Kullanımının Artması: Finans Alanında Yapay Zeka

Cahit Arf, yeni makine tasarımlarının desteklediği çalışmalarla ortaya çıkmış bu düşünceyi kanıtlamıştır. Makinelerin dil çevrimleri, hesap-kıyasalar yapabilme, benzerlik kurabilme ve elimine edebilme gibi özelliklere sahip olduğunu öngördüğünde, Cahit Arf insan ile makineler arasında en temel farkın estetik olduğunu söylemiştir. Finans sektöründe, müşterilere ürün/hizmet satarken yapay zeka teknolojisinden ziyade, kredi işlemleri, kur tahminleri, portföy seçimleri, konsolidasyon, bütçe planlama ve raporlama gibi işlemlerde sıkça başvurulan disiplinli bir yaklaşım vardır. Finans, işletmeler için hayati bir rol oynar. Borçlanma, borç alma, tasarruf, bütçeleme, tahmin, yatırım, varlıklar ve borçlar içerir. Finans, işletmelerin çalışmasını sürdürmelerini desteklemek için, varlıkları ve girdileri satın almak, tedarikçilere ödeme yapmak ve yatırım planlamak gibi ekonomik faaliyetleri gerçekleştirmek için önemlidir. Yapay Zeka teknolojisiyle birlikte, işletmeler artık veri girişleri, depolamalar, konsolidasyon ve raporlamalar için otomasyon ve robotlar aracılığıyla çok daha verimli çalışabilecekler. Gerek ticari ve gerekse finansal olarak, yakın gelecekte bu teknolojinin getirdiği kazanımlar çok büyük olacak. The advantages and returns that Artificial Intelligence will bring to businesses in the near future are immense. Until now, firms have been executing data inputs, storages, consolidations, and reports predominantly with traditional methods. This has resulted in inaccurate calculations, additional overhead costs, and lengthy activities. With the development of a digital infrastructure, these primitive techniques have been replaced by automation and robots. With Artificial Intelligence, companies will now be able to work much more efficiently with regard to data inputs, storages, consolidations, and reports via automation and robots. Both commercially and financially, the gains that this technology will produce in the near future will be enormous. işlemler tek tık ile gerçekleştirilecektir. ERP sistemlerinin geliştirilmesiyle, birçok işlem hızlanmış olmakla birlikte, hala esnek bir şekilde gerçekleştirilmeyebilmektedir. Ancak, finansal işlemlerin çoğunda kullanılan yapay zeka sayesinde, işlemler tek tık ile tamamlanacaktır. Yapay zeka kullanımı işletme liderlerinin çoğu tarafından finans alanında desteklenmektedir. Oracle ve Savanta (2021)’in araştırmasına göre, bu oran %85’e kadar çıkıyor. Firmalar, borçlar muhasebesi ve diğer insan kaynaklarının manuel olarak gerçekleştirdiği süreçleri otomatikleştirerek hızlandırıyor. ERP sistemleri, yapay zeka ile entegre olmuş olarak, fiziksel faturayı okuyabilir, tarayabilir ve satın alınan malzemelerin tedarikçi adı, özellikleri ve ilişkili maliyet gibi temel bilgileri belirleyebilir. Dolandırıcılığı saptamak, hesapları uzlaştırmak ve onayları hızlandırmak için bu bilgiler ERP sistemlerine otomatik olarak girebilir. ERP, Yapay Zeka'nın entegrasyonuyla, tahsilat, konsolidasyon ve veri raporlama işlemlerinin el becerisine bağlı olarak yürütülmesinin yerine, analiz, strateji ve eyleme yönlendirmesi için kullanılmaktadır. Bu, otomatik finansal dönem kapanış süreçlerinde oldukça yaygındır. Dijital asistanların yardımıyla finans departmanı, ekiplerin giderlerin uyumsuzluğunu bilgilendirmeyi veya gider raporlarını geri ödemeyi hızlandırmak için otomatik olarak göndermeyi mümkün hale getirir. Örneğin, dijital asistanlardan faydalanılabilir ki bu, ekipleri giderlerin uyumsuzluğu hakkında bilgilendirmek veya gider raporlarını hızlıca geri ödeme için otomatik olarak göndermek için uygundur. (Oracle) Kullanılan yapay zeka teknolojisi sayesinde portföy yönetiminde, müşterilerin mevcut durumunu global analizler çerçevesinde değerlendirerek en verimli portföy oluşturma fırsatı sunuluyor. Bu teknoloji, risk analizi değerlendirme algoritmalarıyla beraber, kullanılırsa matematiksel hataları da ortadan kaldırıyor. (Garanti BVA) Finans dünyası, dolandırıcılık tehdidiyle en çok karşı karşıya kalan sektörlerden biri olarak, finansal riskleri azaltmak için yeni yöntemler geliştirmeyi sürdürüyor. Yapay zeka teknolojisi ile geliştirilen bu yeni finansal modellerin güvenliği, dolandırıcılık tehdidiyle mücadele etmede ciddi bir önem taşıyor. (Garanti BVA) In a survey titled “Intelligent Automation: The Essential New Co-Worker in Digital Banking” conducted by Accenture in 2016, when bank executives were asked which areas they wanted to increase automation usage in, the response was overwhelmingly “Customer Interaction/Experience” and “IT/IT Operations” at a rate of 90%. İş liderlerinin finansal alanda yapay zeka kullanımı için istekleri Para ve Makineler (2021) tarafından şöyle belirtilmiştir. Fintech, KPMG (2019) ve Arner ve diğerleri (2015)'nin tanımladığı gibi, teknolojinin kullanıldığı finansal hizmet veya ürünler sunan şirketler olarak tanımlanır. Bu, geleneksel kurumların alışık olduğu iş modellerinden farklıdır. tanışmak için çok özel bir zamanımız var. Şimdi, fintech kavramına tanıklık etmek için özel bir sürecimiz mevcut. hizmetleri hakkında tartışma yapmaktadır. The timeline for the development of Fintech 4.0 is as follows: Kickstarter gibi web siteler sayesinde yeni bir finansal cihaz haline gelmeye başladı 2003: Web-based crowdfunding began to emerge as a new financial device, due to websites such as Kickstarter. kurumsal çevreler tarafından kurulan bir yatırım yöntemidir. 2008: Equity financing is an investment technique established by corporate environments. yapay zeka 2009: Gelişmeye başlayan konular arasında Bitcoin, blokzinciri ve yapay zeka vardı. a service that allows users to pay electronically, is introduced In 2011, Google introduced Wallet, a service enabling users to make payments electronically. sözleşmeye dayalı uygulamalar ve Blockchain teknolojisinin çığır açıcı gelişimleri 2013: Ethereum and cryptocurrency offering to the public, blockchain 2.0, contract-based applications, and groundbreaking developments in blockchain technology. genç nüfus tarafından kapsamlı bir biçimde kabul gördü. 2015 yılında, mobil bankacılık uygulamalarının kullanımı genç nüfus tarafından yoğun olarak kabul görmeye başladı. 2017: Hyperledger project marks the beginning of BlockChain 3.0. Yapay Sinir Ağları (YSA), bilgisayara konulan bir yazılım aracı olarak kullanılan, girdi verilere dayalı çıktılara karar veren özelleşmiş algoritmalardır. YSA, bir tür makine öğrenme yöntemidir ve özellikle sayısal verileri analiz etmek ve karar vermek için kullanılabilir. Yapay Sinir Ağları, girdi verilerine dayalı çıktılara karar veren özel bir algoritma olarak bilgisayar içerisinde kullanılan bir yazılım aracıdır. Bu yöntem, özellikle sayısal verileri analiz etmek ve kararlar vermek için kullanılan bir makine öğrenme yöntemidir. YSA yaklaşımıyla, örnekler aracılığıyla oluşturulan modeller sayesinde ilgili olaylara ilişkin genelleştirmelere yer verilebilir ve olası gelişmelere ilişkin çözümler geliştirilebilir. Bu tür modellerin uygulanması özellikle finansal piyasalarda tahmin amacıyla oldukça popülerdir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinde karmaşık ve derin ağ yapılarını kullanarak verileri sınıflandırma, öngörme ve gözlem yapmak için kullanılan bir tekniktir. Deep Learning: Deep Learning is a technique utilized in machine learning that involves using complex and deep network structures for classifying, predicting, and observing data. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasında çok yakın bir bağlantı vardır. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir çeşidi olarak kabul edilirken, derin öğrenme hem yapay zekanın hem de makine öğrenmesinin ayrılmaz bir parçası olarak kabul edilebilir. Derin öğrenmenin 'derin' sözcüğü, çok fazla gizli katmanın kullanıldığını vurgulamaktadır (Huang ve diğerleri, 2020). hakkında bilgi edinmek önemlidir It is important to acquire knowledge about sources

Source: https://medium.com/@kutluisa.10/finans-alan%C4%B1nda-yapay-zeka-kullan%C4%B1m%C4%B1-2154f368afdc?source=rss------fintech-5