Finans sektöründe yapay zekâ: Dönüşümün beş bileşeni

Yapay zekâ (YZ), tüm sektörlerde devrim yaratacak bir teknoloji olarak hızla benimseniyor. Bu dönüşüm, hem müşteri deneyimini iyileştirme hem de kurumlarda operasyonel verimliliği artırma yönünde çarpıcı etkiler sağlıyor. Günümüzde bankalar, sigorta, yatırım ve fintech şirketleri, YZ teknolojilerini stratejik avantaj elde etmek için kullanmak üzere çalışmalar yapıyor.

Finans sektöründe yapay zeka teknolojilerinin hangi alanlarda ve nasıl kullanılacağına dair görüşler bolca paylaşılıyor, ileri düzeyde algoritmaların önemine vurgu yapılıyor. Bu yazıda dikkatleri yapay zekâ çalışmalarında göz önünde bulundurulması gereken beş temel bileşene ve bunların önemine çekmek istiyorum.

• Veri (büyük ve doğru veri)

• Veri saklama üniteleri, kütüphaneleri, pazaryerleri

• İşlemciler

• Enerji

• Emek (Doğal zeka)

1. Veri (Büyük ve doğru veri)

Yapay zekâ, verilerden öğrenir; dolayısıyla veri, sistemin başarısındaki temel unsurdur.

• Veri kalitesi: Toplanan verinin doğru, güncel ve tarafsız olması şarttır.

• Veri miktarı ve çeşitliliği: Büyük ve çeşitli veri kümeleriyle çalışabilmek yapay zeka algoritmalarının etkinliğini artırır.

• Veri etik ve gizlilik: Veri söz konusu olunca etik kurallar ve gizlilik yasalarına uyum önemlidir. (ör. GDPR, KVKK).

• Veri güvenliği: Veri toplama, saklama ve kullanım süreçlerinde olası siber ataklara karşı veri güvenliğinin sağlanması önemlidir. Kişisel verilerin yanı sıra, üretilen anonim verilerin ve algoritmaların güvenliği de göz önüne alınmalıdır.

2. Veri saklama üniteleri, kütüphaneleri, pazaryerleri

Yapay zekâ çalışmalarında veri saklama ve erişim altyapısı kritik öneme sahiptir:

• Veri saklama üniteleri: Kurumların kendi verilerilerinin yanı sıra dış kaynaklardan topladığı verileri saklamak üzere dev veri saklama yatırımlarına ihtiyaç duyacaklarını dikkate almaları gerekir. Yapılandırılmış kurumsal verilerin yanı sıra, yapılandırılmamış yeni verilerinde saklanması ve işlenmesi ihtiyacı konuyu daha da zorlaştırmaktadır. Bununla beraber veri saklama amacına yönelik olarak bulut tabanlı depolama çözümleri sayesinde büyük verilerin daha ekonomik olarak saklanması mümkündür. Lakin kişisel verilerin bulut tabanlı depolamaya izinli / uygun olup olmadığı mutlaka dikkate alınmalıdır.

• Açık veri kütüphaneleri: Açık veri setleri ve konu bazlı açık veri tabanları planlamalarda mutlaka dikkate alınması gereken önemli kaynaklardır.

• Veri pazaryerleri: Veri alışverişi platformları, kritik verilerin izinli ve lisanslı olarak temin edilmesi ihtiyacını karşılamak için kullanılır.

3. İşlemciler (Hesaplama gücü)

Yapay zekâ uygulamaları, özellikle finans gibi veri yoğun sektörlerde güçlü işlemcilere ihtiyaç duyar:

• GPU (Grafik İşlemciler): Paralel işlem yetenekleri sayesinde büyük yapay zekâ modellerini eğitmekte kullanılır.

• TPU (Tensor İşleme Birimi): Yapay zekâya özel işlemciler daha hızlı ve enerji verimli çözümler sunar.

• HPC (Yüksek Performanslı Hesaplama): Süper bilgisayarlar, karmaşık ve büyük veri setlerinin analizinde tercih edilir.

4. Enerji

Yapay zekâ çalışmaları, büyük ölçüde enerji tüketimine neden olmaktadır. Bu nedenle;

• Enerji verimliliği: Daha az enerji tüketen algoritmalar geliştirmek için düzenli olarak optimizasyon çalışmalarına ihtiyaç vardır.

• Yenilenebilir enerji kullanımı: Yapay zekâ altyapılarının çevre dostu enerji kaynakları ile desteklenmesi tüm taraflar için değerlidir.

5. Emek (Doğal zekâ)

Yapay zekâ projelerinin başarısı, nitelikli insan emeği ve uzmanlığına dayanır. Bu çalışmalara yönelik yetenek seçiminde;

• Araştırmacılar ve Veri Bilimciler: Modellerin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi için alanında uzman kişilere ihtiyaç vardır.

• Etiketleme ve Veri Hazırlama: Veri kümesi oluşturma sürecinde insan emeği, özellikle etiketsiz veriler için kritik bir rol oynar.

• Multidisipliner Yaklaşım: Yazılım mühendisliği, istatistik, psikoloji ve etik gibi farklı disiplinlerden uzmanların iş birliği yapması gerekir.

Sonuç

Yapay zekâ çalışmalarında kritik bileşenler bir bütün olarak ele alınmalıdır. Veri, güçlü işlemciler, enerji kaynakları ve insan emeği bir araya gelerek başarılı bir yapay zekâ ekosistemi oluşturur. Her bir bileşenin optimizasyonu ve sürdürülebilirliği, hedeflenen sonuçlara başarılı bir şekilde en ulaşmamızı sağlar.