Finans sektöründe yapay zekâ: 16 risk kalemi inceleniyor, doğruluk oranı yüzde 98’e ulaştı

Finans sektöründe yapay zekâ (AI) kullanıma alınırken önce teknolojiden ziyade hangi sorunun çözüleceğinin ve verilerin güvenilir olup olmadığının değerlendirilmesi gerektiği belirtildi. Bank of America ve S&P Global yöneticileri, AI uygulamalarının kapsamına ve sonuçların insanlar tarafından kontrol edilmesine dikkat çekti.

Bank of America Baş Teknoloji ve Bilgi Sorumlusu Hari Gopalkrishnan ile S&P Global Baş Müşteri Sorumlusu ve Piyasa Bilgileri Eş Başkanı Sally Moore, 1’inde New York Borsası’nda düzenlenen Fortune AIQ Zirvesi’nde finans sektöründe AI kullanımını ele aldı. Fortune’un aktardığına göre Gopalkrishnan, deterministik modellerin yeterli olduğu işlerde AI ile başlamayı yaygın bir hata olarak nitelendirdi.

Gopalkrishnan, AI kullanıp kullanmamaya müşteri ihtiyaçlarını ve iş süreçlerini inceledikten sonra karar verdiklerini söyledi. Bazı görevlerde mobil uygulamaların veya gerçek zamanlı, kural tabanlı sistemlerin daha uygun olabileceğini belirtti. Bank of America, AI projelerini gizlilik, önyargı, çalışanlar üzerindeki etki ve fikri mülkiyet dâhil 16 risk kalemine göre değerlendirdiğini açıkladı.

Gopalkrishnan, otonom AI ajanlarına kıyasla insanların birlikte çalıştığı yardımcı ajanların kısa vadede daha fazla kullanım alanı sunduğunu düşündüğünü söyledi. Fortune, Gopalkrishnan’ın “İnsanların katıldığı yardımcı ajanlarda hâlâ değerlendirilebilecek çok sayıda imkân var” dediğini aktardı. Bu yaklaşım, AI’ın sonuç üretme hızının yanı sıra bu sonuçları insanların denetlemesi ve sorumluluğu üstlenmesi için süreçler kurulmasının da önemli olduğuna işaret ediyor.

Moore, finansal işlerde verilerin doğruluğunun ve kaynağının izlenebilmesinin önemini vurguladı. “Veri, AI’ın içindeki para birimidir” dedi. Düzenlemeye tabi işlerde AI kullanılabilmesi için müşterilerin verinin kaynağını ve elde edilen sonuçları doğrulayabilmesi gerektiğini belirtti.

Moore, büyük bir bankanın kendi platformuna S&P Global içeriklerinin eklendiği bir örneği de paylaştı. S&P Global’in desteğiyle canlı kullanıma geçiş süresinin altı kat kısaldığını, doğruluk oranının ise başlangıçtaki yaklaşık yüzde 60’tan yüzde 98’e yükseldiğini söyledi. Bankanın adı ve ölçüm yöntemi açıklanmadı.

S&P Global, piyasa bilgileri işini 6 Temmuz’da “Kensho Data & Platforms” ve “Enterprise Solutions” adlı iki bölüme ayıracağını duyurdu. Şirket, amacın veri, AI, yazılım ve iş akışı yetkinliklerini müşteri ihtiyaçlarına göre bir araya getirmek olduğunu açıkladı. Moore’un zirvedeki açıklamaları, veri ve platformları birleştirmeyi hedefleyen bu yeniden yapılanma yönüyle örtüşüyor.

İki yöneticinin açıklamaları, finans sektöründe AI kullanımındaki başarının yalnızca otomasyonun ölçeğine bakılarak ölçülemeyeceğini gösteriyor. AI’ın hangi işleri üstlendiği ve sonuçların hangi ölçütlerle doğrulandığı da performans değerlendirmesinde dikkate alınmalı.

Bank of America’nın sanal asistanı Erica’ya ilişkin verilerde de sayım ölçütlerini ayırmak gerekiyor. Fortune, Gopalkrishnan’ın açıklamasına dayanarak Erica’nın 3,6 milyar işlem gerçekleştirdiğini bildirdi. Bank of America ise mart ayında yaptığı resmi açıklamada müşterilerin Erica ile 3,2 milyardan fazla etkileşim kurduğunu duyurmuştu. Referans tarihleri ve sayım yöntemleri farklı olduğundan bu iki veri doğrudan karşılaştırılamaz.

TokenPost’un AI yatırımlarının ölçeği ve yöneticilerin sorumluluğunu ele alan haberinde de kullanımın genişlemesi ve sorumluluğun kimde olduğu konusundaki farklı görüşlere yer verilmişti. Bu zirvede iki şirketin yöneticileri, önce doğru kullanım alanının belirlenmesi; ardından insan denetimi için süreçlerin ve güvenilir verilerin hazırlanması gerektiğini vurguladı.