Makine Öğrenimi Dijital Bankacılık Hizmetlerini Nasıl Geliştiriyor?

Makine Öğrenimi (Yapay zekanın bir alt kümesi), yalnızca metni çevirmenin veya bir sonraki izleyeceğiniz videoyu önermenin ötesinde, sağlık hizmetleri, bankacılık ve daha fazlası gibi en önemli yerlerde önemli etkiler yarattı.

Sağlık hizmetleri birkaç senaryoyla sınırlı olsa da bankacılıktaki makine öğrenimi modelleri en büyük endişelerin çözülmesine yardımcı oldu ve günlük bankacılığımızı kolaylaştırdı. Bu kılavuzda makine öğreniminin bankacılık sektöründeki etkisini ve dijital bankacılık hizmetlerini nasıl geliştirdiğini öğreneceksiniz.

Makine Öğrenimi (ML) Nedir?

Makine öğrenimi, sistemlerin açıkça programlanmadan verileri kullanarak kendi öğrenmelerini ve karar vermelerini sağlayan bir yapay zeka alt kümesidir. Farklı kalıpları tanımlamak ve verilere dayalı sonuçları tahmin etmek için büyük miktarda veriyi analiz eder. Makine öğreniminin üç temel türü vardır.

• Denetimli makine öğrenimi: Denetimli makine öğreniminde model, geçmiş verilere dayalı sonuçları tahmin etmek için etiketli veriler kullanılarak eğitilir.
• Denetimsiz makine öğrenimi: Öte yandan denetimsiz öğrenmede model, etiketlenmemiş veriler kullanılarak eğitilir ve gizli kalıplara dayanarak çıktıyı kendi başına tahmin eder.
• Güçlendirilmiş öğrenme: Model, geri bildirime dayalı olarak gerçek zamanlı olarak öğrenir.

Örneğin, kedi resimlerini tanıyabilen bir bilgisayar istediğinizi düşünün. Denetimli öğrenmede, bir bilgisayarı "kedi" ve "kedi değil" etiketli resimlerle eğitirsiniz ve model, verilerdeki kedi resmini tahmin edebilmek için kediler hakkında bilgi edinir.

Bu arada denetimsiz öğrenmede, etiketlenmemiş verileri kullanarak bir modeli eğitirsiniz. Burada onun bir kedi olduğundan açıkça bahsetmiyorsunuz; ancak model, gizli modele veya yapıya dayanarak bir model tanımlar ve gelecekteki kedileri tahmin eder.

Son olarak, güçlendirilmiş öğrenmede modeli, kediyi doğru bir şekilde tanımladığında ödüllendirirsiniz, tanımlayamadığı takdirde ise cezalandırırsınız ve model, geri bildirime göre öğrenir.

Makine öğrenimi çok geniştir. Nasıl çalıştığını öğrenmek ve anlamak yıllar alır. Ancak makine öğreniminin özellikle dijital bankacılıkta hayatımızı nasıl etkilediğini öğrenmek için makine öğrenimiyle ilgili her şeyi öğrenmenize gerek yok; Makine öğrenimi, hizmetlerin daha hızlı, daha verimli ve daha güvenli sunulmasında vazgeçilmez hale geldi.

Bankacılık Hizmetlerini Kişiselleştirme

Bankalar Makine öğrenimini kullanarak daha kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir. Bankalar, müşteri işlemlerini ve hesap hareketlerini analiz ederek müşterilerin finansal hedeflerine göre kişiselleştirilmiş teklifler oluşturabilir. Ayrıca makine öğrenimi algoritmaları müşteri harcamalarını, tasarruf alışkanlıklarını ve işlem geçmişlerini analiz etmeye ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmaya yardımcı olabilir.

Örneğin, sürekli olarak yemek veya eğlenceye para harcıyorsanız, banka tam olarak bu kategorilere özel avantajlar sunan bir kredi kartı önerebilir.

Dinamik Kredi Puanlaması

Geleneksel kredi puanları, gelir, borç seviyeleri ve bireyin kredi geçmişi gibi sınırlı sayıda faktöre dayanmaktadır. Ancak bu faktörler kullanıcının mali durumunun tamamını temsil etmemektedir.

Standart faktörlere ek olarak, makine öğrenimini kullanarak bankalar, kredi puanları sunmak için müşteri harcama davranışını, işlem geçmişini ve hatta eğitim ve istihdam geçmişi, yaşam tarzı seçimi ve diğer bilgilendirici finansal işlemler gibi sosyal göstergeleri değerlendirebilir.

Bu, bankaların daha doğru değerlendirmeler yapmasına ve hatalardan kaçınmasına yardımcı olmanın yanı sıra, özellikle kredi geçmişi sınırlı olan kullanıcılara da yardımcı oluyor. Aynı zamanda bankaların, geleneksel yöntemlerin gözden kaçırdığı kişiler de dahil olmak üzere daha fazla kişiye kredi vermesine olanak tanıyor.

Dolandırıcılık Tespiti ve Güvenliğin Geliştirilmesi

Güvenlik, dijital bankacılıktaki en büyük endişelerden biridir. Artan banka sahtekarlıkları göz önüne alındığında, bankaların müşterilerinin hassas finansal bilgilerini korumak için etkili sistemlere ihtiyaçları var. Makine öğreniminin dolandırıcılığı tespit etme ve önlemede önemli bir rol oynayabileceği nokta burasıdır.

Bankalar, Makine öğrenimini kullanarak şüpheli işlemleri gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve yetkisiz işlemleri önleyebilir. Üstelik bu modeller yeni dolandırıcılık türlerini öğrenip bunlara uyum sağlıyor ve bunların önlenmesine yardımcı oluyor. Örneğin, bir müşteri bilmediği bir yerden büyük miktarda para çekerse, makine öğrenimi sistemi bu davranışı işaretleyip müşteriyi uyarabilir veya basitçe işlemi engelleyebilir.

Bunların yanı sıra bankalar, farklı makine öğrenimi modelleri kullanarak müşterilerin benzersiz davranışlarını takip ederek müşteri kimliklerini doğrulayabilmektedir. Bu, müşterilerin ne kadar hızlı yazdıklarını, fare hareketlerini veya cep telefonlarıyla nasıl etkileşime girdiklerini analiz etmenin yanı sıra, gerçek hesap sahibini doğrulamak için mevcut modellerin müşterinin geçmiş verilerine benzer olup olmadığını kontrol etmeyi de içerir.

Kredili Mevduat Hizmetlerini Optimize Etme

Kredili mevduat koruması, müşterilerin hesaplarında bir işlemi karşılamaya yetecek kadar para olmadığında ücret ödemelerini önlemek için birçok bankanın sunduğu popüler bir özelliktir. Bankalar, ML'yi kullanarak müşteri davranışını, harcama alışkanlıklarını, işlem zamanlamasını veya hesap bakiyelerini analiz ederek ve fazla para çekme riski taşıyan hesapları işaretleyerek kredili mevduat kapsamını daha etkili bir şekilde yönetir.

Bankalar bu verileri kullanarak müşterilere bildirim göndererek onlara para aktarma veya bekleyen bir ödemeyi iptal etme şansı verebilir. ML ayrıca bankaların herkese uyan tek bir çözüm yerine daha kişiselleştirilmiş kredili mevduat koruma hizmetleri sunmasına olanak tanır. Bankalar, bir müşterinin mali durumunu değerlendirmek ve ihtiyaçlarına uygun kredili mevduat teminatı sunmak için makine öğrenimini kullanabilir.

Örneğin, sıklıkla düşük bakiye sorunları yaşayan müşterilere daha yüksek düzeyde koruma sunulabilirken, hesap etkinliği istikrarlı olan müşterilere farklı bir seçenek sunulabilir. Bu, hiçbir ekstra ücret olmaksızın yalnızca gerçekten ihtiyaç duyduğunuz koruma düzeyi için ödeme yapmanızı garanti eder.

Müşteri Desteğini İyileştirme

Güvenilir müşteri desteği dijital bankacılığın en önemli parçasıdır. Çoğu banka artık müşterilerin destek almasına yardımcı olmak için akıllı sohbet robotları, sanal asistanlar ve farklı otomatik sistemler kullanıyor. Makine öğrenimi, müşteri sorularını yanıtlamaktan kişisel desteğe kadar bankaların güven oluşturmasına ve müşteri sorunlarını hızla çözmesine yardımcı olabilir.

Yapay zeka sohbet robotları, müşteri sorularını gerçek zamanlı olarak yanıtlamaya, çok çeşitli müşteri sorularını anlayıp yanıtlamaya ve kişiselleştirilmiş rehberlik sunmaya yardımcı olabilir. Bu şekilde bankalar bekleme sürelerini kısaltır ve insan temsilcilerinin daha karmaşık konulara odaklanmasına olanak tanır.

Kişiselleştirilmiş Destek için Sanal Asistanlar

Chatbotlar gibi sanal asistanlar da kişiselleştirilmiş destek sunma konusunda yaygınlaştı. Bu sanal asistanlar, müşteri verilerini analiz etmek ve müşteri hesaplarıyla hangi verilerin ilişkilendirildiğine göre özel tavsiye veya bilgi sağlamak için makine öğrenimini kullanıyor.

Örneğin, bir sanal asistan, müşterinin finansal hedeflerine göre belirli bir tasarruf hesabı önerebilir ve hatta müşterilere olağan harcama alışkanlıklarına göre yaklaşan faturalarını hatırlatabilir. Zamanla asistan geçmiş etkileşimlerden öğrendikçe ihtiyaçlarınızı önceden tahmin etme ve size daha fazla ve daha alakalı tavsiyeler sunma konusunda daha iyi hale gelir.

Rutin Süreçlerin Otomatikleştirilmesi

Makine öğrenimi aynı zamanda bankaların veri girişi ve belge doğrulama süreçleri gibi en yaygın görevleri otomatikleştirerek zamandan ve insan kaynaklarından tasarruf etmesine olanak tanır. Bu, bankaların operasyonlarını hızlandırmasına ve aynı zamanda insan hatasını azaltmasına yardımcı olur.

Örneğin makine öğrenimi sistemleri, finansal belgeleri otomatik olarak sınıflandırıp sıralayabilir, müşteri bilgilerini doğrulayabilir ve hatta kredileri veya talepleri daha hızlı işleyebilir. Otomasyon aynı zamanda para tasarrufu da sağlar, bankaların kaynaklarını inovasyona odaklamalarına ve size ve diğer müşterilere daha iyi hizmetler sunmalarına olanak tanır.

Kredi Kararlarının Optimize Edilmesi

Makine öğrenimi aynı zamanda bankaların kredi verme şeklini de değiştiriyor. Geleneksel kredi puanlarının yanı sıra bankalar, kullanıcıların harcama kalıplarını analiz edebilir ve doğru kredi verme kararları verebilir. Bu şekilde hem banka hem de borçlu makine öğreniminden yararlanabilir.

Çözüm

ML, dijital bankacılık hizmetlerinin yeniden şekillendirilmesinde gerçekten önemli bir rol oynuyor. Kişiselleştirmeyi geliştirme ve dolandırıcılık tespitini iyileştirmenin yanı sıra müşteri desteğini kolaylaştırma ve bankacılığın geleceğini yönlendirme konularında da rol oynuyor. Çoğu banka bu teknolojileri benimsemeye devam ettikçe siz ve diğer müşteriler daha da özelleştirilmiş deneyimler, daha iyi güvenlik ve yenilikçi finansal hizmetler bekleyebilir. Bankacılıkta makine öğreniminin potansiyeli çok büyüktür ve teknoloji geliştikçe büyümeye devam edecektir.