Makine öğrenmesi, şirketlerin ve kurumların yeni iş imkanı oluşturma ve projeler yaratma konusunda en büyük yardımcılarından birisidir. Makine öğrenmesi olmadan veriye dayalı tahmin üzerinden iş fırsatları oluşturmak çok zordur. Bu teknoloji aslında temelde makinelerin bir şeyleri öğrenip, insan müdahalesi olmadan işlem gerçekleştirebilmesi esasına dayanıyor. Yapay zekaya yapılan yatırımlar, yapay zekanın bu alt kolunun da gelişmesi için önemli bir yer kaplamaktadır.

Makine Öğrenmesi Nerelerde Kullanılıyor?

Makine öğrenmesi şu an halihazırda e-posta analizi yapıp kişilere otomatik e-posta gönderiminde, yardıma ihtiyacı olan insanlara yardım etmek için otomatik telesekreter veya online destek hattı alanında ve yüz tanıma sistemlerinde kullanılıyor. Yüz tanıma sistemi ise bir yere erişim sağlamak veya kişi daha yoldayken sizin onun bilgilerine ulaşıp ona göre ilgilenmenizi sağlamaktadır. Bankacılık sektöründe ise insanlar verileri çok daha kolay bir şekilde yönetip projelerini efektif kılabilirler. Eski matematik yöntemleri ve formüllerini kullanmayı bırakıp zamandan ve iş gücünden tasarruf edebilirler.

 

Makine Öğrenmesinin Bankacılık Üzerindeki Etkileri

Bu uygulamanın bankacılık üzerindeki yansımaları aslında çok büyük etkilere yol açabilir. Gelişen bu teknoloji, tüketicinin ayak izlerini takip etmekte şirketlere oldukça faydalı olacaktır. Yapay zekanın sağladığı olanaklar sayesinde bankalar, müşterilerin hesaplarını ve ekonomik durumunu anında öğrenebilirler. Müşterinin yaptığı sözleşmeler ve işlem geçmişlerine hakim olan bankalar, kişiselleştirilmiş hizmetlerini çok daha üst bir seviyeye çıkartabilir.

Müşteriyi onlarca anket ve ön formlarla yormak yerine, makinelerin işlediği bilgiler kullanılacaktır. Ayrıca çalışanları prosedürlerle uğraşmaktan ve temel tanıma faaliyetlerini tamamlamaktan da kurtaran bir sistemdir. Bu yüzden bankalar iş gücünü daha verimli alanlara taşıyabilirler.

Makine Öğreniminin Bankacılıkta Riskleri Azaltması

Yapay zekanın müşterilere sunduğu bu hizmet, bireysel ve kişiselleştirilmiş işlemlerde oluşabilecek riskli durumların önüne geçilmesine yardım edecektir. Daha geniş bir dijital ayak izinden taranan veriler, belirsizlikleri en aza indireceğinden isabet oranı artacaktır. Makineler müşteriler özelinde kendini gittikçe geliştirecek ve sosyal medya yayınları dahil her yeri taradıkları için, sunduğunuz öneriler hedefe uygun olacaktır. Veri bankası genişledikçe, makinelerin uygulamaları daha hızlı ve isabetli sonuçlar doğuracaktır. Bankalar bu teknolojiyi müşterilerine daha hızlı ve etkili hizmet vermek için kullanabilirler.

Ayrıca makine öğrenmesi hesapların bilinemeyen ve düzgün olmayan hareketlerinden yola çıkarak dolandırıcılık vakalarını azaltabilir. Öğrenen bir makine olan Deep Feature Synthesis algoritması son yıllarda bankacılıkta meydana gelen yanlış anlaşılma ve işlemleri %54 oranında azaltmıştır.