'Yapay zekanın faydalarını iş süreçlerinde görmeye başladık'
Güncelleme Tarihi:
SAS’ın Global Association of Risk Porfessionals (GARP) ile yürüttüğü ankette, görüşülen risk yöneticilerinin %81’i şimdiden yapay zekanın faydalarını günlük iş süreçlerinde görmeye başladıklarını ve teknolojideki gelişmeleri yakından takip ederek bu alanda yatırım yapmaya devam edeceklerini belirttiler. Yapay zekanın kullanıldığı alanların başında da süreç otomasyonu (%52), kredi derecelendirmesi(%45) ve veri yönetimi (%43) geliyor.
Piyasalar her geçen gün daha da karmaşıklaşıyor ve bunu adresleyebilmek için yapay zeka, makine öğrenimi algoritmaları ve ileri analitik yöntemler gibi inovatif yaklaşımları benimsemek de daha önemli bir hal alıyor.
Aralık 2018’de düzenlenen GARP/SAS anketine finansal hizmetler sektöründe bankacılık, yatırım bankacılığı/menkul kıymetler ve varlık yönetimi gibi alanlarda görev alan 2000’den fazla kişi katıldı.Katılımcıların büyük bir kısmı risk (%48), finans (%14) ve BT (%9) departmanlarında çalışanlardan oluştu. Direktör ve daha üst düzeyde yöneticiler (%28), ekip lideri/kıdemli müdür/müdür (%36) ve analist (%31) gibi her kademeden çalışanlar araştırmada yer aldı.
En çok yapay zeka konuşuldu
Yapay zekanın en çok kullanıldığı alanlar arasında ilk sırada manuel süreçlerin otomasyonu (%52) geldi. Bunu sırasıyla kredi derecelendirmesi (%45), veri temizleme ve iyileştirme (%43), risk derecelendirme (%37), model validasyonu (%35) ve model kalibrasyonu (%34) takip etti. %20 veya daha yüksek orana ulaşan yeni yapay zeka uygulamaları arasında yasal raporlama, kredi karar süreçleri, tahsilat ve kredi fiyatlama yer aldı.
Ankete katılanların %27’sini yeni teknolojilere yatırım yapmada daha agresif olması beklenen 100 milyar $ veya daha fazla aktif büyüklüğe sahip kurumlarda çalışanlar oluşturdu. %30’luk bir kesim ise 5 milyar $ veya daha az aktif büyüklüğe sahip kurumlardan katıldı.
Katılımcıların %43’ü süreç otomasyonunda, %41’i ise süreç iyileştirmesi alanında yapay zeka teknolojilerini büyük veya çok büyük ihtimalle önümüzdeki üç yıl içinde uygulamaya başlayacaklarını dile getirdiler. Listelenen 13 alan arasında bu ikisini %39 ile veri temizleme ve iyileştirme, %36 ile risk derecelendirme ve %33 ile model kalibrasyonu takip etti. Üç yıl içinde yapay zeka teknolojilerini uygulama ihtimali sorusuna “olası” yanıtını verenler de eklendiğinde tüm bu oranların %30 arttığı görüldü.
Yapay zekada şeffaflık çok önemli
Katılımcıların %76’sı şirketlerinin yapay zeka modellerinin şeffaflık ve yorumlanabilirliği hakkında endişeli olduğunu belirtti. Modellerin şeffaf olmasını sağlamak için atılan adımlar arasında, alanında uzman kişilerle yapay zeka uzmanlarının yakın çalışmasını sağlamak (%45), modellere ışık tutmak için modelleme sonrası yöntemleri kullanmak (%38) ve açıklama için özel tasarlanan gelişmiş modeller kullanmak (%27) geliyor. (%28’lik bir kesim şeffaflık önlemleriyle ilgili soruya “bilmiyorum” cevabını verdi.)
Yapay zeka teknolojilerinden beklenen faydalar sorulduğunda, katılımcıların %55’i heyecan verici yeni kariyer yollarının önemli veya büyük bir fayda olacağı yanıtını verdiler. %32’si ise bunun “biraz” faydalı olacağını söyledi. Ankete katılanların neredeyse tamamı önümüzdeki üç yıl içinde yapay zekanın işlerini bir şekilde geliştirmesini bekliyor. Daha fazla üretkenlik (%96), verilerin daha hızlı analiz edilmesi (%95), daha hızlı ve daha iyi kararlar için daha fazla veri analizi yapılması (%95) gibi beklentiler bulunuyor.
Yapay zeka kullanımıyla ilgili en büyük zorluklar arasında ise veri uygunluğu ve kalitesi (%59), paydaşların yöntemi anlayamaması (%54), gerekli becerilere sahip olmama (%52), avantajları fark etmek için geçmesi gereken süre (%50), uygulama maliyetleri (%49) ve modelin yorumlanabilirliği (%47) yer aldı.
Sonuç: Risk yönetimi departmanlarındaki kişilerin rolü çok önemli
Anketten elde edilen sonuçlar, finansal hizmetler sektörünün yapay zekaya büyük ilgi gösterdiğini doğruluyor. Özellikle risk yönetimi işlevlerindeki gelişmeler bu sektörün ilgisini çekiyor. Hızlı adaptasyon beraberinde bazı endişeleri ve zorlukları da getiriyor. Bunların bazıları, eski sistemlerin yol açtığı kısıtlamaların aşılması ve yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak için büyük veri işleme kapasitesine sahip olma gibi tamamen teknik zorluklardan oluşuyor. Bu teknolojiyi kurma, koruma ve optimize etmenin yanı sıra modelleri üst düzey yöneticilere ve düzenleyicilere açıklayabilecek, yeni becerilere sahip kişilere ihtiyaç duyulabilir. Risk profesyonelleri sahip oldukları becerileri genişletmek, kendi alanlarındaki uzmanlığa kantitatif ve teknik beceriler eklemek zorunda kalacaklar. Kantitatif ve ileri analitik yaklaşımlar kurumlar içerisindeki uygulama alanları yaygınlaştıkça, risk yönetimi departmanları bu gelişmelere uyum sağlayabilmek adına gerekli yeteneklere sahip çalışanlarla yeniden şekillendirilebilir.