Finansal teknolojileri ifade eden Fintek kavramı için makine öğrenimi (ML) kritik önem taşıyor. Makine öğrenimi teknolojisi finansal verileri analiz etmek, trendleri belirlemek, riskleri değerlendirmek ve tahminler yapmak için kullanılıyor. Örneğin kredi riski analizi yaparken makine öğrenimi modelleri büyük veri kümelerini analiz ederek kredi başvurusu yapan bireylerin kredi riskini değerlendiriyor. Bu sayede finansal kurumlar daha doğru ve verimli kredi kararları alma imkanına kavuşuyor.

Makine öğrenimi algoritmaları dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılıyor. Büyük miktarda finansal veriyi analiz ederek anormal davranışları tespit eden bu teknoloji potansiyel dolandırıcılık vakalarını belirleyebiliyor. Böylece finans kurumları hem güvenlik seviyelerini artırıyor hem de müşterilerine daha güvenli bir deneyim sunma fırsatı elde ediyor.

Makine öğreniminin bir diğer kullanım alanı da finansal piyasalardaki trendleri ve desenleri belirleme noktasında ortaya çıkıyor. Finans kurumları ve yatırımcılar makine öğrenimi modellerini kullanarak piyasadaki dalgalanmaları öngörebiliyor ve buna bağlı olarak daha bilinçli yatırım kararları alabiliyor. 

Makine öğrenimi küresel pazar büyüklüğünün 2030 yılına kadar 528 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Makine öğrenimi finans kurumlarının iş süreçleri için kullanabileceği en değerli araçlar arasında yer alıyor. 

Fintek’te makine öğreniminin kullanım örnekleri nelerdir?

Algoritmik ticaret

Birçok işletme finansal seçimlerini otomatikleştirmek ve işlem hacmini artırmak için algoritmik ticaret yöntemini kullanıyor. Bu yöntem makine öğrenimi algoritmalarının mümkün kıldığı önceden yazılmış ticaret direktiflerinin yerine getirilmesini gerektiriyor. Makine öğrenimi uygulamaları tarafından yapılan yüksek sayıdaki işlemlerin manuel olarak yapılması çok büyük iş gücü ve zaman gerektireceği için finans şirketleri algoritmik ticarete yatırım yapıyor.

Dolandırıcılığın tespiti ve önlenmesi

Fintek'teki makine öğrenimi çözümleri sürekli olarak yeni dolandırıcılık modellerini öğrenerek uyum sağlıyor. Böylece işletme operasyonlarının ve müşterilerinin güvenlik seviyesi artıyor. Makine öğrenimine yönelik algoritmalar, geniş veri kümelerini inceleyerek şüpheli etkinlikleri ve karmaşık dolandırıcılık modellerini büyük bir doğrulukla tanımlıyor. 

Makine öğreniminden yararlanan fintek sistemleri kimlik hırsızlığı, kredi kartı sahtekarlığı, ödeme sahtekarlığı ve hesap ele geçirme dahil olmak üzere çok sayıda dolandırıcılık türünü tespit ederek çok çeşitli tehditlere karşı tam güvenlik sağlıyor.

Mevzuata uygunluk

Düzenleyicilere yönelik teknoloji çözümleri bankacılıkta makine öğreniminin en popüler kullanım alanları arasında yer alıyor. Makine öğrenimi algoritmaları büyük düzenleyici belgeleri okuyup öğrenebildikleri için yeni düzenlemeleri anında belirleyebiliyor. Böylece finans sektörüne yönelik entegre makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan bulut çözümleri mevzuat değişikliklerini otomatik olarak takip edebiliyor.

Borsa

Makine öğrenimi algoritmaları borsanın işleyişini açıklayan kalıpları belirlemek için haberler ve işlem sonuçları gibi gerçek zamanlı veri kaynaklarına bakıyor. Yatırımcılar için bir sonraki adım bir davranış modelini seçmekten ve hangi makine öğrenimi algoritmasının ticaret stratejilerine dahil edileceğini belirlemekten geçiyor.

Analiz ve karar verme

Fintek çözümleri büyük miktarda veriyi güvenilir bir şekilde işlemek ve anlamak için makine öğrenimini kullanıyor. Veri analitiği hizmetlerinin entegrasyonu sayesinde makine öğrenimi algoritmaları gerçek zamanlı karar almayı hızlandıran kapsamlı ve ayrıştırılmış bilgiler sunuyor. Ek olarak bu teknoloji gelecekteki piyasa modellerini tahmin etmenin hızını ve isabetliliğini artırıyor.

Fintek kurumları değişen tüketici taleplerine ve pazar eğilimlerine uyum sağlayan yenilikçi, ileriyi düşünen çözümler geliştirmek için tahmine dayalı analitik teknolojilerinden yararlanıyor. Veri analitiği ve makine öğrenimi hizmetlerinin birlikte çalışması sayesinde Fintek kurumları bu proaktif strateji ışığında yeni finansal ihtiyaçları öngörme ve başarılı bir şekilde yanıtlama imkanına kavuşuyor.

İşletmeler Fintek'te makine öğreniminden nasıl yararlanıyor?

Tekrarlanan süreçlerin otomatikleştirilmesi

Otomasyon Fintek için en önemli makine öğrenimi katkıları arasında yer alıyor. Makine öğrenimi algoritmaları sayesinde müşteri bilgileri manuel giriş gerektirmeden gerçek zamanlı olarak doğrulanıyor ve süreçler hızlanıyor. Ayrıca finans işlemlerinde mutabakat süreçlerinin otomatikleştirilmesi insana bağlı veri girişi zorunluluğunu ortadan kaldırarak zamandan ve paradan tasarruf sağlıyor. 

Kaynakların tahsisi

Makine öğrenimi örüntü tanıma yoluyla fon, işgücü ve teknolojinin en iyi şekilde tahsis edilmesine yardımcı oluyor. Yapay zekâ tabanlı robot danışmanlar her müşterinin risk profilini değerlendirmenin yanında portföyünün finansal hedefler ve risk toleransı ile uyumlu olmasını sağlamak için varlık tahsisinde makine öğreniminden yararlanıyor. Ayrıca makine öğrenimiyle desteklenen sohbet robotları yüksek hacimli tüketici sorgularını yanıtlamak için kaynakları verimli bir şekilde tahsis ederek 24 saat müşteri hizmetleri desteği sunuyor. Bu sayede Fintek kurumları işletme maliyetlerini önemli ölçüde artırmadan hizmetlerinin kapsamını genişletebiliyor.

Tahmine dayalı analitik yoluyla maliyetin azaltılması

Fintek şirketleri makine öğrenimi odaklı tahmine dayalı analitiğin yardımıyla maliyetleri düşürme fırsatı yakalıyor. Örneğin makine öğrenimi borç verme sürecinde kullanıldığında, kredi ödemelerinde gecikmeleri veya temerrütleri önceden tahmin edebiliyor. Böylece borç verenlerin potansiyel riskli borçluları belirleyerek kaynaklarını daha verimli bir şekilde yönetmelerini sağlıyor. 

Veri işleme

Fintek yazılım geliştirme şirketleri makine öğrenimi ve otomatik belge işleme gibi teknolojileri kullanarak büyük veri analizi yapabiliyor. Bu teknolojiler kredi başvuruları ve müşteri kimlik doğrulama gibi süreçleri otomatikleştirerek işletmelerin veri analizi ekiplerine olan bağımlılığını azaltıyor ve ilgili maliyetleri düşürüyor. Bu sayede işlerin daha hızlı ve daha verimli bir şekilde tamamlanması mümkün hale geliyor.