Türkiye İş Bankası Yapay Zeka Müdürü Gökhanalp Arslan: Yapay zeka süreçleri hızlandırıyor
Teknolojik gelişim, dijital dönüşüm ve yapay zeka. Bugün geldiğimiz noktada bu kavramlar hangi sektör olursa olsun şirketlerin hizmetlerinin önemli gelişim hedefleri ve parçaları haline geldi. Teknolojiyle doğru orantılı olarak büyüyen ve gelişen bankacılık ve finans sektöründe yapay zekanın ve dijital dönüşümün konumu çok daha yüksek olmaya başladı. Türkiye İş Bankası Yapay Zeka Müdürü Gökhanalp Arslan ile sektördeki teknolojik ilerlemeyi ve bankanın bu alanda yaptıklarını konuştuk...
- Dünya genelinde ve Türkiye’de finans sektöründe yapay zekanın kullanımı nasıl bir evrim geçirdi?
Yapay zeka, geçmişten günümüze sürekli evrim geçiren bir teknoloji. Bu evrim süreci, teknolojik ilerlemelerin nasıl katmanlar halinde gelişip birbirini tetiklediğini gözler önüne seriyor.
İlk olarak 1970'lerde ilişkisel veritabanları ile başlayan bu yolculuk, verilerin tablolar halinde düzenlenip kolay sorgulanabilir bir yapıda saklanmasını sağladı, bu da şirketlerin bilgi işlem kapasitelerini artırdı. 1990'larda, ilişkisel veritabanlarının sınırlarını aşmak için geliştirilen veri ambarları, büyük veri kümelerinin depolanması, sorgulanması ve yönetilmesini mümkün kıldı ve farklı kaynaklardan gelen verilerin bütünleşik bir görünüm sundu. 2000'lerde, veri ambarlarından elde edilen verilerin işlenip analiz edilmesi ve raporlanması işlevlerini üstlenen iş zekası araçları sayesinde, veri destekli karar verme süreçleri hız kazanmış ve iş operasyonları optimize ediliyor.
2010'larda, artan büyük veri setleri ve gelişmiş hesaplama gücü ile yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri erişilebilir hale geldi. Şirketler bu teknolojileri kullanarak müşteri davranışlarını tahmin etme, pazar trendlerini analiz etme ve operasyonel verimliliği artırma gibi alanlarda önemli ilerlemeler kaydetti.
2020'lerde ise yapay zeka teknolojilerinin son evrim aşaması, üretken modellerin ortaya çıkışı ile başladı. Bu modeller, metin ve görsel içerik üretimi, ses sentezi gibi karmaşık görevlerde insan benzeri performans sergileyebilmekte, içerik oluşturma ve tasarım süreçlerini otomatize etme, yaratıcı endüstrilerde devrim yaratma potansiyeli ile ön plana çıkıyor. Bu evrim süreci, yapay zekanın nasıl stratejik bir kaynaktan zorunlu bir inovasyon aracına dönüştüğünü ve her teknolojik atılımın bir öncekinin üzerine kurularak nasıl daha değerli ve etkili kullanıldığını gösteriyor.
- Yapay zeka teknolojilerinin finans sektöründeki mevcut durumunu ve geleceğini nasıl görüyorsunuz?
Yapay zeka teknolojileri, finans sektöründe çeşitli biçimlerde ve çeşitli amaçlar için giderek artan bir şekilde kullanılıyor ve bu teknolojiler finansal hizmetlerin çehresini değiştiriyor. Yapay zeka, özellikle operasyonel verimliliği artırma, risk yönetimi, müşteri hizmetleri, ve sahtecilik tespiti gibi alanlarda finans sektörünün temel dinamiklerini yeniden şekillendiriyor.
Öncelikle yapay zeka sistemleri, tekrarlayan ve zaman alıcı görevleri otomatize etmek, hata oranlarını düşürmek ve süreç verimliliğini artırmak için kullanılıyor. Örneğin, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi (ML) teknolojileri ile, müşteri hizmetleri faaliyetleri otomatize edilebiliyor, bu da günün her saati etkin müşteri desteği sağlıyor.
İkinci olarak finansal kurumlar, yapay zeka algoritmalarını kullanarak karmaşık veri setlerini analiz ediyor, bu sayede sahtecilik girişimlerini saptama ve risk değerlendirmelerini daha doğru bir şekilde yapma kapasitesine kavuşuyor. Yapay zeka, işlemleri gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyor ve olağandışı desenleri tespit ederek erken uyarılar sağlayabiliyor. Bu yetenekler, çevrimiçi işlemlerin güvenliğini artırarak, finansal dolandırıcılıkla mücadelede büyük rol oynuyorr.
Yapay zeka, müşteri verilerini derinlemesine analiz ederek bankaların ve finansal hizmet sağlayıcılarının müşterilere daha kişiselleştirilmiş ürünler ve hizmetler sunmasına da olanak tanıyor. Chatbotlar, sanal asistanlar ve kişiselleştirilmiş pazarlama içerikleri, müşteri memnuniyetini artırma ve daha etkileşimli müşteri deneyimleri oluşturma konusunda kritik öneme sahip.
Üretken yapay zeka aynı zamanda finansal ürünlerin ve hizmetlerin tasarımında yenilikçi yöntemler sunuyor. Bu teknolojiler, müşteri davranışları ve risk iştahı gibi faktörleri analiz ederek, müşteriye özel fiyatlandırma ve ürün önerileri yapabiliyor. Ayrıca, sentetik veri üretimi sayesinde, finansal modeller ve risk değerlendirme algoritmaları için gerekli test verilerini üretebiliyor, bu da yeni finansal ürünlerin geliştirilmesi ve piyasaya sunulması süreçlerini hızlandırıyor.
Yapay zekanın finans sektöründeki entegrasyonu hızla devam ederken, bankalar ve finansal kuruluşlar bu teknolojileri daha da derinlemesine entegre etmeye, operasyonlarını daha verimli hale getirmeye ve müşteri ihtiyaçlarına daha dinamik çözümler sunmaya odaklanıyor. Ayrıca, yapay zeka teknolojilerinin doğru ve etik kullanımı, şeffaflık ve düzenleyici uyum gibi alanlarda da önemli ilerlemeler kaydediliyor.
- Yapay zeka teknolojilerinin finans sektöründe karşılaştığı en büyük zorluklar ve bu zorlukların üstesinden gelme yolları nelerdir?
Yapay zeka teknolojilerinin finans sektöründe karşılaştığı zorluklar karmaşık ve çeşitli. Bu zorluklarla başa çıkmak için sektör sürekli yeni stratejiler geliştiriyor ve bu teknolojileri daha etkin bir şekilde entegre etmeye çalışıyor.
Bu zorluklardan ilki düzenleyici uyum ve yasal sorumluluklarla ilgili. Sıkı düzenlemeler ve yasal gerekliliklerle yönetilen sektörde yapay zeka uygulamalarının, bu düzenlemelere uygun olarak tasarlanması ve uygulanması gerekiyor. Özellikle veri koruma yasaları, müşteri mahremiyeti ve anti-kara para aklama gibi konularda yapay zeka sistemlerinin uyumluluğu kritik öneme sahip. Bu uyumu sağlamak için, finans kuruluşları yapay zeka etik ilkelerini benimseyerek, bu ilkeleri teknoloji entegrasyon süreçlerinin her aşamasına dahil etmeli. Ayrıca, yapay zeka çözümlerinin yasal düzenlemelerle uyumlu olduğundan emin olmak için düzenli denetimler ve risk değerlendirmelerinin yapılması gerekiyor.
İkinci olarak müşteri verilerinin güvenliği, finans sektöründeki yapay zeka uygulamalarında hayati önem taşıyor. Veri ihlalleri, kurumun itibarına zarar verebilir ve ciddi yasal yaptırımlara neden olabilir. Bu nedenle, yapay zeka sistemlerinin güçlü şifreleme ve güvenlik protokollerine sahip olması şart. Ayrıca, müşteri verilerini işlerken minimum veri ilkesine uyulmalı ve veriler yalnızca gerekli olduğu süre ve amaçlar doğrultusunda kullanılmalı. Veri güvenliği süreçlerinin sürekli olarak güncellenmesi ve güvenlik duvarları, erişim kontrolleri gibi savunma mekanizmalarının etkin bir şekilde uygulanması gerekiyor.
Üçüncü bir madde olarak, yapay zeka sistemlerinin karar verme süreçlerinde algoritma yanlılığı büyük bir sorun olabilir. Bu, özellikle kredi değerlendirme ve risk yönetimi gibi kritik finansal kararlarda ciddi adaletsizliklere yol açabilir. Finans kuruluşları, algoritma şeffaflığı sağlayarak ve yapay zeka kararlarını insan denetimine tabi tutarak bu sorunların üstesinden gelebilir. Bunun için yapay zeka modellerinin eğitiminde kullanılan veri setlerinin çeşitliliği artırılmalı, yanlılık testleri düzenli olarak yapılmalı.
Bir diğer zorluk da yapay zeka teknolojilerinin mevcut finans sistemlerine entegrasyonundan kaynaklanan teknik zorluklar olabilir. Bu entegrasyon sürecinde, mevcut sistemlerle uyumlu, ölçeklenebilir ve esnek yapay zeka çözümleri geliştirilmeli. Ayrıca, finans sektöründe çalışanların yapay zeka araçlarını etkin bir şekilde kullanabilmeleri için gerekli eğitimler verilmeli ve sürekli öğrenme imkanları sağlanmalı.
Son olarak genellikle yüksek başlangıç maliyetleri gerektiren yapay zeka teknolojilerine yapılan yatırımların getirisini maksimize etmek için, maliyetleri ve potansiyel faydaları dikkatlice değerlendirmek gerekiyor. Maliyet etkinliğini artırmak için pilot projelerle başlayarak küçük ölçekte denemeler yapılabilir ve başarılı sonuçlar elde edildiğinde bu projeler genişletilebilir.
Yapay zeka teknolojileri, finans sektöründe devrim yaratma potansiyeline sahip olup, bu teknolojilerin başarılı bir şekilde entegre edilmesi, karşılaşılan zorlukların aşılmasını zorunlu kılıyor. Bu zorluklarla başa çıkabilmek, yapay zekanın finans sektörüne sağlıklı ve sürdürülebilir bir biçimde entegre olmasının kritik bir parçası. Kurumlar, bu teknolojiyi benimserken karşılaşabilecekleri zorlukları göz önünde bulundurmalı ve etkili risk yönetimi stratejileri geliştirmeli.
- Bankanız yapay zeka alanında hangi yenilikleri ve projeleri hayata geçirdi? Yapay zeka stratejiniz ve bu stratejinin müşteri deneyimine etkileri neler oldu?
Bankamızda yapay zeka konusundaki çalışmalar çok daha eskilere dayanmakla birlikte, 2019 yılında Yapay Zeka Çevik Alanı’nın kurulması sonucunda bu faaliyetler merkezi bir uzmanlık alanında toplandı. Yapay Zeka Bölümü’nde, farklı yetkinliklerde ve rollerde yaklaşık 80 kişi görev alıyor. 2019 yılından bugüne kadar pek çok iş problemi yapay zeka ile çözüldü. Bu açıdan, karlılığın yanı sıra yapay zeka vizyonunu tüm örgüte yaymayı hedefleyen ve Bankacılığın her alanına dokunmaya çalışan bir yaklaşım ile hareket ediyoruz.
Yapay zeka altyapısı için ciddi yatırımlar gerçekleştiriyor; en yeni teknolojileri takip ediyor ve uygulamalarımızı bulut teknolojisine uygun olarak geliştiriyoruz. Yapay zeka modellerimizi besleyecek verilerin işlenmesi amacıyla geniş kapsamlı bir büyük veri platformundan yararlanıyoruz. Bu platform sayesinde büyük hacimlerdeki veriler hızla işlenerek yapay zeka uygulamaları için kullanıma hazır hale getiriliyor. Modellerimiz, GPU donanımına sahip sunucularda özel olarak kurduğumuz Bankamız bulut altyapısında işletiliyor.
Model yaşam döngüsünü standart hale getirmek ve uçtan uca otomatik yönetim sağlamak amacıyla 'Mozaik' adında bir platform geliştirdik. Bu platform üzerinde deney izleme, model kayıt defteri, veri akışı, model eğitimi ve dağıtımı gibi işlevler merkezi bir şekilde yönetiliyor.
Tüm gelişmeler aynı zamanda etik ve düzenleyici kaygıları, veri güvenliği ve mahremiyetini, algoritma yanlılıklarını, mesleklerdeki ve rollerdeki potansiyel farklılaşmaları da beraberinde getiriyor. Teknolojik gelişmelerle bunların sorumlu kullanımları arasında bir denge tutturmak, yapay zekanın potansiyelini bankacılık ve finans sektörü açısından optimum kullanabilmek için oldukça kritik bir husus. Bu noktada da dünyanın önde gelen teknoloji firmalarından bazılarıyla birlikte, yapay zeka etik ilkeleri manifestomuzu yayınlamış bulunuyoruz. Bu bakımdan, sektörde tek olduğumuzu söyleyebiliriz.
Üretken yapay zekâ teknolojilerinin ortaya çıkması ile birlikte, ekiplerimizin çeşitliliği ve yetkinlikleri üzerinde önemli bir çalışma başlattık. Teknolojiyi etkin bir şekilde kullanmak ve bu alanda yenilikçi çözümler üretmek için çalışanlarımıza yönelik kapsamlı eğitim programları düzenledik. Bu programlar, yapay zekâ teknolojilerinin temellerinden ileri düzey uygulamalara kadar geniş bir yelpazeyi kapsıyor. Çalışanlarımızın bu yeni teknolojileri anlamalarını ve iş süreçlerimize uygulamalarını sağlamak, Bankamızın dijital dönüşüm yolculuğunda kritik bir adım haline geldi.
Bankanın yapay zeka vizyonu, teknolojiyi çalışanların yerine değil yanına konumlandırmayı ve müşteri odaklı hizmetler sunmayı hedefliyor. Bu çerçevede İş Bankası'nın geliştirdiği başlıca yapay zeka projeleri ve uygulamalarını şu şekilde sıralayabilirim:
MÜŞTERİ HİZMETLERİNDE KİŞİSELLEŞTİRME
Kredi ve mevduat ürünlerinde müşterilere özel limitler ve faiz oranları sunuluyor. Bireysel ve ticari nitelikli kredilere yönelik muhtelif tahsis süreçleri yapay zeka modelleriyle çok daha isabetli karar verebilir hale getirildi. Bu modeller kredi başvurularının saniyeler içerisinde sonuçlandırılması yoluyla müşterilerimize sunulan hizmetin kalitesini artırıyor, kredi hacminde bir gerileme olmadan takip oranlarının düşürülmesine katkıda bulunuyor. Ayrıca izleme ve takip süreçlerindeki etkinliği artırmaya yönelik çalışmalar da gerçekleştiriliyor.
PAZARLAMA ALANI
Pazarlama alanındaki yaklaşımımızla müşterilerimizi daha iyi tanıyarak onlara özel ürün/hizmetler sunmaya odaklanıyoruz. Bu açıdan müşteri hayat yolculuğu anlamlandırılmaya çalışılarak yeni müşteri kazanımı, müşteri tutundurması, müşteri kaybının önlenmesi (churn) konularında çalışmalar hayata geçirildi.
OPERASYONEL VERİMLİLİK
Yapay zeka, operasyonel süreçleri hızlandırarak bankanın kaynak kullanımının optimizasyonunu sağlıyor. Uzun süre alan ve kayda değer efor gerektiren operasyonel süreçlerde yapay zeka çözümlerinin devreye alınmasıyla Bankanın en değerli kaynağı konumundaki insan kaynağının katma değeri daha yüksek olan alanlara yönlendirilmesi amacını taşıyor. Bu sayede müşterilerimize daha hızlı ve kaliteli hizmet sunulması da mümkün oluyor.
Örneğin, bankamatiklerdeki nakit miktarının ihtiyaçları doğrultusunda optimize edilmesi ve arızaların yapay zeka destekli rotalarla daha hızlı çözülmesi bu alanda yapılan çalışmalar arasında.
ÜRÜN VE HİZMETLERİN KİŞİSELLEŞTİRİLMESİ
Müşterilerin gelecekteki finansal ihtiyaçlarını öngörerek, uygun bankacılık ürünlerini önermek ve kişiye özel kampanyalar düzenlemek için yapay zeka kullanılıyor.
DOĞAL DİL İŞLEME (NLP) PROJELERİ
Banka mevzuatında yer alan bilgilere NLP modelleri kullanılarak hızlı, doğru ulaşımın sağlanması ve çalışanların veriye ulaşmada harcanan sürelerinin optimize edilmesi sağlanıyor. Doküman yönetimi süreçlerini hızlandırma ve müşteri taleplerini daha iyi anlama gibi çeşitli alanlarda NLP teknolojileri kullanılıyor.
İŞGPT
Türkçe Büyük Dil Modeli olan İşGPT, şu an için bankanın iç süreçlerinde ve müşteri hizmetlerinde kullanılıyor. Mevzuat, dış ticaret, performans yönetimi ve fatura içerik yapılandırması gibi alanlarda 20.000'den fazla çalışan tarafından aktif olarak kullanılan bu teknoloji, sektörde dikkat çeken bir yenilik olarak öne çıkıyor.
EĞİTİM VE GELİŞİM PROGRAMLARI
Çalışanların teknik yeteneklerini geliştirmek ve yeni nesil teknoloji uzmanları yetiştirmek amacıyla düzenlenen programlar ve yarışmalar da yapay zeka vizyonunun bir parçası. Gelenekselleşmiş bir hale gelen ML Challenge yapay zeka yarışmaları bu konuda standartları belirliyor.
Yapay Zeka teknolojileri, veri yönetimi ve güvenliği alanında önemli yenilikler sunarak, bankamızın veri ile ilgili zorluklarını aşmasına yardımcı olacak çeşitli mikro ürünler geliştirdik. Sentetik veri üretimi, veri güvenliği ve veri kalitesi gibi temel başlıklarda geliştirilen bu ürünler, daha güvenli ve etkili veri işleme pratiklerine olanak tanıyor.
DataGenius, gerçekçi ve anonimleştirilmiş sentetik veriler üreterek, gizlilik konusunda endişe duyan müşterilerimiz için de ideal bir çözüm. Gerçek kullanıcı verilerinin özelliklerini taklit eden bu sentetik veriler, veri sızıntısı riskini minimize ederken, makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve test edilmesi için güvenli bir yol sunuyor. DataGenius, finans, sağlık ve e-ticaret gibi veri hassasiyeti yüksek sektörlerde rahatlıkla kullanılabiliyor.
SecureData Shield, bankamızın veri güvenliğini artırmak için geliştirilmiş bir mikro ürün. Bu platform, veri sızıntılarını önlemek ve GDPR gibi düzenlemelere uyumu sağlamak için tasarlandı. Real-time veri izleme, erişim kontrolü ve şifreleme özellikleri ile SecureData Shield, bankamızın veri güvenliğini bir üst seviyeye taşıyor. Özellikle finansal kurumlar ve sağlık sektörü gibi hassas verilerle çalışan şirketler için vazgeçilmez bir araç olarak kullanılabiliyor.
QualityMaster, veri kalitesini sürekli olarak izleyen ve iyileştiren bir mikro ürün. Bu araç, veri temizleme, doğrulama ve zenginleştirme işlemleri yaparak bankamızın veri tabanlarının tutarlılık ve doğruluk standartlarını yükseltiyor. QualityMaster, otomatik raporlama ve görselleştirme araçları ile veri kalitesi yönetimini basit ve erişilebilir hale getiriyor ve böylece bankamızın veriye dayalı karar verme süreçleri daha etkili hale getiriyor.
Bu mikro ürünler, bankamızın veri ile ilgili süreçlerini daha güvenli, verimli ve uyumlu hale getirirken, aynı zamanda inovasyon ve rekabet avantajı elde etmemize yardımcı oluyor. Sentetik veri üretimi, veri güvenliği ve veri kalitesi üzerine kurulan bu çözümler, sektörel farklılıkları göz önünde bulundurarak her türden işletmenin ihtiyaçlarına cevap verebilecek şekilde tasarlanıyor.
Bankamız bu ve benzeri projelerle Türkiye’de yapay zeka teknolojilerini bankacılık sektörüne entegre eden öncü kurumlar arasında yer alıyor. Bu projeler, hem müşteri deneyimini iyileştiriyor hem de bankacılık işlemlerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde yürütülmesine olanak sağlıyor.
Sonuç olarak, yapay zeka stratejimiz, müşteri deneyimini önemli ölçüde iyileştirerek müşteri memnuniyetini artırıyor. Bankamız, yapay zekayı insan gücünün yanında bir destek olarak konumlandırarak, hem çalışanlarımızın hem de müşterilerimizin yararına sürekli fayda sağlamayı hedefliyor. Finans sektöründe öncü ve yenilikçi bir konumda olmamızı sağlayan bu stratejilerle, teknoloji ve insani değerler arasında dengeli bir köprü kuruyoruz.
- Yapay zekanın bankacılık dışında hangi alanlarda potansiyel kullanım alanları görüyorsunuz?
Özellikle günümüzde de popüler olan Üretken Yapay Zekadan (Generative AI) bahsedecek olursak, önceki yapay zeka veya analitik türlerinden farklı olan temel özelliği, genellikle "yapılandırılmamış" formlarda (örneğin, yazılı metin, ses, müzik veya görüntüler gibi) yeni içerikler üretebilmesi. Bu tür teknolojiler, yaratıcılığın sınırlarını zorlayarak yeni fikirlerin ve çözümlerin ortaya çıkmasına olanak tanıyor. Araştırmalara göre 2026 yılına gelindiğinde işletmelerin %80'inden fazlasının üretken yapay zeka (GenAI) API'lerini ve modellerini kullanacağı ve/veya GenAI özellikli uygulamaları üretim ortamlarında konuşlandıracağı öngörülüyor; bu oran 2023 başında %5'in altındaydı.
Üretken yapay zeka, sinema, reklam ve medya gibi içerik üretiminin yoğun olduğu alanlarda, yaratıcılığı destekleyen, iş süreçlerini hızlandıran ve yeni fırsatlar sunan teknolojiler arasında giderek daha fazla yer buluyor. Bu teknolojiler, senaryo yazımından post-prodüksiyon süreçlerine, reklam kampanyalarından kişiselleştirilmiş içerik üretimine kadar birçok alanda devrim yaratma potansiyeline sahip.
Üretken yapay zekanın bu alanlarda sağladığı faydalar, yaratıcı süreçleri daha verimli ve etkili hale getirirken, insan yaratıcılığını ve üretkenliğini artırmak için de büyük potansiyel sunuyor. Bu teknolojilerin doğru ve etik kullanımları, gelecekte içerik üretiminde devrim yaratabilir.
- Türkiye İş Bankası bir yapay zeka dil modeli geliştiriyor. Bu dil modelinin özellikleri nelerdir? Bu dil modeli bankacılık işlemlerinde nasıl bir fark yaratıyor ve müşteri memnuniyetine etkisi nedir?
Üretken yapay zeka teknolojisi ilerledikçe, iş süreçlerine daha derinlemesine entegre edilme fırsatları ortaya çıkacak. Biz de bu bağlamda, kendi Türkçe büyük dil modelimizi eğitme, bu operasyonları gerçekleştirebileceğimiz altyapı ve platformları oluşturma, “co-pilot” olarak adlandırılan çalışanlarımıza ve müşterilerimize yardımcı olacak sanal asistanları geliştirme yönünde çalışmalarımızı sürdürüyoruz.
İşGPT adını verdiğimiz büyük dil modelimiz, bankacılık ve finans sektöründe yer alan şu an için 50 binden fazla kurumsal doküman içeren ve gün geçtikçe artan geniş bir bilgi havuzundan besleniyor. Mevzuat, Dış Ticaret, Performans Yönetimi ve Fatura İçerik Yapılandırması gibi çeşitli alanlarda etkin bir şekilde kullanılmakta olan sistem, 20 binden fazla çalışan tarafından kullanılarak sorulan soruların %91'ine hızlı ve doğru cevaplar verebilme kapasitesine sahip. İşGPT'nin sunmuş olduğu özellikler arasında metin özetleme, içerik üzerinden soru cevaplama, sınıflandırma, İsimlendirilmiş Varlık Tanıma (NER) ve çeviri gibi ileri düzey yapay zeka işlevleri bulunuyor. Bu özellikler, kurumun verimliliğini artırırken müşteri hizmetlerini iyileştirme, karar destek sistemleri oluşturma, kişiselleştirilmiş deneyimler sunma, risk yönetimi ve uyumu sağlama, yenilik ve yeni ürün geliştirme gibi pek çok stratejik avantaj sunuyor. İşGPT'nin çok dilli destek, doğal dil anlama, öğrenme kabiliyeti, kişiselleştirme, etkileşimli ve dinamik kullanıcı deneyimi, entegre çözümler ve ölçeklenebilirlik gibi özellikleri, global pazarda etkin bir şekilde kullanılabilmesini sağlıyor.
Sürekli güncellenen ve sayısı artan dokümanlar ve tabi regülasyonlar nedeniyle sektördeki örneklerin aksine Bulut servisleri yerine kendi veri merkezimizde veriyi banka dışına çıkarmadan bu teknolojiyi kullanmak, sahip olmak istedik. Bu nedenlerle bir yıl gibi kısa sayılacak bir sürede güçlü teknolojik alt yapımız ve kendi alanında uzman yetkin insan kaynağımızla bu projeyi hayata geçirdik. 100. yılımızda başlattığımız bu yenilikle, teknolojik bağımsızlığımızı pekiştiriyor ve Türk finans sektörüne öncülük etmeyi sürdürüyoruz. Gelecekte de yerli teknolojik çözümler geliştirmeye ve sektördeki liderliğimizi pekiştirmeye devam edeceğiz.
Bu sistem verimlilik artışı, müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesi, büyük veri analiziyle karar süreçlerinin desteklenmesi, kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturulması, risk yönetimi ve düzenleyici uyum, inovasyon ve yeni ürün geliştirme, dil ve kültürel engellerin aşılması anlamında bankamıza önemli katkılar sunuyor.
Yapay zeka dil modelinin başarısı, özellikle veri kalitesi, modelin eğitilme süreci ve entegre edildiği sistemlerin yapılandırılması gibi faktörlere bağlı bu nedenle, geliştirme ve uygulama sürecinde dikkatli bir planlama ve yönetim gerekiyor. Bu açıdan da oldukça avantajlı ve güçlüyüz.
- Müşterilerin yapay zekaya ilgisi ile ilgili araştırmalar yapıyor musunuz? Ne derecede ilgileri var?*
KOBİ müşterilerimiz için tasarlanmış yapay zeka destekli Nakit Akış Tahmin çözümümüzü talep eden ve geri bildirimlerini paylaşan müşterilerimizin yüzde 92’si memnuniyetini belirtmişti. YZ’ya ilgi, ihtiyaç duyulan ürün/hizmet oranında da değişebiliyor.
Araştırmalarımız, müşterilerin, giderek artan bir şekilde daha hızlı, daha kişiselleştirilmiş ve daha erişilebilir finansal hizmetler beklediğini; özellikle, 24/7 erişilebilen akıllı chatbotlar ve sanal asistanlar gibi yapay zeka destekli hizmetler, müşteriler tarafından büyük ilgi gördüğünü gösteriyor.
Müşteriler aynı zamanda alışveriş alışkanlıkları, finansal geçmişleri ve tercihleri doğrultusunda özelleştirilmiş teklifler ve tavsiyeler almayı değerli buluyor.
Müşterilerin yapay zekaya ilgisi, sunulan hizmetlerin kalitesi, güvenlik ve gizlilik garantileri ve sağlanan eğitim düzeyi gibi faktörlere bağlı olarak artıyor. Finans sektörü, müşteri ilgisini artırmak ve teknolojinin avantajlarından maksimum düzeyde faydalanmak için yapay zekayı stratejik bir şekilde entegre etmeye devam ediyor.