Yapay zeka odaklı çözümler, bankacılık ve finans sektörünün firma analizi ve değerleme gibi yoğun bilgi toplama, inceleme gerektiren süreçlerini 2 saatten 15 dakikaya indirerek, %87 oranında hızlandırıyor. Galaksiya’ya göre insan kaynağı için zaman alan operasyonel işlemler yapay zeka sayesinde kolaylaşırken; bu rol değişimi ile birlikte çalışanlar, olmayan bilgiye erişmeye ve gelecekteki iş planlarına daha fazla odaklanabiliyorlar.
Üretken yapay zekanın (Generative AI) küresel ekonomiye trilyonlarca dolar değer katabileceği öngörülüyor. McKinsey’in 14 Haziran 2023 tarihli öngörü raporuna göre; üretken yapay zekanın analiz edilen 63 farklı kullanımıyla, küresel ekonomiye yıllık 2,6 trilyon dolar ila 4,4 trilyon dolar arasında bir değer katabileceği tahmin ediliyor. Karşılaştırma yapmak gerekirse Birleşik Krallık’ın 2021’deki toplam gayri safi yurt içi hasılası (GSYİH) 3,1 trilyon dolardı. Ancak bu gelişmenin sadece teknolojiyle değil aynı zamanda çalışan verimliliğinin artırılmasıyla da sağlandığı vurgulanıyor. Öyle ki, iş gücünün %60-70 aralığındaki tekrar eden, rutin ödevleri rahatlıkla yapay zeka tarafından devralınabiliyor. Kalan zamanı fark yaratacak şekilde kullanarak iş modellerini geliştirmek, rekabette avantaj sağlamak üzere yeni yetenekler geliştirmek ve bu doğrultuda yapay zekadan faydalanmak hâlâ insanların sorumluluğunda olacaktır.
FİNANS SEKTÖRÜNDE EVRAK İŞLEMLERİ 15 DAKİKADA BİTİYOR
Doğal dil modellerinin elde ettiği başarıyla yepyeni bir çağı başlatan yapay zeka çalışmaları, finans ve bankacılık sektöründe büyük bir dönüşüme öncülük ediyor. İnsan kaynağıyla saatler süren kredi tahsisi ve finansal risk analizi gibi işlemler, yapay zekanın ticari sicil gazetesi, yazılı basın ve sosyal medya gibi birçok bilgi kaynağını incelemesiyle dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Kredi tahsis işlemlerinde 2 saati bulan belge kontrol ve analiz süreçleri, doğal dil modelleri üzerine geliştirilen uygulamalar sayesinde 15 dakikaya iniyor.
Teknolojinin iş süreçlerinde bu derece hız ve kolaylık sunması, kurumların organizasyon şemalarında değişikliğe gitmelerine ve sosyo-teknik dönüşüme kucak açmalarına neden oluyor. Örneğin; bankalarda finansal risk analisti unvanında çalışanlar için analiz süreçleri ve rapor okuma süreleri saatler alırken, yapay zeka ile bu işlemler dakikalar içinde gerçekleştiriliyor. Bu durum iş kaybına neden olmazken; aksine, var olan bilgiyle yetinmeyip yeni bilgilerle sistemi zenginleştirmek, detaylı istihbarat sağlamak ve yapay zekanın sunduğu analizleri güçlendirmek için kişilerin birer bilgi mühendisine (knowledge engineer) dönüşmelerine neden oluyor. Bu rol değişimiyle birlikte ortaya çıkan yapay zeka-insan takım çalışması, bankaların operasyonel verimliliğini artırırken, müşteri memnuniyetini de maksimum seviyeye çıkarıyor.
