En İyi 25 Üretken Yapay Zeka Finans Kullanım Alanı

Finansal hizmet firmalarına danışmanlık yaparak on yıl geçirdim. Gördüğüm her yapay zeka uygulaması aynı modeli izliyordu: sunumlarda etkileyici görünen ancak üretimde takılıp kalan pilot projeler.

Bu değişiyor. Bankalar artık üretken yapay zekayı ölçekli olarak devreye alıyor ve sonuçlar ölçülebilir. İşte doğrulayabileceğiniz uygulamalara dayalı olarak gerçekten işe yarayanlar.

• Finansal hizmet firmaları için
• Finans dışı firmalardaki finans birimleri için
• Bankacılık için, üretken yapay zeka kullanım alanlarına göz atın.

Finans dışı firmalardaki finans fonksiyonları

1-Muhasebe fonksiyonlarının otomasyonu

Özel transformatör modelleri, finans birimlerinin denetim ve borç hesapları gibi fonksiyonları otomatikleştirmesine yardımcı olur; bunlara fatura yakalama ve işleme de dahildir. Derin öğrenme fonksiyonları sayesinde, muhasebede uzmanlaşmış GPT modelleri, çoğu muhasebe görevinde yüksek otomasyon oranlarına ulaşabilir.

Finansal hizmet firmaları

2-Diyalogsal finans

Üretken yapay zeka modelleri, insan benzeri dil kalıplarını anlamak ve üretmek üzere eğitildiklerinden, daha doğal ve bağlama uygun yanıtlar üretebilir. Sonuç olarak, üretken yapay zeka, finansal diyalogsal yapay zeka sistemlerinin ve sohbet robotlarının performansını ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırabilir; kullanıcılarla daha doğru, ilgi çekici ve incelikli etkileşimler sağlar.

Diyalogsal finans, müşterilere şunları sunar:

• Geliştirilmiş müşteri desteği
• Kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler
• Ödeme bildirimleri
• Yatırım özetleri veya kredi başvuruları gibi belge oluşturma.

Örneğin, Morgan Stanley, şirketin iç araştırma ve verilerini bilgi kaynağı olarak kullanarak finansal danışmanları desteklemek için OpenAI destekli sohbet robotları kullanıyor.

Diyalogsal finans hakkında daha fazla bilgi için, finansal hizmetler sektöründe diyalogsal yapay zekanın kullanım alanları hakkındaki makalemize göz atabilirsiniz. Diyalogsal yapay zekanın müşteri hizmetleri operasyonlarını nasıl geliştirebileceğini keşfetmek için, müşteri hizmetlerinde diyalogsal yapay zeka konulu özel makalemize bakın.

3-Başvuru sahibi dostu ret açıklamaları oluşturma

Yapay zeka, bankacılık sektöründe özellikle kredi karar süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bankaların ve finansal kurumların müşterilerin kredi değerliliğini değerlendirmesine, uygun kredi limitlerini belirlemesine ve riske göre kredi fiyatlandırması yapmasına yardımcı olur.

Ancak, hem karar vericiler hem de kredi başvurusu sahipleri, yapay zeka tabanlı kararların, örneğin başvuru reddi nedenlerinin, güveni artırmak ve gelecekteki başvurular için müşteri farkındalığını geliştirmek amacıyla açık bir şekilde açıklanmasına ihtiyaç duyar.

Bir tür üretken yapay zeka olan koşullu üretken çekişmeli ağ (GAN), kullanıcı dostu ret açıklamaları oluşturmak için kullanıldı. Ret nedenlerini basitten karmaşığa hiyerarşik olarak düzenleyerek, başvuru sahipleri için daha anlaşılır açıklamalar üretmek üzere iki seviyeli koşullandırma kullanıldı (Şekil 3).

Metin oluşturmanın gerçek hayat örneği

Bir vaka çalışmasında, yatırımcı ilişkileri ekibi şirketin üç aylık finansal sonuçlarına piyasanın güçlü bir tepki vereceğini öngörüyor ve kazanç çağrısı için kapsamlı bir metin ve olası yatırımcı soruları hazırlaması gerekiyor.²

Bir analist, mevcut ve önceki çeyreklerden finansal verileri bir elektronik tabloya aktarır ve üretken bir yapay zeka aracı kullanır. Yapay zekaya geçmiş kazanç çağrılarından bağlam ve belirli içgörüler verilir ve ilgili yorumları üretmesi sağlanır.

Yapay zeka aracı, olası yatırımcı soruları ve yanıtları da dahil olmak üzere kazanç çağrısı için bir metin üretir. Analist bu içeriği bir Word belgesine biçimlendirir, önemli yatırımcı sorularını vurgular ve yönetici incelemesi ve CFO'nun hazırlığı için hazırlar.

Arka ofis

4-Eski Sistemler için Kod Modernizasyonu

Bankalar hâlâ 1970'lerden ve 80'lerden kalma COBOL ile yazılmış yazılımları çalıştırıyor. COBOL bilen geliştiriciler bulmak neredeyse imkânsız, ancak bu yazılımlar kritik işlemleri yönetiyor ve basitçe kapatılamaz.

Üretken yapay zeka modelleri şunları yapabilir:

• COBOL, Fortran veya diğer eski dillerdeki eski kodları okumak
• Bunları Python veya Java gibi modern dillere dönüştürmek
• Aynı iş mantığını korurken performansı artırmak
• Kodun gerçekte ne yaptığını açıklayan dokümantasyon oluşturmak

Goldman Sachs, üretken yapay zekanın artık uygulama geliştirme ve iyileştirme çabalarının merkezinde olduğunu doğruladı. Bir bankanın geliştiricileri, dağıtımdan önce hataları yakalamak için yapay zeka tarafından üretilen kodu doğrular, ancak ağır işi yapay zeka yapar.

Teknoloji maliyetleri, tipik bir bankanın giderlerinin yaklaşık %10'unu oluşturur. Geliştirmeyi hızlandırmak ve bakım maliyetlerini azaltmak doğrudan kârlılığı artırır.³

5-Uygulama modernizasyonu

Bankalar, güncelliğini yitirmiş yazılımlara bağımlı kalmamayı hedefler ve sürekli olarak modernizasyon çalışmalarına yatırım yapar. Kurumsal GenAI modelleri, eski yazılım dillerinden kodu modern dillere dönüştürebilir, böylece geliştiricilerin yeni yazılımı doğrulamasını sağlar ve önemli ölçüde zaman kazandırır.

Goldman Sachs çalışanları, üretken yapay zekanın uygulama geliştirme ve iyileştirmenin güçlü bir boyutu olduğunu doğrulamaktadır.⁴

6-Otomatik Belge Oluşturma

Bankalar günde binlerce belge üretir: yatırım özetleri, kredi başvuruları, müşteri raporları ve düzenleyici sunumlar. Bu belgeler şablonlardan yararlanır, ancak özelleştirilmeleri zaman alır.

Üretken yapay zeka artık bu işi halleder:

• Basit istemlerden profesyonel belgeler oluşturmak
• Birden fazla sistemden ilgili verileri çekmek
• Belge türüne ve alıcıya göre uygun biçimlendirmeyi uygulamak
• Düzenleyici gerekliliklerle tutarlılığı sağlamak

7-Finansal Tahmin ve Analiz

Üretken yapay zeka, karmaşık kalıpları ve ilişkileri yakalamak için geçmiş finansal verilerden öğrenerek tahminlemeyi geliştirir. Belirli bankalar ve ekonomik bağlamlar için uygun şekilde ince ayar yapıldığında, bu modeller şunlar hakkında tahminler yapar:

• Varlık fiyat hareketleri
• Faiz oranı yörüngeleri
• Kredi temerrüt olasılıkları
• Piyasa oynaklığı
• Ekonomik gösterge eğilimleri

Anahtar ifade: “uygun şekilde ince ayar yapılmış.” Hazır modeller halüsinasyon görür ve var olmayan kalıplara dayanarak kendinden emin tahminler yapar. Yapay zeka tahminiyle başarılı olan bankalar, modelleri kendi özel verileri üzerinde eğitmeye ve çıktıları uzman yargısıyla doğrulamaya büyük yatırım yapar.

8- Piyasa tahminleri

Üretken yapay zeka, büyük hacimli verileri analiz ederek hisse senedi fiyatları, faiz oranları ve ekonomik göstergeler dahil olmak üzere finansal tahminlerin doğruluğunu artırabilir.

Gerçek hayat örneği

Bir Asya finans kuruluşu, 2.000 analist ve kullanıcıya istemden rapora işlevsellik sağlamak için bir PoC yürütüyor.⁵

9-Finansal rapor oluşturma

Otomatik raporlama

Üretken yapay zeka, mevcut verilere dayanarak iyi yapılandırılmış, tutarlı ve bilgilendirici finansal raporlar otomatik olarak oluşturabilir. Bu raporlar şunları içerebilir:

• Bilançolar
• Gelir tabloları
• Nakit akış tabloları

Bu otomasyon, raporlama sürecini kolaylaştırır, manuel çabayı azaltır ve tutarlılık, doğruluk ve raporların zamanında teslimini sağlar.

10- Senaryoya dayalı raporlama

Yapay zeka, farklı düzenleyici senaryoları simüle edebilir ve finansal kurumların çeşitli koşullar altında gerekli tüm gerekliliklere uyum sağlamasına yardımcı olmak için raporlar oluşturabilir.

Yapay zeka metin üretimi kullanım alanlarını ve gerçek hayat örneklerini öğrenin.

11-Dolandırıcılık tespiti

Üretken yapay zeka, finans alanında dolandırıcılık tespiti için sentetik dolandırıcılık işlemi örnekleri oluşturarak kullanılabilir. Oluşturulan bu örnekler, makine öğrenmesi algoritmalarının finansal verilerdeki meşru ve dolandırıcılık kalıplarını ayırt etmesine yardımcı olmak için eğitilmesine ve güçlendirilmesine yardımcı olabilir.

Dolandırıcılık kalıplarının daha iyi anlaşılması, bu modellerin şüpheli faaliyetleri daha doğru ve etkili bir şekilde tanımlamasını sağlayarak daha hızlı dolandırıcılık tespiti ve önlenmesine yol açar. Finansal kurumlar, dolandırıcılık tespit sistemlerine üretken yapay zekayı dahil ederek şunları yapabilir:

• Operasyonlarının genel güvenliğini ve bütünlüğünü artırmak
• Dolandırıcılıktan kaynaklanan kayıpları en aza indirmek
• Tüketici güvenini korumak

Üretken yapay zeka hukuk uygulamalarının dolandırıcılık faaliyetlerine karşı harekete geçmede nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.

Gerçek hayat örneği

Mastercard, dolandırıcılar çalıntı ödeme kartı verilerini istismar ederken, dolandırıcılık işlemlerini daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit etmenin bir yoluna ihtiyaç duydu. Mastercard, üretken yapay zekayı kullanarak milyonlarca satıcıdaki işlem verilerini tarayarak tehlikeye giren kartları tahmin etti ve tespit etti; böylece bankaların bunları daha hızlı bloke etmesine ve dolandırıcılığı önlemesine yardımcı oldu.

Sonuçlar:

• Tehlikeye giren kartların tespit oranı iki katına çıktı.
• Dolandırıcılık tespitindeki yanlış pozitifler %200 oranında azaldı.
• Satıcı dolandırıcılık tespit hızı %300 arttı.

12-Düzenleyici taleplerine yanıt verme

Yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektör oyuncuları olarak bankalar, düzenleyicilerden düzenli olarak talepler alır.

Gerçek hayat örneği

Bankalar, düzenleyicilerden gelen basit ve daha az kritik sorgulara yanıt vermek için LLM'leri kullanıp kullanamayacaklarını görmek için PoC'ler yürütüyor.⁶

13-Portföy yönetimi

Dinamik portföy yönetimi

Üretken yapay zekanın bir başka finansal uygulaması da portföy optimizasyonu olabilir. Üretken yapay zeka modelleri, geçmiş finansal verileri analiz ederek ve çeşitli yatırım senaryoları oluşturarak, varlık yöneticilerinin ve yatırımcıların aşağıdaki gibi faktörleri dikkate alarak en uygun varlık ve servet yönetimini belirlemelerine yardımcı olabilir:

• Risk toleransı
• Beklenen getiriler
• Yatırım ufukları.

14-Özelleştirilmiş endeksler

Bu modeller, portföy performansı üzerindeki potansiyel etkileri daha iyi anlamak için farklı piyasa koşullarını, ekonomik ortamları ve olayları simüle edebilir. Bu, finans profesyonellerinin yatırım stratejilerini geliştirmelerine ve ince ayar yapmalarına, riske göre ayarlanmış getirileri optimize etmelerine ve portföylerini yönetme konusunda daha bilinçli kararlar almalarına olanak tanır. Bu da sonuçta müşterileri veya kurumları için iyileştirilmiş finansal sonuçlara yol açar.

15-Risk yönetimi

Stres testi

Üretken yapay zeka, geçmiş verilerde meydana gelmemiş aşırı piyasa koşullarını simüle ederek finansal kurumların nadir fakat yüksek etkili olaylara daha iyi hazırlanmasını sağlar.

16-Kredi riski modellemesi

Yapay zeka modelleri, kredi riski modellerinin sağlamlığını test etmek için sentetik borçlu profilleri oluşturarak kredi puanlaması ve temerrüt tahminlerinin doğruluğunu artırabilir.

17-Anomali tespiti

Üretken yapay zeka modelleri, işlemlerin normal kalıplarını anlamak ve aykırı değerleri veya anormallikleri temsil eden veri noktaları oluşturmak üzere eğitilebilir. Bu, potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerini veya kara para aklamayı gösterebilecek olağandışı işlem kalıplarını belirlemeye yardımcı olur.

18-Eğitim için sentetik veri

Gerçek dolandırıcılık işlemleri nadir olduğundan, üretken yapay zeka sentetik dolandırıcılık faaliyeti örnekleri oluşturarak daha iyi tespit algoritmalarının eğitilmesine yardımcı olabilir.

19-Sentetik veri oluşturma

Müşteri finansal verileri özel mülkiyete tabidir ve GDPR, CCPA ve diğer gizlilik yasaları kapsamında düzenlenir. Bu da sorunlar yaratır:

• Model eğitimi için üçüncü taraf satıcılarla veri paylaşılamaz
• Geliştirme/test ortamlarında üretim verileri kullanılamaz
• Gizlilik ihlali riski olmadan araştırma yapılamaz

Sentetik veri şunları mümkün kılar:

• Müşteri bilgilerini ifşa etmeden makine öğrenmesi modellerini eğitmek
• Sistemleri gerçekçi veri hacimleriyle stres testine tabi tutmak
• Modelleri çeşitli müşteri segmentlerinde doğrulamak
• Entegrasyon testi için ortaklarla veri paylaşmak

Sentetik müşteriler gerçekçi kredi puanlarına, işlem kalıplarına, gelir düzeylerine ve finansal davranışlara sahiptir ancak gerçek kişiler değildir; bu nedenle gizlilik ihlali olmaz.

Müşteri bilgileri finans ekipleri için özel mülkiyet olduğundan, kullanımı ve düzenlenmesi açısından zorluklar yaratır. Üretken yapay zeka, finansal kurumlar tarafından GDPR ve CCPA gibi gizlilik düzenlemelerine uygun sentetik veri oluşturmak için kullanılabilir.

Sentetik veri oluşturmanın gerçek hayat örneği

Morgan Stanley, gelişmiş yapay zeka araçları aracılığıyla servet yönetimi operasyonlarını optimize etme ve danışman-müşteri etkileşimlerini geliştirme zorluğuyla karşı karşıya kalırken veri güvenliğini korumak ve hataları en aza indirmek zorundaydı.

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 bir kullanıma sunmayı planladılar.

20-Algoritmik ticaret ve yatırım stratejileri

21-Senaryo analizi

Bu modeller çeşitli piyasa senaryolarını simüle ederek yatırımcıların ve portföy yöneticilerinin farklı koşullar altındaki potansiyel riskleri ve getirileri anlamasına yardımcı olabilir.

Dimension Market Research'e göre, ticarette üretken yapay zekanın küresel pazar büyüklüğünün 2024 yılına kadar 208,3 milyon ABD doları, 2033 yılına kadar ise 1.705,1 milyon ABD doları olması öngörülüyor. 2024 yılında pazarın yıllık bileşik büyüme oranı (%26,3) olarak gerçekleşmesi bekleniyor.⁷

22-Ürün geliştirme

Özelleştirilmiş yatırım portföyleri

Üretken yapay zeka, bireysel yatırımcı profillerini, tercihlerini ve finansal hedeflerini analiz ederek kişiselleştirilmiş yatırım portföyleri oluşturabilir. Bu, özellikle robo-danışmanlar ve servet yönetimi platformları için kullanışlıdır.

Kişiye özel sigorta ürünleri

Yapay zeka, bireysel risk profillerine dayalı kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri oluşturarak farklı müşteriler için benzersiz koşullar ve fiyatlandırma yapıları üretebilir.

23-Sigortalama ve fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma modelleri

Üretken yapay zeka, sigortacıların ve kredi verenlerin yeni verilere, piyasa koşullarına ve bireysel müşteri davranışına bağlı olarak gerçek zamanlı ayarlanan dinamik fiyatlandırma modelleri geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Risk değerlendirmesi

Yapay zeka, farklı risk senaryoları oluşturarak sigortacıların potansiyel sonuçları değerlendirmesine ve uygun primleri veya faiz oranlarını belirlemesine yardımcı olabilir.

Yaygın uygulamalar

24-Finansal soru cevaplama

Üretken yapay zeka, insan dil kalıplarını anlama ve bağlama uygun, tutarlı yanıtlar üretme yeteneğinden yararlanarak, kullanıcılar tarafından sorulan finansal sorulara doğru ve ayrıntılı yanıtlar sağlayabilir.

Bu modeller, aşağıdakiler gibi konular da dahil olmak üzere çok çeşitli finansal sorgulara uygun bilgilerle yanıt vermek için büyük finansal bilgi veri kümeleri üzerinde eğitilebilir:

• Muhasebe ilkeleri
• Finansal oranlar
• Hisse senedi analizi
• Düzenleyici uyumluluk

Örneğin, BloombergGPT, diğer üretken modellere kıyasla bazı finansla ilgili sorulara doğru yanıt verebilir.

ChatGPT'yi işletmeniz için nasıl kullanacağınızı öğrenin.

25-Duygu analizi

NLP içindeki bir yaklaşım olan duygu analizi, metinleri, resimleri veya videoları olumsuz, olumlu veya nötr duygusal tonlara ayırır. Şirketler, müşterilerin duyguları ve fikirleri hakkında içgörü elde ederek, bu bulgulara dayalı olarak hizmetlerini veya ürünlerini geliştirmek için stratejiler oluşturabilir.

Finansal kurumlar, sosyal medya gönderileri, haber makaleleri, çağrı merkezi etkileşimleri veya diğer kaynaklar aracılığıyla marka itibarlarını ve müşteri memnuniyetini ölçmek için duygu analizinden yararlanabilir.

Örneğin, Bloomberg, duygu analizi, haber sınıflandırması ve diğer bazı finansal görevleri başarıyla yerine getirebilen ve kıyaslamaları geçen finans odaklı ince ayarlı üretken modeli BloombergGPT'yi duyurdu.

Daha fazla bilgi için borsa duygu analizi makalemize göz atın.

Finans sektöründe üretken yapay zeka zorlukları ve bunların üstesinden gelme ipuçları

• Veri doğruluğu: Avrupa Merkez Bankası'nın belirttiği gibi, "Yapay zeka, verilerin işlenmesini ve üretilmesini büyük ölçüde artırsa da, önemli veri kalitesi sorunlarına yatkın olabilir." Temel modelleri eğitmek için kullanılan önyargılı ve hatalı verilerin daha fazla hata içeren çıktı üretme olasılığı vardır. Temel modelleri beslerken veri kalitesi ve doğruluğu çok önemli faktörlerdir.¹⁰
• Modellerde 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 önyargısını tespit etmek için işletmeler sorumlu yapay zeka platformu benimseyebilir.
• Sınırlı genelleme: İşletmeler, kullanım alanları için hazır büyük dil modellerine güvenebilir veya LLM'leri fine-tune edebilir. Hazır modeller, uygun fine-tuning yapılmadığında belirli, yüksek düzeyde uzmanlaşmış finansal bağlamlarda iyi performans göstermeyebilir; bu da hatalı veya ilgisiz çıktılara yol açabilir.
  • LLM'lerinizi daha iyi oluşturmak, test etmek, izlemek ve fine-tune etmek için LLMOps araçlarını benimseyin.
• Halüsinasyonlar: Üretken yapay zeka, hatalı veya uydurma bilgiler üretebilir; bu durum, kararların kesin verilere dayandığı finansta risklidir ve kötü yatırım tavsiyesine veya düzenleyici ihlallere yol açabilir.
  • Bu sorunun üstesinden gelmek ve model doğruluğunu sağlamak için LLM güvenlik araçlarını ve çıkarımsal yapay zekayı uygulayın.
• Düzenlemeler: Finans sektörü yüksek düzeyde düzenlemeye tabidir ve yapay zeka, şeffaflık, hesap verebilirlik ve veri kullanımı konusunda katı standartlara uymak zorundadır; bu da gelişen yasal çerçevelere uyumu sağlamada zorluklar yaratır.
  • Yapay zeka yönetişim araçlarını devreye alın ve yapay zeka uyumluluğunu sağlamak için bir yapay zeka envanteri oluşturun.
• Veri Güvenliği: Finansal veriler hassastır ve yapay zeka sistemlerinin bunları güvenli bir şekilde ele almasını, ihlalleri veya kötüye kullanımı önlemesini sağlamak, müşteri güvenini korumak ve düzenleyici cezalardan kaçınmak için çok önemlidir.¹¹

10 büyük LLM riskini ve etkilerini keşfedin.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Üretken yapay zekaya yapılan harcamalar ve piyasa beklentileri

Kurumsal üretken yapay zeka yardımıyla üretilen finansal simülasyonlar ve tahminler, ticaret, portföy yönetimi ve finansal piyasalar için faydalıdır. Zaman tasarrufu, büyük veri kümeleri ve hesaplama gücü gibi birçok avantajına rağmen, arızalanabilir ve hassas verileri ifşa ederek güvenlik riskleri oluşturabilir. Bu zorluklar özellikle finans süreçlerini ve genel finans fonksiyonunu etkileyebilir.

• 2030 yılına kadar bankacılık sektörünün üretken yapay zekaya (AI) 84,99 milyar ABD doları harcaması ve %55,55 gibi dikkate değer bir yıllık bileşik büyüme oranıyla büyümesi bekleniyor.¹²

• J.P. Morgan'ın bu yıl üretken yapay zekaya 17 milyar dolar yatırım yapması ve bunun 2023'teki 15,5 milyar dolara göre %10 artması bekleniyor. Yapay zeka ve makine öğrenmesi konusunda deneyimli profesyoneller, çeşitli iş kollarında uygulamalar bulmak için bir görev gücü üzerinde çalışıyor.¹⁴
• McKinsey Global Institute (MGI)'ye göre, bankacılık sektöründe Gen AI kullanımı yıllık 200 milyar dolar ile 340 milyar dolar arasında, yani toplam sektör gelirlerinin %2,8 ila %4,7'si kadar bir değer katkısıyla sonuçlanabilir. Bu değer katkısı öncelikle artan üretkenlikten kaynaklanacaktır.¹⁵

Finans sektöründeki otomasyona ilişkin ek içgörüler için Bankacılık ve Finansal Hizmetlerde Akıllı Otomasyon makalemizi inceleyin.

Harici bağlantılar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
  title  = {{En İyi 25 Üretken Yapay Zeka Finans Kullanım Alanı}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Generating User-Friendly Explanations for Loan Denials Using Generative Adversarial Networks.

2.

Generative AI in the Finance Function of the Future.

3.

What Generative AI Means For Banking

Forbes

4.

Goldman Sachs Deploys Its First Generative AI Tool Across the Firm - WSJ

The Wall Street Journal

5.

What Generative AI Means For Banking

Forbes

6.

What Generative AI Means For Banking

Forbes

7.

Generative AI in Trading Market Is Expected To Reach a Revenue Of USD 1,705.1 Mn By 2033, at 26.3% CAGR | DMR.

8.

BloombergGPT: A Large Language Model for Finance

9.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

10.

The rise of artificial intelligence: benefits and risks for financial stability

11.

The Rise of Generative AI | J.P. Morgan Research

J.P. Morgan

12.

Banking sector gen AI spending worldwide 2023, with forecasts to 2030..

13.

Estimated value of the banking sector’s generative artificial intelligence (AI) spending worldwide in 2023, with forecasts from 2024 to 2030 (in billion U.S. dollars)

14.

Can investment management harness the power of AI? | J.P. Morgan Asset Management

15.

The future of AI in banking | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Sektör Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden lisans derecesini almıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder