tr2 keyboard_arrow_down
keyboard_arrow_left Tüm Haberleri Görün

Son Haberler

24 Sep, 2021 /
Aret Vartanyan - Yazar
Ne Zaman Uyanırız?
Uyanış başladı bile… Hiç uyumadı ki… Öz, varoluşu izledi, bekledi ve ’yeni...
30 Jun, 2021 /
Şule Güner, Para Dergisi Yazarı
E-Ticaretin En Yakın Yol Arkadaşı: Yapay Zeka
E-ticaretteki dünya devleri yapay zeka piyasasını yönlendirmeye çalışırken, bire...
30 Jun, 2021 /
Nüzhet Algüneş, OMD Türkiye CEO
10 Yıllık Yolu 1 Yılda Gelmek, Çip Krizi ve Etkileri
Yarı iletkenler veya halk arasındaki tabiriyle çipler, en son iPhone’dan aracımız...
28 Jun, 2021 /
Soner SOYUSLU 24 Gayrimenkul ve Girişim Sermayesi Portföy Yönetimi A.Ş. Pazarlama Yönetmeni
Gayrimenkul Yatırımında En Avantajlı Yöntem; Gayrimenkul Yatırım Fonu
Ülkemizde gayrimenkul yatırımlarında bireysel yatırımcılar için klasik anlayış...
31 May, 2021 /
Ümit Erdem|Çalışan Bağlılığı ve İç İletişim Uzmanı, Engage&Grow Global Lisansiye, Yönetici Koçu
Gerçek Liderlik, Gönülden Bağlılık
Tüm muhteşem hikayeler iki şekilde başlar. Ya bir insan bir yolculuğa çıkar, ya...
Şule Güner, Para Dergisi Yazarı
/ 30 Jul, 2021
keyboard_arrow_left Tüm Haberleri Görün

Algoritmalar varlık yönetiminin yeni efendisi mi?

Algoritmalar varlık yönetiminin yeni efendisi mi?

Biliyorsunuz, yapay zekanın rakamlarla arası çok iyi. Hepimizden çok. Bir de üstüne kazandırmayı seviyor. Hal böyle olunca bankalar ve finans kuruluşları son yıllarda hızla yapay zeka yöntemlerine başvurarak müşterilerinin daha çok kazanmasını sağlamak istiyor. Hem mevcut müşterilerini korumak hem de yeni müşteriler “kazanmak” için… Finans teknolojilerinin (fintek) roket hızıyla gelişmesi ve mobil uygulamaların sayısının artması da bu yüzden… Söz konusu fintek olduğunda kazanlar listesinin ilk sırasında varlık yönetimi, tabir-i caizse zenginlerin portföyleri geliyor.




Bu çıkarımı rakamlar ve açıklamalar da destekliyor. Birleşik Krallık’ta 948 milyarlarla milli gelirin yüzde 46’sını oluşturan varlık yönetimi sektörü yapay zekayla müthiş yükselişte. İsviçre’nin bankacılık devi UBS, “zenginlerin sunduğu” fırsatın farkında. Yılın ilk çeyreğindeki net geliri, bir yıl öncesine kıyasla yüze 63 arttı. Buna ana neden, bünyesine kattığı yeni varlıklar ve ücret gelirlerindeki artış. UBS CEO’su Ralph Hamers, bazı sektörlerde oluşan iştah kabartıcı yatırım talebine işaret ederek, önümüzdeki dönemde yapay zekadan daha fazla faydalanıp maliyetleri düşürmeyi hedeflediğini söyledi.



Veriye dayalı finans sektöründe tüm operasyonlar birkaç yıl öncesine kadar geleneksel olarak insan marifetiyle yönetilirken, günümüz ileri teknolojilerinin bu sektöre katkısı insanı hatalı duruma düşürüyor. Hemen örneklendirelim.

Mevcut yöntemlerde portföyü yöneten performans ekibi portföy geri dönüşlerini bir uygulamayla takip ederken, geri dönüşleri müşteriye raporlayan ekip başka bir uygulama kullanıyor.
Bu uygulamaların yazılımları birbirleriyle etkileşim içinde olmadığı gibi, farklı veri formatları kullandıklarından uyum içinde hareket etmiyor. Böylece finans çalışanları manuel olarak iki farklı sistem arasında gidip gelerek hata yapmaya açık “pozisyonda” oluyor. Eğer bir hata yapılmışsa bunu düzeltmek için de yine insan gerekli. Bu da ekstra efor ve zaman anlamına geliyor.




Yapay zeka yöntemleri makine ve derin öğrenme, işte burada işi çok ama çok kolaylaştırıyor. Robotik Süre Otomasyonu (RPA) makine öğrenmesini, veri bilimci olarak kullanarak varlık yönetimini günümüz koşullarında eski kabul edilen bu zahmetli yöntemden kurtarmış durumda. Bunu nasıl yapıyor? Performans geri dönüşündeki veriyi alıp müşteri raporlama uygulamasına hatasız girerek. Hem de anında. Zaman kaybı yok. Çalışanların “sürekli tekrarladığı” veri girme işlemini ortadan kaldırıp onları büyük bir yükten kurtararak…

Derin öğrenmenin zaman tasarrufu ve süreç kolaylaştırma işlevine gelecek olursak… RPA’yı destekleyen bir algoritma e-posta, chat, not ve telefonla arama gibi iletişim yöntemlerindeki verileri kendi “tahminiyle” ilintili olduklarını düşünüp gruplaştırıyor. Bu “benzer” konudaki verileri gruplar halinde kullanıcıya iletiyor ve kullanıcının gözünden birşeyin kaçmamasına yardımcı oluyor. Kullanıcı isterse her bir iletişim yönteminde bahsi geçen finans terimleri, şirket veya müşteri ismi, fon ismi gibi ilintili etiketleri birbiriyle etkileşimde kılarak kolaylık sağlayabiliyor.

Anlaşıldığı üzere, yapay zeka yöntemlerinin yürüyen, akan eski/yeni bir dijital sistem üzerindeki en büyük katkısı, “ilintilendirmesi.” Yani aslında verileri gruplandırarak bir değer haline dönüşmesini sağlamak. Ancak dikkat edeniniz varsa, yukarıda bir botun (RPA), bir veriyi bir sistemden alıp diğerine nasıl aktarabildiği noktası, yapay zekanın giderek nasıl yaygınlaşacağını gösteriyor. Neden mi? Çünkü bot bu işlemi yaparken “kod” girme görevini insandan alıyor. Çalışanın kodlama bilgisine sahip olmasına gerek yok. Sadece bota hangi veriyi nereden alması ve nereye taşıması gerektiği gibi basit veya çok daha karmaşık görevleri öğretmesi yeterli. Tıpkı excel kullanıyormuşunuz gibi.

MIT Sloan Management Review, ABD’de bazı büyük finans firmalarının yapay zekayı nasıl, nerede ve hangi oranda kullandığına göz atmış.
Wealthfront yapay zekayı nakit ve döviz fonlarındaki kişisel yatırım fonlarındaki risk değerlendirmesi yapılırken, müşterinin bazı sorulara verdiği cevaplan anlamlandırmasında kullanıyor. Böylece yapay zeka yazılımı müşteriye harcama ve tasarruf konularında kişisel önerilerde bulunuyor. Bu durum, Wealthfront’un rakiplerine göre daha yavaş büyüyen varlık yönetimi kalemine sahip olmasına neden olmuş. Buna gerekçe olaraksa Weaithfront’un “kendi kararını kendi veren” milenyum neslini hedef alması, portföy yönetiminden insan, yani danışman faktörünün ortadan kaldırılması gösteriliyor. Tamamen dijital tavsiye yönetimine geçerek müşteriye daha fazla yatırım tavsiyesi veren Wealthfront, bunu müşteriye blog post gibi tavsiyelerde bulunarak yapıyor. Ancak “en azından şimdilik” tam dijital yöntem her kuşak veya kişiyi tatmin etmiş görünmüyor.




Vanguard ise daha sınırlı bir yapay zeka kullanımından yana. Yani portföy, risk değerlendirmesi temeli üzerine kurulu. Kişisel Danışma Hizmetleri ismini verdiği algoritmik yapı, sadece müşterilerden aldığı verilerin hangi oranda hangi yatırım yüzdesine (net kaynak, sabit gelir, yerli/yabancı gibi) dönüştürüleceğine karar vermekte kullanılıyor. Vanguard’ınki hızlı hareket etmek istemeyen ve merkezinde insan danışmanların olduğu bir strateji.

Yapay zeka araçlarını rakiplerine göre en çok kullanansa Morgan Stanley. Şirketin varlık yönetimi bölümü 2017’den bu yana müşterilerin hangi yatırımlara ilgi duyduğu veya ilintili olduğu konularında makine öğrenmesinden yardım alıyor. Geliştirdikleri “Sonraki En İyi Aksiyon Sistemi”, kişiselleştirilmiş yatırım seçenekleri sunmasının yanısıra, müşteriyi mümkün olduğunca sık sisteme dahil etmeyi amaçlamış. 4 yıl sonunda gelinen nokta şu; bir finans danışmanının başarısı, müşteriyle hangi sıklıkta iletişimde kalarak öneride bulunmasından geçiyor. Algoritmaların bu süreçte büyük kolaylık sağladığında karar kılan Morgan Stanley, buna rağmen yapay zeka desteğinin danışman için opsiyonel olduğunu, diğer yandan Sonraki En İyi Aksiyon Sistemi’ni kullananların müşterilere daha çok öneriyle gittiğini ifade ediyor.




Pratik örneklerden de yola çıkarak, bankacılık ve finans şirketlerinin yapay zekayı tıp alanında olduğu gibi daha çok karar sürecinde destekleyici veya kolaylaştırıcı bir unsur olarak kabul ettiğini söyleyebiliriz.  Şimdilik fintek stratejileri müşterilerin insani tarafını büyük ölçüde dikkate alıyor. Aynı zamanda can ve malımızı henüz arkamıza dönüp bakmadan algoritmalara teslim edemeyeceğimizi düşünüyor olma olasılıkları da oldukça yüksek. Haksızlar mı? Hayır.


 
İşlem Devam Ediyor, Lütfen Bekleyiniz
Loading...