Finansal AI Lab Kurdu: LinkAlpha Yatırım Kararlarını Doğruluyor

LinkAlpha, finansa özel bir yapay zeka (AI) araştırma birimi kurarak büyük dil modellerinin (LLM) yatırım kararlarındaki güvenilirliğini test etmeye başladı. Finans sektöründe AI kullanımı yatırım kararlarını destekleyici alanlara doğru genişlerken, şirket modellerin verdiği kararların gerçek işlerde kullanılabilir olup olmadığını ölçecek bir sistem kurmayı hedefliyor.

LinkAlpha, 20'sinde (yerel saatle) finansa özel araştırma birimi 'LinkAlpha AI Lab'ı resmi olarak kurduğunu duyurdu. Kurumsal yatırımcılara AI destekli yatırım araştırması hizmeti sunan şirket, yakın zamanda küresel finans kuruluşlarının da katıldığı 34 milyar won (yaklaşık 22 milyon dolar) büyüklüğünde bir Seri A yatırım turunu tamamladı.

AI Lab, merkezleri New York ve Seul olan, 5 tam zamanlı araştırmacının görev aldığı şirket bünyesinde resmi bir araştırma birimi olarak yapılandırıldı. Akademisyenlerin de dahil olduğu üniversite-sanayi iş birliği modeli de benimsendi. Şirket, araştırma kadrosunu önümüzdeki dönemde Hong Kong ve Singapur gibi bölgelere genişletmeyi planladığını açıkladı.

Araştırmaların başında Ulsan Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden (UNIST) Yongjae Lee(Yongjae Lee) bulunuyor. Araştırma alanları; AI modellerinin piyasayı nasıl yorumladığını anlamak, AI kararlarının güvenilirlik düzeyini ölçmek ve alfa-risk sistemleri geliştirmek olmak üzere üç başlıkta toplanıyor.

'Alfa', piyasa ortalamasının üzerinde elde edilen getiriyi ifade ediyor. Risk sistemi ise yatırım karar sürecinde olası kayıp ve belirsizliği yönetmeye yarayan bir yapı. Finansal AI'nin yalnızca belge özetlemenin ötesine geçip yatırım kararlarını destekleyen bir araca dönüşebilmesi için, yalnızca sonuçların değil kararın alınma sürecinin ve bu süreçteki tutarsızlıkların da denetlenmesi gerektiği görüşü, bu çalışmaların arka planında yer alıyor.

Akademik danışma kurulunda Florida Üniversitesi'nden Alejandro Lopez-Lira(Alejandro Lopez-Lira) yer alıyor. Lopez-Lira, 2023 yılında BlackRock(BLK) tarafından verilen en iyi makale ödülünü kazanan isim olarak tanıtıldı.

LinkAlpha yetkilisi, "AI Lab, yapay zekânın finansal bilgiyi nasıl anladığını ve değerlendirdiğini, bu değerlendirmenin güvenilirliğini ve gerçek yatırım performansıyla bağlantısını araştırıyor" dedi. 'Bu açıklama, finans sektöründeki AI benimseme hızı ile doğrulama seviyesi arasındaki farkı kapatma amacını yansıtıyor' yorumu öne çıkıyor.

Araştırma ekibi, ACM Yapay Zeka ve Finans Uluslararası Konferansı'nda (ICAIF) sundukları bir makalede, ChatGPT, Gemini ve Claude gibi başlıca temel modellerde sürekli bir yatırım önyargısı gözlemlendiğini ortaya koydu. Bu bulgulardan yola çıkılarak, başlıca LLM'lerin yatırım kararı özelliklerini karşılaştırmalı biçimde değerlendiren açık bir lider tablosu da oluşturuldu.

Bu lider tablosu, aynı koşullar altında modellere alım ve satım yönünde dengeli gerekçeler sunulduktan sonra tekrarlanan kararların kaydedilmesiyle bir önyargı puanı hesaplıyor. Modeller arasındaki puan farkı doğrudan yatırım performansı anlamına gelmiyor. Amaç, finans sektöründe AI kararlarının olduğu gibi kabul edilmesi yerine, hangi koşullarda bu kararların sapabileceğinin test edilmesi gerektiğini göstermek.

LinkAlpha, kuruluş tarihi itibarıyla ICML, ACL ve ACM ICAIF gibi önde gelen yapay zeka konferanslarında yayımlanmış en az 13 makaleye sahip olduğunu açıkladı. Şirket; JPMorgan(JPM), BlackRock(BLK), Blackstone(BX), State Street(STT) ve MIT gibi finans ve araştırma kurumlarıyla ortak çalışmalar yürütürken, finansal AI kıyaslama veri setleri 'FinDER' ve 'FinAgentBench'i de kamuoyuyla paylaştı.

FinAgentBench, finansal belgelerle ilgili soru-cevap süreçlerinde AI ajanlarının arama ve akıl yürütme becerisini ölçen bir kıyaslama aracı olarak tanıtıldı. Sistem, finansal belgeler arasından önce hangi belge türünün seçilmesi gerektiğini ve seçilen belge içinde kilit ifadelerin bulunup bulunamadığını ayrı ayrı değerlendiriyor.

LinkAlpha'nın kurucu ortağı ve eş CEO'su Chanyeol Choi(Chanyeol Choi), "Finansal AI kullanımı hızla yaygınlaşıyor ancak gerçek yatırım kararlarında AI'ya ne ölçüde güvenilebileceğine dair yeterli bir standart henüz oluşmadı" dedi ve "Hedefimiz nesnel bir doğrulama sistemi kurmak" diye ekledi. 'Bu değerlendirme, AI destekli yatırım araştırmasının yayılma hızının doğrulama standartlarının gerisinde kaldığı görüşünü yansıtıyor' yorumu dikkat çekiyor.

Güney Kore'de finans sektörü de AI kullanımına ilişkin standartlar belirleme aşamasına girdi. Kore Finansal Güvenlik Enstitüsü, finansal AI'nin güvenliğini ve güvenilirliğini denetleyecek bir değerlendirme sistemine model performans yönetimi, veri kalitesi, adillik ve önyargı, açıklanabilirlik ile dış model/veri doğrulaması gibi unsurları dahil etti.

Bu gelişme, sektöre özel uzmanlık gerektiren dikey yapay zekâ ihtiyacının giderek arttığı eğilimle de örtüşüyor. Finansal AI, iş süreçlerini otomatikleştirmekten yatırım kararlarını desteklemeye doğru evrilirken, modellerin performansının yanı sıra önyargı, açıklanabilirlik ve güvenilirlik doğrulaması da ayrı bir rekabet alanı haline geliyor.