Bankacılık ve sermaye piyasalarında makine öğrenmesi uygulamaları

Dördüncü sanayi devriminin (‘Endüstri 4.0’) baş aktörü yapay zekadır dersek, çok yanlış bir şey demiş olmayız. Yapay Zeka ve makineleşme ile anılacak olan Endüstri 4.0’ın, hizmet ve/veya üretim, yerli ve/veya küresel, sermayedar ve/veya başka paydaşlar, kısaca tüm kapital oyunculara verdiği mesaj ise ‘Dönüşün’ oldu.

Endüstri 4.0'ın sağlayıcısı: Yapay zeka

Denir ki, tüm sanayi devrimlerinin arkasında (aslında önünde mi demeliyiz), bir büyük teknoloji zıplaması vardır. İlk sanayi devriminin arkasında buharlı makinaların icadı vardı. İkinci sanayi devriminin arkasındaysa elektrik ve petrol gibi yeni ve ticari kıymeti olan enerji kaynaklarının keşfi vardı ki, bu buluşlar oyunun kurallarını baştan aşağı değiştirdi. Üçüncü sanayi devriminin itici gücüyse internet teknolojisiydi ve internet, bildiğimiz dünyanın ölmesine ve heyecan verici bir başka dünyanın doğmasına yol açtı.

Dördüncü sanayi devriminin (‘Endüstri 4.0’) baş aktörüyse yapay zekadır dersek, çok yanlış bir şey demiş olmayız. Yapay Zeka ve makineleşme ile anılacak olan Endüstri 4.0’ın, hizmet ve/veya üretim, yerli ve/veya küresel, sermayedar ve/ veya başka paydaşlar, kısaca tüm kapital oyunculara verdiği mesaj ise ‘Dönüşün’ oldu.

Bu mesajı alması gereken taraf ‘büyük kurumsal firmalar’ olurken, bu mesajı vermeyi bilen taraf ise start- up’lardı. Her biri, bir şekilde, bir ana sektörün, bir çekirdek sürecini, bazında bir şekilde yapay zeka olan önermelerle, ve tane tane (incre- mental) dönüştürmeye başlayan bu start-up bulutu (buna ‘Dönüşüm Ekosistemi’ diyelim mi), bir süre sonra dönüşüme aç ve dönüşümü talep eden ana akım kurumsal yapıların yanında (çevresinde mi diyelim) vazgeçilmez bir ekosistem oluşturdular ve sektörleri 3-0 noktasından 4.0 noktasına itmeye başladılar. Hala da itiyorlar, dönüşüm daha yeni başladı bile denebilir.

Bu kısa tarihçeyi artık daha fazla uzatmadan, konuyu sektörümüze getirelim ve “Fin-tech, özetle, bu dönüşüm bulutuna verdiğimiz addır” da diyerek, konuya girelim.

Makine Öğrenmesi nedir, Derin Öğrenme nedir, Yapay Zeka nedir

Burada bir parantez açmakta fayda var; bu yazının belli yerlerinde ‘Yapay Zekâ’ (‘Artificial Intelligence’) tabirini kullandım farkındaysanız, belli yerlerindeyse ‘Makine Öğrenmesi’ (‘Machine Learning’), veya ‘Derin Öğrenme’ (‘Deep Learning’) tabirleri geçti. Bu üç kavramı, dijital dönüşüm başlığı altında yazılan pek çok makalede görür ve okuruz. Kavramları daha net ortaya koymak adına, ben bu tabirlerden ne kastettiğimi de bu aşamada bir aktarayım. “Makine öğrenmesi”, “bir girdi setiyle (‘input’) bir çıktı seti (‘output’) arasındaki ilişkiyi (‘rules’) bulmak” çabasıdır. Haliyle, makine öğrenmesinde başlangıçta elimizde bir “model” yoktur. Bilgisayara “girdileri” veririz, bilgisayara “sonuçları” da veririz ve bilgisayar bize “o zaman bu iki set arasındaki ilişki budur” der ve bize bir “model” önerir. İşte, kabaca, makine öğrenmesi dediğimiz şey budur. Bize “ilişkileri” verir. Makine öğrenmesi, istatistik, optimizasyon, araştırma algoritmaları, sayısal yakınsama kuralları, diferansiyel vb. derken modern matematik tarihinin son 100 yılından yararlanan oldukça interdisipliner bir alandır.

“Derin Öğrenme”, makine öğrenmesinin bir alt koludur, denebilir. Özünde, çoğu kez, sinir ağları teorisi ve tasarımı bulunan bu öğrenme yöntemi, aslında 1930lardan beri bilinmekle birlikte, özellikle son 20 yılda inanılmaz şekilde artan ve bir o kadar da ucuzlayan hesaplama kapasitesi ile tekrar gündeme gelmiştir. Eskiden “yahu bu iyi de nasıl hesaplayacağız boş verin” dediğimiz pek çok algoritma, son 10 yılda tekrar raftan çıkmış ve hemen tüm popüler yapay zeka uygulamalarının özünü oluşturmuştur. (Örnek: Go oyununda tüm dünyayı yenen AlphaGo, satrançta tüm dünyayı yenen AlphaZero vb.)

Arada bir yerlerde “Yapay Zekâ” da dedik. Kafadan girelim ve diyelim ki, “insansı bir rolü ifa etmek için tasarlanan her türlü makine öğrenmesine yapay zekâ uygulamaları denir.”.

Yani? “İnsansı” işleri sınıflandırmaya kalksak, özünde dört ana insansı göreve geliriz:

-İnsanlardan bir işi icra ederken bir şeyi “görmesini” bekleyebiliriz, (SEE)

-İnsanlardan bir işi yaparken bir şeyleri “duymasını” bekleyebiliriz, (HEAR)

-İnsanlardan bir işi yaparken “konuşmasını” bekleyebiliriz, (SPE- AK)

-İnsanlardan bir işi yaparken bir şeyleri “anlamasını/algılamasını/ aktarmasını” bekleyebiliriz, (COMP- REHEND)

Ve son cümlemizi söyleyerek bu paragrafı kapatalım: “Görmek”, veya “Duymak”, veya “Konuşmak”, veya “Anlamak” için tasarlanmış her türlü makine öğrenmesi tasarımına bizler rahatlıkla yapay zekâ uygulamasıdır, diyebiliriz.

Bankacılık ve sermaye piyasalarında makine öğrenmesi uygulamaları

Tüm dünyada, ana akım firmaları ve iş yapma biçimlerini saran bir fintech bulutunun varlığını anım-sattık ve bu firmaların her birinin bir mikro dönüştürücü rolü üstlenmiş olarak sektörleri dantel dantel işlediklerini ve dönüştürdüklerini aktardık.

Bu dönüştürücü firmaların çabalarını belli üst başlıklar altında sınıflandıracak olursak, bankacılık ve sermaye piyasalarında şu 10 temel süreçte artık hayatın eskisi gibi olmadığını söylemek mümkün:

-Portföy yönetimi ve değerleme yöntemleri

-Emir iletimi ve emir yönetimi I Fraud ve risk yönetimi

-Müşteri skorlama ve derecelendirme

-Arka-ofis süreçlerinin otomasyonu ve akıllı mutabakat uygulamaları

-Yatırım danışmanlığı hizmetleri ve robo-danışmanlık

-Müşteri hizmetleri ve chat-botlar

-Çalışan eğitimleri ve sanal ortam yaratarak verilen eğitimler

-“Her çalışana bir özel asistan” uygulamaları ve verimlilik hedefleyen yapay zekâ uygulamaları

-Alarm, bilgilendirme, uyarı sistemleri

Seçin, beğenin, alın.

Dünyada, özellikle Çin ve ABD’nin ön ayak olduğu Fin-tech ekosisteminde firmalar, her an ve her dakika, finans sektörünün yukarıda bahsettiğimiz 10 ana sürecini dönüştürecek bir yeni yapay zekâ uygulamasını tasarlıyorlar, ana akım kurumlarla buluşturuyorlar ve onlarla işbirliği yaparak sektörün adım adım dijital dönüşmesine katkıda bulunuyorlar.

Bu karşılıklı ilişkide start-upların firma değerleri, “dönüştürme kapasiteleri” mertebesinde artarken:

-Gelirlerini artırmayı

-Maliyetlerini düşürmeyi

-Veya “yıkıcı bir iş modeli yaratmayı” amaçlayan

ana akım kurumlar da bu hedeflerine doğru koşuyorlar ve onlar da bu işbirlikleri sayesinde hayatta kalıyor ve hatta pazarda yeni alanlar yaratıyor veya kazanıyorlar.

Kısaca, dünyada artık iyice yerleşen bu ekosistemde, alan da memnun, satan da.

Yine yerimiz kalmadı. Bir sonraki yazıda, yukarıdaki 10 başlık altında grupladığım “dönüşüm kanallarından” detaylı örnekler vereceğim ve dünyadaki iyi uygulamaları sizlerle paylaşacağım. Müşterilerin sorularına cevap veren ve bu sayede bu önemli ve maliyet yoğun süreci sırtlayan chatbotlardan bahsedeceğiz. Veya bir avukat gibi sakince tüm yazılı dokümanları tarayan ve sözleşmeleri düzenleyebilen hukukçu yapay zekaları konuşacağız. Veya, bir portföy yöneticisinden aldığı emri piyasa dinamiklerini bozmadan usulca gerçekleştiren akıllı tradebotlara bir göz atacağız. Veya, bir hisse ile ilgili tüm halka açık bilgileri tarayarak sonunda bu firmanın değerine etki edebilecek yeni haberleri bulup, fon yöneticisinin önüne koyan akıllı asistanları tanıyacağız. Ve tüm bu mikro dönüşüm hikayelerinin yarattığı kar (veya gelir) artı değerini rakamlar üzerinden fark edeceğiz. Umuyorum ki bu sayede, Türkiye yerleşik banka ve aracı kurumlardaki yöneticilerimiz de, bu uygulamaların değer önermelerini fark edecekler ve küreselde büyük fırsatlar yaratmış bu dönüşüm fikirlerini, bu sefer kendi yetki alanları içinde ve kurumlarında hayata geçirmek konusunda daha cesaretli davranabilecekler. (Aykut Sarıbıyık-Verizeka/Kurumsal Yatırımcı Dergisi)