2026 Yılında Yapay Zekanın Finans Alanındaki En İyi 25 Kullanım Alanı
On yıl boyunca finansal hizmet firmalarına danışmanlık yaptım. Gördüğüm her yapay zeka uygulaması aynı modeli izliyordu: sunumlarda etkileyici görünen ancak üretimde tıkanan pilot projeler.
Bu durum değişiyor. Bankalar artık büyük ölçekte üretken yapay zekayı kullanıyor ve sonuçlar ölçülebilir durumda. İşte doğrulayabileceğiniz uygulamalara dayanarak, gerçekten işe yarayanlar.
- Finansal hizmet firmaları için
- Finansal olmayan firmalardaki finans birimleri için
- Bankacılık sektörü için , üretken yapay zeka kullanım örneklerine göz atın .
Finansal olmayan firmalardaki finans fonksiyonları
1-Muhasebe fonksiyonlarının otomasyonu
Özel transformatör modelleri, finans birimlerinin fatura yakalama ve işleme de dahil olmak üzere denetim ve hesap ödemeleri gibi işlevleri otomatikleştirmesine yardımcı olur. Derin öğrenme işlevleriyle, Muhasebe alanında uzmanlaşmış GPT modelleri, çoğu muhasebe görevinde yüksek otomasyon oranlarına ulaşabilir.
Finansal hizmet firmaları
2- Sohbet tarzı finans
Üretken yapay zeka modelleri, insan benzeri dil kalıplarını anlama ve üretme konusunda eğitildikleri için daha doğal ve bağlamsal olarak daha alakalı yanıtlar üretebilirler. Sonuç olarak, üretken yapay zeka, kullanıcılara daha doğru, ilgi çekici ve incelikli etkileşimler sağlayarak finansal konuşma yapay zeka sistemlerinin ve sohbet botlarının performansını ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırabilir.
Konuşmaya dayalı finans, müşterilere şunları sağlar:
- Geliştirilmiş müşteri desteği
- Kişiselleştirilmiş finansal danışmanlık
- Ödeme bildirimleri
- Yatırım özetleri veya kredi başvuruları gibi belgelerin oluşturulması.
Konuşma tabanlı finans hakkında daha fazla bilgi için, finansal hizmetler sektöründe konuşma tabanlı yapay zekanın kullanım alanları hakkındaki makalemize göz atabilirsiniz. Konuşma tabanlı yapay zekanın müşteri hizmetleri operasyonlarını nasıl geliştirebileceğini keşfetmek için, müşteri hizmetleri için konuşma tabanlı yapay zeka hakkındaki özel makalemize bakın.
3- Başvuru sahibine uygun ret gerekçeleri oluşturma
Yapay zekâ, özellikle kredi karar alma süreçlerinde bankacılık sektöründe önemli bir rol oynamaktadır. Bankaların ve finans kuruluşlarının müşterilerin kredi değerliliğini değerlendirmesine, uygun kredi limitlerini belirlemesine ve riske dayalı olarak kredi fiyatlandırması yapmasına yardımcı olur.
Ancak, hem karar vericilerin hem de kredi başvuru sahiplerinin, başvuru reddi nedenleri gibi yapay zeka tabanlı kararların net bir şekilde açıklanmasına ihtiyaçları vardır; bu, güveni artırmak ve gelecekteki başvurular için müşteri farkındalığını geliştirmek açısından önemlidir.
Üretken yapay zekanın bir türü olan koşullu üretken düşman ağ (GAN) , kullanıcı dostu ret açıklamaları oluşturmak için kullanıldı. Ret nedenlerini basitten karmaşığa doğru hiyerarşik olarak düzenleyerek, başvuru sahipleri için daha anlaşılabilir açıklamalar oluşturmak amacıyla iki seviyeli koşullandırma kullanıldı (Şekil 3).
Senaryo oluşturmanın gerçek hayattan bir örneği
Bir örnek olay incelemesinde, yatırımcı ilişkileri ekibi şirketin üç aylık finansal sonuçlarına piyasanın güçlü bir tepki vereceğini öngörüyor ve kazanç açıklaması toplantısı için kapsamlı bir metin ve potansiyel yatırımcı soruları hazırlaması gerekiyor. 2
Bir analist, mevcut ve önceki çeyreklere ait finansal verileri bir elektronik tabloya aktarır ve üretken bir yapay zeka aracı kullanır. Yapay zekaya, geçmiş kazanç açıklamalarından ve belirli bilgilerden elde edilen bağlam verilerek ilgili yorumlar üretilir.
Yapay zeka aracı, yatırımcıların muhtemel sorularını ve yanıtlarını da içeren, kazanç açıklaması toplantısı için bir senaryo oluşturur. Analist bu içeriği bir Word belgesine dönüştürür, önemli yatırımcı sorularını vurgular ve yönetim incelemesi ile CFO'nun hazırlığı için hazırlar.
Arka ofis
4-Eski Sistemler için Kod Modernizasyonu
Bankalar hâlâ 1970'ler ve 80'lerden kalma COBOL ile yazılmış yazılımlar kullanıyor. COBOL bilen geliştirici bulmak neredeyse imkansız, ancak bu yazılımlar kritik işlemleri yönetiyor ve öylece kapatılamaz.
Üretken yapay zeka modelleri şunları yapabilir:
- COBOL, Fortran veya diğer eski dillerde yazılmış eski kodları okuyun.
- Python veya Java gibi modern dillere dönüştürün.
- Performansı artırırken aynı iş mantığını koruyun.
- Kodun gerçekte ne yaptığını açıklayan bir dokümantasyon oluşturun.
Goldman Sachs, üretken yapay zekanın artık uygulama geliştirme ve iyileştirme çalışmalarının merkezinde yer aldığını doğruladı. Bankanın geliştiricileri, dağıtımdan önce hataları yakalayarak yapay zeka tarafından oluşturulan kodu doğruluyor, ancak asıl ağır işi yapay zeka yapıyor.
Tipik bir bankanın giderlerinin yaklaşık %10'unu teknoloji maliyetleri oluşturmaktadır. Geliştirme süreçlerini hızlandırmak ve bakım maliyetlerini düşürmek, karlılığı doğrudan artırır. 3
5-Uygulama modernizasyonu
Bankalar, güncelliğini yitirmiş yazılımlara bağımlılıktan kaçınmayı hedefliyor ve sürekli olarak modernizasyon çalışmalarına yatırım yapıyor. Kurumsal GenAI modelleri, eski yazılım dillerindeki kodları modern dillere dönüştürerek geliştiricilerin yeni yazılımları doğrulamalarını ve önemli ölçüde zaman tasarrufu sağlamalarını mümkün kılıyor .
Goldman Sachs çalışanları, üretken yapay zekanın uygulama geliştirme ve iyileştirmenin güçlü bir yönü olduğunu doğruluyor. 4
6-Otomatik Belge Oluşturma
Bankalar her gün binlerce belge üretiyor: yatırım özetleri, kredi başvuruları, müşteri raporları ve düzenleyici kurumlara yapılan bildirimler. Bu belgeler şablonlardan yararlanarak oluşturuluyor, ancak bunların özelleştirilmesi zaman alıyor.
Üretken yapay zeka artık bunu hallediyor:
- Basit komutlarla profesyonel belgeler oluşturun.
- Birden fazla sistemden ilgili verileri çekin.
- Belge türüne ve alıcıya göre uygun biçimlendirmeyi uygulayın.
- Yasal gerekliliklerle tutarlılığı sağlayın.
7-Finansal Tahmin ve Analiz
Üretken yapay zeka, karmaşık kalıpları ve ilişkileri yakalamak için geçmiş finansal verilerden öğrenerek tahminleme yeteneğini geliştirir. Belirli bankalar ve ekonomik bağlamlar için uygun şekilde ince ayarlandığında , bu modeller şu konularda tahminlerde bulunur:
- Varlık fiyat hareketleri
- Faiz oranı yörüngeleri
- kredi temerrüt olasılıkları
- Piyasa oynaklığı
- Ekonomik gösterge eğilimleri
Anahtar ifade: "doğru şekilde ince ayar yapılmış." Hazır modeller yanılsamalar yaratır ve var olmayan kalıplara dayanarak kendinden emin tahminlerde bulunur. Yapay zekâ tahminlerinde başarılı olan bankalar, modelleri kendi özel verileri üzerinde eğitmek ve çıktıları uzman görüşüne göre doğrulamak için yoğun yatırım yaparlar.
8- Piyasa tahminleri
Üretken yapay zeka, büyük veri hacimlerini analiz ederek hisse senedi fiyatları, faiz oranları ve ekonomik göstergeler de dahil olmak üzere finansal tahminlerin doğruluğunu artırabilir.
Gerçek hayattan bir örnek
Asya merkezli bir finans kurumu, 2.000 analist ve kullanıcıya anında raporlama işlevi sağlamak amacıyla bir pilot uygulama yürütüyor. 5
9-Finansal rapor oluşturma
Otomatik raporlama
Üretken yapay zeka, mevcut verilere dayanarak otomatik olarak iyi yapılandırılmış, tutarlı ve bilgilendirici finansal raporlar oluşturabilir. Bu raporlar şunları içerebilir:
- Bilançolar
- Gelir tabloları
- Nakit akış tabloları
Bu otomasyon, raporlama sürecini kolaylaştırarak manuel iş yükünü azaltır ve raporların tutarlı, doğru ve zamanında teslim edilmesini sağlar.
10- Senaryo tabanlı raporlama
Yapay zeka , farklı düzenleyici senaryoları simüle edebilir ve finansal kurumların çeşitli koşullar altında gerekli tüm şartlara uyumu sağlamalarına yardımcı olacak raporlar oluşturabilir .
Yapay zekâ destekli metin oluşturma uygulamaları ve gerçek hayattan örnekler hakkında bilgi edinin.
11-Dolandırıcılık tespiti
Üretken yapay zeka, sahte işlemlerin veya faaliyetlerin sentetik örneklerini oluşturarak finans sektöründe dolandırıcılık tespitinde kullanılabilir. Oluşturulan bu örnekler, makine öğrenimi algoritmalarının finansal verilerdeki meşru ve sahte kalıpları tanımasına ve ayırt etmesine yardımcı olabilir.
Sahtekarlık modellerinin daha iyi anlaşılması, bu modellerin şüpheli faaliyetleri daha doğru ve etkili bir şekilde belirlemesini sağlayarak, sahtekarlık tespiti ve önlenmesini hızlandırır. Yapay zekayı sahtekarlık tespit sistemlerine entegre ederek, finans kurumları şunları yapabilir:
- Operasyonlarının genel güvenliğini ve bütünlüğünü iyileştirin.
- Dolandırıcılıktan kaynaklanan kayıpları en aza indirin.
- Tüketici güvenini koruyun
Yapay zekâ tabanlı hukuk uygulamalarının dolandırıcılık faaliyetlerine karşı önlem alınmasına nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.
Gerçek hayattan bir örnek
Mastercard, dolandırıcıların çalıntı ödeme kartı verilerini istismar etmesi nedeniyle sahte işlemleri daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit etmenin bir yoluna ihtiyaç duyuyordu. Üretken yapay zekayı kullanan Mastercard, milyonlarca satıcıdaki işlem verilerini tarayarak tehlikeye atılmış kartları tahmin etti ve tespit etti; bu da bankaların kartları daha hızlı bloke etmesine ve dolandırıcılığı önlemesine yardımcı oldu.
Sonuçlar :
- Güvenliği ihlal edilmiş kartların tespit oranı iki katına çıktı.
- Sahtekarlık tespitinde yanlış pozitif sonuçları %200'e kadar azalttı.
- Satıcı dolandırıcılığını tespit etme hızı %300 artırıldı.
12-Düzenleyici kurumların taleplerine yanıt verme
Sıkı düzenlemelere tabi bir sektör oyuncusu olarak bankalar, düzenleyici kurumlardan düzenli olarak talepler almaktadır.
Gerçek hayattan bir örnek
Bankalar, düzenleyicilerden gelen basit ve daha az kritik sorulara yanıt vermek için LLM'leri kullanıp kullanamayacaklarını görmek amacıyla pilot çalışmalar yürütüyorlar. 6
13-Portföy yönetimi
Dinamik portföy yönetimi
Üretken yapay zekanın bir diğer finansal uygulaması da portföy optimizasyonudur. Geçmiş finansal verileri analiz ederek ve çeşitli yatırım senaryoları üreterek, üretken yapay zeka modelleri varlık yöneticilerine ve yatırımcılara aşağıdaki gibi faktörleri dikkate alarak en uygun varlık ve servet yönetimini belirlemelerinde yardımcı olabilir:
- Risk toleransı
- Beklenen getiriler
- Yatırım ufukları.
14-Özelleştirilmiş endeksler
Bu modeller, portföy performansına olası etkileri daha iyi anlamak için farklı piyasa koşullarını, ekonomik ortamları ve olayları simüle edebilir. Bu, finans uzmanlarının yatırım stratejilerini geliştirmelerine ve iyileştirmelerine, risk ayarlı getirileri optimize etmelerine ve portföylerini yönetme konusunda daha bilinçli kararlar almalarına olanak tanır. Bu da nihayetinde müşterileri veya kurumları için daha iyi finansal sonuçlara yol açar.
15-Risk yönetimi
Stres testi
Üretken yapay zeka, geçmiş verilerde görülmemiş aşırı piyasa koşullarını simüle ederek, finans kurumlarının nadir ancak yüksek etkili olaylara daha iyi hazırlanmasına olanak tanır.
16-Kredi riski modellemesi
Yapay zekâ modelleri, kredi risk modellerinin sağlamlığını test etmek için sentetik borçlu profilleri oluşturabilir ve böylece kredi puanlamasının ve temerrüt tahminlerinin doğruluğunu artırabilir.
17-Anomaly tespiti
Üretken yapay zeka modelleri, normal işlem kalıplarını anlamak ve aykırı değerleri veya anormallikleri temsil eden veri noktaları üretmek üzere eğitilebilir. Bu, potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerini veya kara para aklamayı gösterebilecek olağandışı işlem kalıplarını belirlemeye yardımcı olur.
18-Eğitim için sentetik veriler
Gerçek dolandırıcılık işlemleri nadir görüldüğünden, üretken yapay zeka, dolandırıcılık faaliyetlerinin sentetik örneklerini oluşturarak daha iyi tespit algoritmalarının eğitilmesine yardımcı olabilir.
19-Sentetik veri üretimi
Müşteri finansal verileri özel mülkiyettir ve GDPR, CCPA ve diğer gizlilik yasaları kapsamında düzenlenmektedir. Bu durum şu sorunlara yol açmaktadır:
- Model eğitimi için verileri üçüncü taraf satıcılarla paylaşamıyorum.
- Üretim verilerini geliştirme/test ortamlarında kullanamazsınız.
- Gizlilik ihlali riski olmadan araştırma yapılamaz.
Sentetik veri şunları sağlar:
- Müşteri bilgilerini ifşa etmeden makine öğrenimi modellerini eğitmek
- Gerçekçi veri hacimleriyle stres testi sistemleri
- Modellerin farklı müşteri segmentlerinde doğrulanması
- Entegrasyon testleri için ortaklarla veri paylaşımı
Sentetik müşterilerin gerçekçi kredi puanları, işlem kalıpları, gelir düzeyleri ve finansal davranışları vardır, ancak gerçek kişiler değillerdir, bu nedenle gizlilik ihlali söz konusu değildir.
Müşteri bilgileri finans ekipleri için özel veri olduğundan, kullanımı ve düzenlenmesi zorluklar yaratmaktadır. Üretken yapay zeka, finans kurumları tarafından GDPR ve CCPA gibi gizlilik düzenlemelerine uygun sentetik veri üretmek için kullanılabilir .
Sentetik veri üretimine ilişkin gerçek hayattan bir örnek.
Morgan Stanley, veri güvenliğini korurken ve hataları en aza indirirken, gelişmiş yapay zeka araçları aracılığıyla varlık yönetimi operasyonlarını optimize etme ve danışman-müşteri etkileşimlerini geliştirme zorluğuyla karşı karşıya kaldı.
Araştırma verilerini sentezlemek için üretken bir yapay zeka platformu uygulamak üzere OpenAI ile ortaklık kurdular. Aracı 900 danışmanla pilot olarak test ettiler ve daha geniş çaplı bir kullanıma sunmayı planladılar.
Yapay zeka aracı, danışmanların büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleme yeteneğini geliştirdi. Morgan Stanley, yapay zeka hataları ve veri güvenliği sorunları gibi riskleri ele alırken platformu ölçeklendiriyor. 7
20-Algoritmik işlem ve yatırım stratejileri
21-Senaryo analizi
Bu modeller çeşitli piyasa senaryolarını simüle ederek, yatırımcıların ve portföy yöneticilerinin farklı koşullar altında potansiyel riskleri ve getirileri anlamalarına yardımcı olur.
Dimension Market Research'e göre, ticarette üretken yapay zekanın küresel pazar büyüklüğünün 2024 yılına kadar 208,3 milyon ABD dolarına ve 2033 yılına kadar 1.705,1 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor. 2024 yılında pazarın yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %26,3 olarak tahmin ediliyor. 8
22-Ürün geliştirme
Özelleştirilmiş yatırım portföyleri
Üretken yapay zeka, bireysel yatırımcı profillerini, tercihlerini ve finansal hedeflerini analiz ederek kişiselleştirilmiş yatırım portföyleri oluşturabilir. Bu özellik özellikle robot danışmanlar ve varlık yönetimi platformları için faydalıdır.
Kişiye özel sigorta ürünleri
Yapay zeka, bireysel risk profillerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri oluşturabilir ve farklı müşteriler için benzersiz şartlar ve fiyatlandırma yapıları üretebilir.
23-Sigortalama ve fiyatlandırma
Dinamik fiyatlandırma modelleri
Üretken yapay zeka, sigorta şirketlerinin ve kredi verenlerin yeni verilere, piyasa koşullarına ve bireysel müşteri davranışlarına göre gerçek zamanlı olarak ayarlanan dinamik fiyatlandırma modelleri geliştirmelerine yardımcı olabilir.
Risk değerlendirmesi
Yapay zeka, farklı risk senaryoları üreterek sigortacıların potansiyel sonuçları değerlendirmesine ve uygun prim veya faiz oranlarını belirlemesine yardımcı olabilir.
Ortak uygulamalar
24-Finansal soru cevaplama
İnsan dili kalıplarını anlama ve tutarlı, bağlamla ilgili yanıtlar üretme yeteneğinden yararlanan üretken yapay zeka, kullanıcılar tarafından sorulan finansal sorulara doğru ve ayrıntılı yanıtlar sağlayabilir.
Bu modeller, geniş finansal bilgi veri kümeleri üzerinde eğitilerek, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli finansal sorulara uygun bilgilerle yanıt verebilir:
- Muhasebe prensipleri
- Finansal oranlar
- Hisse senedi analizi
- Mevzuat uyumluluğu
Örneğin, BloombergGPT diğer üretken modellere kıyasla bazı finansla ilgili sorulara daha doğru yanıt verebiliyor.
ChatGPT'yi işletmeniz için nasıl kullanacağınızı öğrenin.
25-Duygu analizi
Doğal dil işleme (NLP) yaklaşımı olan duygu analizi, metinleri, görselleri veya videoları olumsuz, olumlu veya nötr duygusal tonlara göre sınıflandırır . Şirketler, müşterilerin duyguları ve görüşleri hakkında bilgi edinerek, bu bulgulara dayanarak hizmetlerini veya ürünlerini geliştirmek için stratejiler geliştirebilirler.
Finans kuruluşları, sosyal medya paylaşımları, haber makaleleri, çağrı merkezi etkileşimleri veya diğer kaynaklar aracılığıyla marka itibarlarını ve müşteri memnuniyetini ölçmek için duygu analizinden faydalanabilirler.
Örneğin, Bloomberg, duygu analizi, haber sınıflandırması ve diğer bazı finansal görevleri başarıyla yerine getirebilen ve kıyaslama ölçütlerini geçen, ince ayarlı bir finansal üretken model olan BloombergGPT'yi duyurdu.
Daha fazla bilgi edinmek için borsa duyarlılık analizi hakkındaki makalemize göz atın.
Finans sektöründeki üretken yapay zekâ zorlukları ve bunların üstesinden gelme ipuçları
İşte bazı finans uzmanlarının finans alanında üretken yapay zeka araçlarını benimsemekte tereddüt etmelerinin bazı nedenleri:
- Veri doğruluğu: Avrupa Merkez Bankası'nın belirttiği gibi, "Yapay zeka, verilerin işlenmesini ve üretilmesini büyük ölçüde geliştirse de, önemli veri kalitesi sorunlarına yatkın olabilir." Temel modelleri eğitmek için kullanılan yanlı ve hatalı verilerin, daha fazla hata içeren çıktı üretme olasılığı vardır. Temel modelleri beslerken, veri kalitesi ve doğruluğu çok önemli faktörlerdir. 11
- Modellerdeki Önyargı : Yapay zeka modelleri, eğitildikleri verilerden önyargılar devralabilir ve bu da özellikle kredi puanlaması veya yatırım önerileri gibi alanlarda adil olmayan veya çarpık kararlara yol açabilir.
- Bu tür yapay zeka önyargılarını tespit etmek için işletmeler sorumlu bir yapay zeka platformu benimseyebilirler.
- Sınırlı genelleme : İşletmeler ya hazır büyük dil modellerine güvenebilir ya da kendi kullanım durumlarına göre büyük dil modellerini ince ayar yapabilirler. Hazır modeller, uygun ince ayar yapılmadan belirli, son derece uzmanlaşmış finansal bağlamlarda iyi performans göstermeyebilir ve bu da yanlış veya alakasız sonuçlara yol açabilir.
- LLMOps araçlarını kullanarak LLM'lerinizi daha iyi oluşturun, test edin, izleyin ve ince ayarlarını yapın.
- Halüsinasyonlar : Üretken yapay zeka, yanlış veya uydurma bilgiler üretebilir; bu da, kararların kesin verilere dayandığı finans sektöründe risklidir ve kötü yatırım tavsiyelerine veya düzenleyici ihlallere yol açabilir.
- Bu sorunun üstesinden gelmek ve model doğruluğunu sağlamak için LLM güvenlik araçlarını ve yapay zeka tabanlı çözümleri uygulayın.
- Düzenlemeler : Finans sektörü oldukça sıkı düzenlemelere tabidir ve yapay zeka, şeffaflık, hesap verebilirlik ve veri kullanımı konusunda katı standartlara uymak zorundadır; bu da gelişen yasal çerçevelere uyumluluğun sağlanması açısından zorluklar yaratmaktadır.
- Yapay zekâ uyumluluğunu sağlamak için yapay zekâ yönetişim araçlarını devreye alın ve bir yapay zekâ envanteri oluşturun.
- Veri Güvenliği : Finansal veriler hassastır ve yapay zeka sistemlerinin bu verileri güvenli bir şekilde işlemesini, ihlalleri veya kötüye kullanımı önlemesini sağlamak, müşteri güvenini korumak ve düzenleyici cezalardan kaçınmak için çok önemlidir. 12
Yüksek lisans hukuk eğitiminin (LLM) 10 önemli riskini ve etkilerini inceleyin.
Üretken yapay zekaya yapılan harcamalar ve piyasa beklentileri
Kurumsal üretken yapay zekâ yardımıyla üretilen finansal simülasyonlar ve tahminler, alım satım, portföy yönetimi ve finans piyasaları için faydalıdır. Zaman tasarrufu, büyük veri kümeleri ve hesaplama gücü gibi birçok avantajına rağmen, arızalanabilir ve hassas verileri açığa çıkararak güvenlik riskleri oluşturabilir. Bu zorluklar, özellikle finans süreçlerini ve genel finans fonksiyonunu etkileyebilir.
- 2030 yılına kadar bankacılık sektörünün, yıllık bileşik büyüme oranı %55,55 gibi dikkat çekici bir oranda artarak, üretken yapay zekâya (YZ) 84,99 milyar ABD doları harcaması bekleniyor. 13
- JP Morgan'ın bu yıl yapay zekâya 17 milyar dolar yatırım yapması bekleniyor; bu rakam 2023'teki 15,5 milyar dolara göre %10'luk bir artış anlamına geliyor. Yapay zekâ ve makine öğrenimi konusunda deneyimli profesyoneller, çeşitli iş alanlarında uygulamalar bulmak için bir görev gücü üzerinde çalışıyor. 15
- McKinsey Küresel Enstitüsü'ne (MGI) göre, bankacılık sektöründe Gen AI kullanımı, yıllık 200 milyar ila 340 milyar dolar arasında veya toplam sektör gelirlerinin %2,8 ila %4,7'si oranında katma değer yaratabilir. Bu katma değer öncelikle artan verimlilikten kaynaklanacaktır. 16
Finans sektöründe otomasyon hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Bankacılık ve Finans Hizmetlerinde Otomasyon başlıklı makalemizi inceleyebilirsiniz.
Harici bağlantılar
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.