yalnızca bir dizideki bir sonraki belirteci seçmeye yarar. Belirteç seçimi olasılıksal hesaplamanın sonucudur ve GenAI'nin yaptığı tek şey budur. İlginç olan şey, GenAI yalnızca eksik belirteçleri hesaplasa da aslında bizim için mantıklı olan ve kullanıcıya anlam dolu görünen içerik üretmesidir."

Şunları ekledi: "AI üretimi, bazı içeriklerin doğru veya yanlış olup olmadığını değerlendirmez, çünkü insan anlamı hesaplama sürecinin bir parçası değildir. Yanlış, ayrımcı veya toksik olanı filtrelemek için hizalama adı verilen bir filtre sistemi eklememiz gerekiyor."

GenAI bir makine olmaya devam ediyor. Sağladığı şeyin kalitesi, ona verdiğimiz komutlara bağlıdır: "Bu insan olmayan etkenle konuşabilmek için, belirli konuşma yollarını öğrenmeniz gerekir." Sadece dil kullanmanın insan yollarını kullanıp bunun AI sistemleriyle en iyi sonucu vereceğini varsayamayız.

GenAI'nin benimsenmesi

Sanayi Devrimi sırasında Carl Benz 1886'da ilk benzinli aracı ürettikten sonra, Henry Ford'un 1913'te bu aracı kitlelere ulaştırmasıyla yaygınlaşması 27 yıl sürdü.

Karşılaştırmak gerekirse, ChatGPT Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünde 1 milyon kullanıcıya ulaşması beş gün sürdü. Önceki rekor, bu kullanıcı sayısına ulaşmasının iki ay sürdüğü Instagram'a aitti, dedi Mistral AI'da İşletme Başkanı Guillaume Bour, GOIC'de yaptığı konuşmada.

GenAI'nin benimsenmesi ışık hızında oldu, uygulamalar sonsuz görünüyor ve bir sonraki sınıra doğru yarış başladı. Teknolojiyi açık kaynakta ücretsiz kullanıma açmak, GenAI'nin dönüşümsel doğasını daha da hızlandıracak.

Sektörler arasında finansal hizmetler, AI benimsemesinin ön saflarında yer alan endüstrilerden biridir ve son 18 ayda giderek artan sayıda keşif ve çoğunlukla hazır çözümler olan çalışan merkezli ve temel olmayan iş uygulamalarından rekabet avantajında çok daha önemli kazanımlar sağlayan iş kullanım örneklerine geçiş, Bour kaydetti. Gördüğü kullanım örneklerinin çoğu, kredi kararları, müşterinizi tanıma (KYC), ESG ve risk yönetimi iyileştirmeleri gibi daha idari, sahne arkası görevleri iyileştiren araçlardı.

Şirketler müşteri odaklı iletişim merkezi sohbet robotlarının yapay zeka yeteneklerini artırdıkça, müşteri odaklı uygulamalar bir sonraki seviye rekabet haline geliyor. Örneğin İsveçli e-ticaret girişimi Klarna , müşteri memnuniyetini ölçen Net Tavsiye Skoru'nu (NPS) olumsuz etkilemeden ayda 2 milyondan fazla müşteri görüşmesini yönetebilen bir sohbet robotuna sahip olduğunu iddia ediyor.

Sağlayıcının görüşü

İyi bir sağlayıcı olmak iki temel bileşen gerektirir: uzmanlık ve sermaye. Bour, şu anda dünyada bu teknolojiye hakim birkaç bin kişi olduğunu tahmin ediyor. Sermaye açısından, GenAI modelleri geliştirmek çok sermaye yoğun bir iştir çünkü günlerce hatta haftalarca çok sayıda GPU'yu durmaksızın çalıştırması gerekir.

Büyük, güçlü modeller araştırma için önemlidir, ancak üretime ve ölçeklendirmeye girildiğinde her zaman finansal olarak uygulanabilir değildir. Bour, "Yatırım getirisi birçok kullanım durumu için belirgin değildir," diye belirtti. "Dünya çapındaki büyük işletmelerin ve kurumların ölçeğini en verimli maliyet-performans oranıyla desteklemek için, daha pahalı olan büyük, çok güçlü modellere, ancak aynı zamanda ince ayar yapabileceğiniz ve belirli görevlere göre uzmanlaşabileceğiniz orta ölçekli modellere ihtiyacınız olacak."

Daha büyük modeller daha fazla muhakeme kapasitesine ve daha gelişmiş görevleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir ve ayrıca daha yavaştır. Sektörün hız ve muhakeme kapasitesi arasındaki dengeyi bulması gerekir.

Bour, eski kod yeniden düzenlemesini örnek alarak şöyle açıklıyor: "Birçok finans kuruluşunun karşılaştığı bir zorluk olan milyonlarca satır COBOL'u Java'ya çevirmek istiyorsanız, bir model için çok fazla doğruluk ve performansa ihtiyacınız var. Bu günler hatta haftalar sürebilir, ki bu gerçekten önemli değil. Öte yandan, müşterileriniz için bir sohbet robotu oluşturuyorsanız, gecikme son derece önemlidir. Bu nedenle, çok iyi bir performans seviyesine sahip daha küçük modeller seçmeyi tercih edersiniz."

Mistral için bir diğer farklılaştırıcı faktör, şirketin verileri buluta koymak yerine modellerini müşterilerinin veri merkezlerine dağıtma esnekliğidir; bu kesinlikle finansal kurumlar için bir satış noktasıdır. Bour, "Müşterilerimizin modeli verilere getirme seçeneğine sahip olması gerektiğine inanıyoruz, tam tersi değil" dedi.

Çok dillilik bir diğer önemli özelliktir: Bir modelin çeviri kullanmak yerine belirli bir dili doğal olarak anlayıp iletişim kurabilmesidir. Bu, modelin kültürel hassasiyetleri ve nüansları anlamasını sağlar. Bour, "Bu sadece kelime bilgisi veya dilbilgisiyle ilgili değil, aynı zamanda kültürel yönlerle ve bir dilin ve kültürün özelliklerini damıtmayla da ilgilidir" dedi.

Kullanıcıların görüşü

Fransız finans piyasaları düzenleyicisi Autorité des Marchés Financiers (AMF), kendisini "AI tüketicileri" olarak görüyor, diyor AMF Veri Zekası Başkanı Iris Lucas. "Gerçekten de AMF'de kendi amaçlarımız için kullanım sorusunu kendimize soruyoruz ve yatırımcıların korunması, sürdürülebilir finansın teşviki, piyasa suistimali tespiti ve operasyonel verimlilik gibi çeşitli projeler devam ediyor."

AMF, 2019'da FISH, Financial Investment Scam Hunter adlı bir dolandırıcılık tespiti ile ilk AI araçlarını devreye aldı. 2021'de AMF, AMF'yi daha veri odaklı hale getirmek için veri kullanımını genişletme amacıyla ICData adlı büyük bir çapraz veri programını başlattı.

Sürdürülebilir finans konusunda AMF, fon yönetimi politikalarında sürdürülebilirlik hedeflerini çıkarmak için yapay zekayı kullanıyor. Yapay zeka ayrıca AMF'nin piyasa suistimali tespitinde kümeleme için kullandığı değerli bir araçken, belirli piyasa manipülasyonu türlerini belirlemek için denetlenen öğrenme teknikleri araştırılıyor. Operasyonel verimlilikte AMF, katma değeri olmayan manuel görevleri azaltmak için toplantı tutanaklarının otomatik oluşturulması, uzmanlara destek ve artırılmış denetim yardımı için yapay zekanın kullanımını araştırıyor. Lucas, "Bizim bakış açımıza göre LLM, iş arkadaşlarımızın veya uzmanlarımızın yerini almayacak, ancak onların yeteneklerini genişletebilir" diye belirtti.

BNP Paribas'ta Risk Yapay Zeka Araştırmaları Başkanı Léa Deleris, finansal kuruluşlarda AI kullanımına bakarak şunları açıkladı: "Ekibim, risk yönetiminin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için AI kullanım örnekleri geliştiriyor. Ayrıca, fonksiyonun stratejisi üzerinde çalışıyoruz ve özellikle etik, güvenli, sağlam, önyargısız, karbon ayak izinin farkında ve açıklanabilir olan sorumlu AI etrafında olmak üzere AI etrafındaki tüm topluluğa Grup düzeyinde katkıda bulunuyoruz."

"Üretimde risk ve uyumluluk kullanım durumlarını ele alan, çoğunlukla tanımlama ve tespitte olmak üzere 50'den fazla kullanım durumumuz var" diye ekledi.

Deleris, GenAI'nin etkisinin çoğunu dokümantasyon ve kontroller üzerinde görüyor. BNP Paribas gibi büyük küresel kurumların çok çeşitli coğrafyalarda ve yargı bölgelerinde kontrolleri var. "BNP Paribas Group düzeyinde, küresel bir tutarlılığı korurken yerel özelliklere de hitap ettiğimizden emin olmak istiyoruz. Zorlukları okuyabilen, özetleyebilen ve bulabilen bir araca sahip olmak daha da verimli olmamıza yardımcı olacak," diye belirtti.

Risk Yapay Zeka Araştırmaları Başkanı, BNP Paribas

Yapay zekanın önemli verimlilik sağlayabileceği diğer alanlar ise modelleme, stres testi, dokümantasyonun hızlandırılması ve prosedür ve düzenlemelere uyumdur.

Sorumlu AI

Tartışmayı yöneten BNP Paribas Veri Sorumlusu Hugues Even, "Yapay zekanın uygulanmasındaki faydaların ve zorlukların ötesinde, hepimiz için önemli bir konu, bunu sorumlu bir şekilde nasıl yapacağımızdır" dedi.

Deleris, "Avrupa Birliği (AB) genelinde yapay zeka sistemleri ve uygulamaları için birleşik bir yasal çerçeve oluşturmayı amaçlayan" AB Yapay Zeka Yasası'nın amacının bu olduğunu açıkladı ve ekledi: "Yapay Zeka Yasası'nın amacı, yapay zeka sistemlerinin güvenli, etik ve güvenilir bir şekilde geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlamaktır."

Yapay Zeka Yasası, yapay zeka sistemlerini risk seviyelerine göre kategorilere ayırır ve her kategori için belirli yükümlülükler ve gereklilikler getirir. Yüksek riskli yapay zeka sistemleri, uygunluk değerlendirmeleri, veri yönetimi ve şeffaflık gereklilikleri dahil olmak üzere katı uyumluluk yükümlülüklerine tabi olacaktır.

Deleris, AI Yasası'nın yalnızca vatandaşların temel haklarını etkileyen bir risk kategorisini korumaya odaklandığı konusunda uyardı. Kurumlar, siber gibi ek risklerle karşı karşıyadır ancak aynı zamanda AI'nın uygunsuz kullanımından kaynaklanan operasyonel veya itibar kaybıyla da karşı karşıyadır. "Model risk yönetimi, finansal kurumlarda yeni bir şey değildir ve tam olarak bir modelin (AI olsun veya olmasın) amaca uygun olduğundan ve doğru amaçla kullanıldığından emin olmakla ilgilidir. Dolayısıyla zaten çerçevelerimiz var ve çoğunlukla bu riskleri yönetme kültürünü beslememiz gerekiyor," diye ekledi.

Lucas, "AMF şu anda AI Yasası kapsamında piyasa katılımcıları tarafından geliştirilen AI modellerini denetlemese de, düzenlemeler ilerledikçe bu durum gelecekte değişebilir. Bu arada, AI'nın nasıl kullanıldığını ve uyumluluk süreçlerini veya risk yönetimini etkileyip etkilemediğini anlamak için piyasa oyuncularıyla aktif olarak etkileşim kuruyoruz" dedi. "Ana zorluk, AI'nın sunduğu fırsatlardan yararlanmak ve risklerini yönetmek arasında bir denge kurmak olmaya devam ediyor. Bu, AMF'nin hedefinin merkezinde yer alıyor: piyasaların düzgün işleyişini sağlarken inovasyonu desteklemek."

CEA-Saclay'den Grinbaum da aynı fikirde: "AI Yasası yalnızca daha bürokratik prosedürler ve daha zorunlu sertifikalar değil. Ayrıca çok ilginç hükümler var - hatta yeni bir etik ilke - ve daha fazla araştırma için önemli çağrılar."

Even, "Hızla gelişen Üretken Yapay Zeka teknolojisi, pazarlarındaki erken benimseyenler için fırsatlar sunuyor ve modelleme, tespit, araştırma ve raporlama gibi alanlarda halihazırda uygulanmakta olan potansiyel ve kullanım örnekleri sunuyor. Bu ayrıca kontroller ve etik değerlendirmeleri ve AB'nin çığır açan Yapay Zeka Yasası dahil olmak üzere düzenleme potansiyelini de gerektiriyor" diye sonlandırdı.

Kaynak:Bank of America

Bugünün tüm ekonomik gelişmelerinden haberdar olmak için ekonomik takvim sayfamızı ziyaret edin.

Risk Uyarıları ve Yatırım Sorumluluk Reddi Beyanları

İşlem yapmanın yüksek derecede risk içerdiğini ve herhangi bir strateji veya yatırım yöntemini takip etmenin potansiyel kayıplara yol açabileceğini anlıyor ve kabul ediyorsunuz. Sitedeki içerik, katkıda bulunanlarımız ve analistlerimiz tarafından yalnızca bilgilendirme amaçlı sağlanmaktadır. Herhangi bir ticari varlığın, menkul kıymetin, stratejinin veya başka bir ürünün kendi yatırım hedeflerinize ve finansal durumunuza göre yatırım yapmaya uygun olup olmadığını belirlemekten yalnızca siz sorumlusunuz.

Risk Beyanı

Hisse senetleri, döviz, emtialar, vadeli işlemler, tahviller, ETF'ler veya kripto gibi finansal varlıkların alım satımında kayıp riski ciddi miktarda olabilir. Brokerınıza yatırdığınız parayı tamamen kaybedebilirsiniz. Bu nedenle, koşullarınız ve finansal kaynaklarınız ışığında bu tür bir ticaretin sizin için uygun olup olmadığını dikkatle değerlendirmelisiniz.

Kendi kendinize durum tespiti yapmadan veya mali danışmanlarınıza danışmadan hiçbir yatırım yapmamalısınız. Mali durumunuzu ve yatırım ihtiyaçlarınızı bilmediğimiz için web içeriğimiz size uygun olmayabilir. Mali bilgilerimizin gecikmesi veya yanlışlık içermesi mümkündür; bu nedenle tüm işlemlerinizin ve yatırım kararlarınızın sorumluluğu tamamen size ait olacaktır. Kaybedilen sermayenizden şirket sorumlu olmayacaktır.

Web sitesinden izin almadan web sitesindeki grafikleri, metinleri veya ticari markaları kopyalamanıza izin verilmez. Bu web sitesinde yer alan içerik veya verilere ilişkin fikri mülkiyet hakları, sağlayıcılarına ve borsa tüccarlarına aittir.

Son Aramalar

En Çok Arananlar

Teklifler

Analiz

Kullanıcı

7/24

Ekonomik Takvim

Eğitim

Veri