Finansal Teknolojilerde Yapay Zeka Çözümleri — Dünya Örnekleri
“Ödemeler Dünyasında Yapay Zeka Kullanımı” başlıklı önceki yazımda yapay zekaya en fazla uyum sağlayabilen sektörler arasında finansal servislerin bulunduğunu belirtmiş ve “Ödemeler dünyasında yapay zeka çözümleri — Türkiye’den örnekler” başlıklı yazımda ise Türkiye’den medyada yer bulan bazı örneklere yer vermiştim. Bu yazımın da hemen başında belirtmem gerekir ki bu örnekler çoğaltılabilir ve elbette tüm çözümler burada yer almamaktadır.
Öncelikle ödemeler dünyasında önemli yerleri olan ve çözümlerinin etkilerinin de global olacağı iki firmanın çalışmalarına yer vermek istiyorum: Mastercard, geliştirdiği Decision Intelligence sistemiyle yapay zeka kullanarak alışverişleri daha güvenli hale getirmeyi hedefliyor. Decision Intelligence sistemi, mağazada veya online alışverişlerde yapılan bir ödemenin sahte olup olmadığına yönelik daha sağlıklı karar verebilmeyi sağlıyor. Dolandırıcılık denemeleri daha kolay tespit edilebiliyor. Bu sistem yapay zeka teknolojisi kullanarak sahte işlemleri tespit ederken, yanlışlıkla reddedilen işlem adetini de azaltmayı amaçlıyor. Böylece güvenlik sağlanırken müşterinin markaya memnuniyeti de artırılmış oluyor. Ürünün daha önceki çözümlerden farkı “tüketicinin kendi alışveriş geçmişi, kart kullanım alışkanlıkları gibi gerçek zamanlı verilere dayanarak, normalin dışında bir davranış sergilendiğinde uyaracak şekilde ayarlanması” olarak belirtiliyor. Ürün, müşterinin segmenti, risk profili, bulunduğu lokasyon, alışveriş yapılan nokta, kullanılan cihaz verileri, alışveriş saati ve yapılan alışverişin türü gibi birçok kriteri göz önünde bulundurarak, belli bir hesabın zaman içinde nasıl hareketleri olabileceğini, neyin normal, neyin anormal davranış sayılabileceğini belirleyebiliyor.
Benzer bir şekilde Visa da dolandırıcılığın tespiti ve önlenmesi için son yıllarda makine öğrenmesi yöntemlerini kullandığını ve bu sayede birkaç milyar dolarlık dolandırıcılığı belileyebildiklerini açıkladı. Visa Research, adını verdikleri bu inisiyatifle yapay zeka yanında kriptografi, API gibi dağıtık uç noktaların güvenliği ve bulut çözümleri alanlarında da çalışmalar yapılıyor.
Dünyadan farklı alanlarda bir kaç örnekle devam edelim:
- Microsoft ve National Australia Bank tarafından duyurulan ve kavram kanıtlama çalışması olarak tariflenen bu işbirliği kapsamında, ATM’lere yüz tanıma teknolojisi eklenerek çeşitli pilot bölgelerde teste açılacak.
- Perakende örneği Walmart’tan geliyor: Walmart, ürünlerin tarayıcıdan geçerken taranıp taranmadığını belirlemek için bilgisayar görüşü teknolojisini kullanarak ödeme kasalarını denetliyor. Bu teknoloji, son iki yıldır 1.000’den fazla mağazada uygulanıyor ve hem kasiyersiz ödemeleri hem de geleneksel kasiyerli ödemeleri denetliyor. Walmart, sistemin uygulanmaya başlamasından bu yana geçen iki yıl içinde hırsızlık, stok kaybı, dolandırıcılık ve tarama hata oranlarının düştüğünü belirtse de tasarruf miktarını açıklamadı.
- Generali Sigorta, konuşmayı metne döken bir ses botu kullanarak, soruları işleyen ve yanıtları sesli olarak müşteriye ileten bir “ses robotu” ile müşteri deneyimini iyileştirdiğini, Temmuz 2018’de kullanıma alınan bu robotla, her hafta 350 ev sigortası sertifikasını tamamladığını paylaştı. Bu işlemlerin yüzde 60’ında herhangi bir insan müdahalesine gerek duyulmadığı not düşülüyor.
- JPMorgan Chase, Contract Intelligence (COiN) platformu ile yasal dokümanları analiz ederek önemli verileri ve maddeleri çıkararak manuel olarak 360.000 saat sürecek 12.000 adet dokümanın analizini makine öğrenmesi teknikleri ile saniyelere indirebildiğini tecrübe ettiğini açıkladı.
Sadece Kuzey Amerika’da finansal hizmet sunan şirketlerin 2020 yılında yapay zeka çalışmalarına harcayacağı paranın 11 milyar dolar olacağının tahmin edildiğini önceki yazımda paylaşmıştım. ING Grubu’nun açıklaması ile yazımı sonlandırıyorum: Bankacılıkta artık rekabet yapay zeka üzerinden olacak.
Kaynaklar
