SaaS Fintek AI Etkisi
Finans Teknolojisi (FinTech) piyasası, talep değişikliği ve teknolojinin ilerlemesi nedeniyle her lider endüstri gibi zamanla evrim geçirdi. Bu durum birçok heyecan verici trendi beraberinde getirdi ve birçok fintech bağımlı şirket işletme modellerini karşılamak için değiştirdi.
Günlük finansal işlemlerin kağıda kaydedilmesinden analog bilgisayar cihazlarının oluşturulmasına, ilk nesil bilgisayarların geliştirilmesinden fintech dijital ürünlere yapay zeka (AI) ve makine öğrenimini (ML) dahil etmeye kadar, endüstri tartışmasız benzersiz bir büyüme yaşadı.
Dünya genelinde 30.000’den fazla FinTech SaaS şirketi bulunmaktadır ve bu markaların birçoğu şimdi tamamen veya kısmen AI ve ML’ye dayanmaktadır.
Bu makalede, AI ve ML’nin mevcut SaaS finans teknolojisini nasıl yeniden şekillendirdiğine ve bu değişikliklerin ne anlama geldiğine derinlemesine bir şekilde inceleyelim.
Yapay Zeka ve Yapay Öğrenme
Yapay Zeka ve Yapay Öğrenme, sürekli olarak haber başlıklarında yer alan şimdiki popüler kelimelerdir. Bu terimler birçok kişiye aşina gelmeyebilir, çünkü çoğu insan bunları birbirinin yerine kullanır. Bu nedenle, bu terimleri tanımlayalım.
Yapay Zeka (AI), çeşitli bilgilerle donatılmış bilgisayarların insan zekasını kullanarak kendini yetiştiren sistemler veya mekanizmalar oluşturmasını içeren bir teknolojidir. Bu sistemler, fiziksel dünyada insan davranışlarını taklit edebilirler.
İphone’da Siri veya dijital ev cihazlarında Alexa gibi basit bir yapay zeka robotu vardır. Bu yapay zeka programları, insan ve bilgisayar kaynaklı sorunları çözmek için tasarlanmıştır. Temel işlevleri, belirli bir görevi tamamlamak ve verilen zaman çerçevesi içinde başarıyla hedefe ulaşmaktır.
Yapay Öğrenme, bir bilgisayarın yeni senaryoları anlamasına ve daha karmaşık durumlarla karşılaştığında karar verme yeteneğini mükemmelleştirmesine izin veren bir teknolojidir. Makine Öğrenimi, finans sektöründeki özellikle farklı problemleri çözmeye yardımcı olan bilgisayar algoritmaları ve analitik kullanarak öngörü modelleri oluşturur.
AI ve Makine Öğrenimi’nin SaaS FinTech üzerindeki Etkisi
Önceden belirtildiği gibi, AI ve makine öğrenimi, karar vermede yardımcı olan tahmin analitiği geliştirerek bugünkü SaaS finans teknoloji araçlarında önemli bir rol oynar. Bu AI değeri eklemesi, işletme operasyonlarından ortak kullanıcılara kadar her alanda hissedilebilir. İşte AI ve makine öğreniminin SaaS FinTech üzerindeki etkilerinden bazıları:
Finansal risk yönetimi
Bankalar ve diğer FinTech organizasyonları riski en aza indirecek modeller arayışındadır. AI tabanlı karar ağacı yöntemi, karmaşık ve doğrusal olmayan finansal durumlar için kolay ve takip edilebilir kurallar geliştirerek risk yönetimini etkiledi. Ayrıca, destek vektör teknolojisi, kredi tahsisinde önemli kredi risklerini belirlemeye yardımcı olur.
Gelir tahmini
Birçok finansal hizmet, kuruluşları için tahmin modelleri geliştirmek için derin öğrenme ve diğer makine öğrenimi teknolojilerini kullanan makine öğrenimi danışmanları istihdam eder.
Dolandırıcılık tespiti
Dolandırıcılık, tüketicinin ve fonun güvenliği tam olarak garanti edilemediğinde birçok banka için büyük bir dezavantajdır. AI, gizli dolandırıcılık desenlerini açığa çıkarmak için büyük işlem verilerini analiz ederek dolandırıcılığı azaltmaya yardımcı olabilir. Gerçek zamanlı olarak bu deseni algılar ve önler. Ayrıca, makine öğreniminin “Lojistik Regresyon” algoritmaları dolandırıcılık desenlerini anlamaya ve bunları önlemeye yardımcı olabilir.
AI dolandırıcılık tespiti için kullanan bir şirket örneği PayPal’dır. PayPal, platformundan verileri analiz etmek ve potansiyel olarak sahte işlemleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmaları kullanır.
Sistem, işlemin yapılma yeri, işlemi yapmak için kullanılan cihaz, işlem tutarı ve kullanıcının platformdaki geçmişi gibi çeşitli veri noktalarına bakar.
Örneğin, işlem tipik olarak kullanıcının hesabıyla ilişkilendirilmeyen bir cihazdan yapılıyorsa veya işlem tutarı normalden önemli ölçüde büyükse, sistem işlemi kontrol etmek için işaretleyebilir.
PayPal’ın AI sistemi, dolandırıcılığı tespitte oldukça etkili olduğu gösterilmiştir. Şirketin verilerine göre, sistemi şirketin gelirinin sadece %0,32’sinde dolandırıcılığı tespit edebiliyor. Bu da PayPal’ın her yıl milyonlarca dolarlık dolandırıcılık kayıplarını önlemesine yardımcı olmuştur. Sistemin çalışma prensibi, işlem yapılacak cihazın kullanıcının hesabıyla genellikle ilişkilendirilmemiş olması veya işlem tutarının normalden önemli ölçüde daha yüksek olması gibi çeşitli veri noktalarına bakarak işlemi incelemektir. Bu durumlarda, sistemi işlemi incelemek üzere işaretleyebilir ve işlemi müşteri temsilcileri tarafından manuel olarak kontrol edilmesi için kuyruğa alabilir.
Müşteri Desteği
Müşterilerin doğru zamanda doğru finansal bilgiye erişmelerini sağlamada, yapay zeka büyük bir rol oynar. Müşteri verilerini ve önemli analizleri inceleyerek, yapay zeka müşterinin tercihine veya isteğine göre cevaplar ve hizmetler önerir. Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanan SaaS markalarının önemli bir örneği Zendesk ve Salesforce’tır. AnswerBot ve Einstein adlı araçları, müşterinin niyetini anlayarak gerçek zamanlı olarak ilgili bir yanıt sağlayabilir. Algoritma her etkileşimden öğrenir ve zamanla daha akıllı hale gelir.
Varlık Yönetimi
Diğer sektörler gibi, yapay zeka ve makine öğrenimi de profesyonellerin finansal varlıkları nasıl yönettiğini etkiledi. Yapay zeka ile varlık yöneticileri, müşteri raporlama ve belgeleri otomatik olarak oluşturabilir, detaylı hesap beyanı sağlayabilir ve daha birçok işlevi doğru bir şekilde yerine getirebilir.
SaaS Finans Teknolojisinde AI ve ML’nin Ana Faydaları
Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) entegrasyonu, SaaS Finans Teknolojisi’ne tonlarca fayda sağlamıştır. İşte yapay zeka ve makine öğreniminin entegrasyonunun ana önemleri:
Geliştirilmiş Doğruluk
Teknolojinin ilerlemesinden önce, birkaç seçilmiş kişi tarafından günlük olarak gerçekleşen birkaç finansal işlem defterlerde kaydediliyordu. Yüksek işlem akışı ve insan zekasının tam olarak anlayamaması, hatalara ve dengesiz hesaplara neden oldu.
AI ve makine öğrenimi, hesap dengesizliği gibi tekrarlayan hesaplamalı işleri yaparak daha iyi doğruluk sağlamak için alan yaratmıştır. Bu yeni gelişmelerle sonuçlar daha doğru ve kayıplar azaltılmıştır.
Artan Verimlilik
SaaS finans teknolojisinde AI ve ML kullanmanın diğer önemli bir faydası, müşteri taleplerini ele almak için AI chatbot’ları kullanarak genel verimliliği artırmaktır.
Geliştirilmiş Karar Verme Yetenekleri
AI ve makine öğrenimi, SaaS teknolojisinde karar verme sürecine fayda sağlamaktadır. Finans analistleri, milyarlarca veriyi kolayca analiz edebilir, stok kalıplarını ve trendleri inceleyebilir ve teknolojiyi stratejik ve faydalı kararlar almak için kullanabilir.
Ekonomiklik
Birkaç yıl önce, sadece zenginler kişisel bir finansal danışmana sahip olabilirlerdi ve zenginliklerini yönetmelerine ve harcamalarını düzenlemelerine yardımcı olabilirlerdi. Ancak, AI tabanlı uygulamalar artık evinizin konforunda fatura takibi, hisse senedi fiyatı tahminleri ve piyasa veya kripto analitiği yapmak için izin veriyor.
SaaS FinTech’te Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Zorlukları ve Riskleri
AI ve makine öğreniminin SaaS finansal teknolojisine dahil edilmesinin faydaları tartışılmaz, ancak bu faydaların yanı sıra bazı risk ve zorluklar da bulunmaktadır. Bu riskler şunları içerir:
Adaptasyon
AI finans teknolojisi uygulamalarının geliştirilmesi para gerektirir ve bu maliyetleri karşılamak için uygulamalar halk tarafından kullanılmalıdır. Ancak insanlar, finans teknolojisi uygulamalarına göre daha çok fitness veya yemek tarifi derleme uygulamalarına para harcama eğilimindedir.
Veri Gizliliği
Değer sunma, kişisel bilgi talep etme ve veri gizliliği teşvik etme arasında denge kurmak zordur. Müşteriler zaten gizliliklerinin farkındadır ve kayıt sırasında mümkün olduğunca az bilgi vermek isteyeceklerdir. Çok fazla soru sorma veya fazla cihaz erişimi isteme durumunda müşteriler uygulamadan ayrılabilir. Eğer çok az veya hiç bilgi almazsanız, AI’ı daha kişiselleştirilmiş özellikler geliştirmek için nasıl besleyeceksiniz?
Algoritma ve Veri Önyargısı
AI ve makine öğreniminin başarısı sıklıkla veri önyargısı tarafından engellenir. Bu önyargıların çoğu finansal teknolojiye erişimi olmayan azınlık gruplarından veya AI’ya verilen kötü insan yargılarından kaynaklanır. Bu önyargılar genellikle insan kaynaklıdır ve bir kez girildiklerinde algoritmayı etkilerler.
Sonuç Bağlamı
COVID-19 ve diğer ilgili hükümet girişimleri tarafından getirilen iş yeri uygulamalarındaki büyük değişim, küresel ölçekte en son teknolojinin benimsenmesini hızlandırdı. Kilitlenmeler sırasında, yapay zeka destekli işletmeler sadece verimlilikte artış gördüler, ayrıca birçok yeni AI ürünü, disiplinler arası yazılım ve birleşmeler de ortaya çıktı.
AI ve makine öğreniminin SaaS finans teknolojisi sektörü, gelecek yıllarda bir dönüşümden geçebilir. Bu değişim, daha fazla şirketin rekabet avantajı kazanmasına, finansal performanslarını artırmasına ve nihayetinde finans yönetim operasyonlarında hedeflerine ulaşmasına izin verecektir.
Bu makaleyi okuduğunuz için teşekkürler! Bana destek olmak isterseniz;
Beni Twitter, Linkedin ve YouTube‘da takip edin.
Kısa bir yorum bırakmayı UNUTMAYIN!
