Yapay Zeka Finans Sektöründe Devrim Dalgalanması Yaratıyor

ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla birlikte, finans sektöründeki yapay zeka teknolojisine olan ilgi hızla arttı. Başlangıçta, birçok kurum bu yeni teknolojiden endişe duyuyor, zamanın gerisinde kalmaktan korkuyordu. Ancak, bir süreliğine yapılan keşifler ve uygulamalar sonucunda, sektörün AI büyük modellerine olan tutumu giderek daha rasyonel bir hale geldi.

Softtech Bankası'nın CTO'su Sun Hongjun, finans sektörünün büyük model konusundaki tutumunun birkaç aşamasını tanımladı: yılın başında genel bir kaygı; baharda ekipler kurarak keşif yapma; yaz aylarında uygulama sürecinde zorluklarla karşılaşarak daha rasyonel hale gelme; şu anda ise kıyaslama örneklerine referans vererek, doğrulanmış senaryoları deneme aşamasında.

Dikkate değer olan, giderek daha fazla finans kurumunun stratejik düzeyde büyük model teknolojisine önem vermeye başlamasıdır. Tam olmayan verilere göre, A hisseleri listelenen bankalardan en az 11'i en son yarı yıllık raporlarında büyük model uygulamalarını keşfetmeye başladıklarını açıkça belirtmiştir. Son dönemdeki gelişmelere bakıldığında, stratejik ve üst düzey tasarım düzeyinde daha net düşünme ve planlama yapıyorlar.

Hesaplama gücü açısından, finans sektöründe şu anda iki ana çözüm bulunmaktadır: birincisi, doğrudan kendi hesaplama gücünü inşa etmek, maliyeti yüksek ancak güvenliği güçlüdür, güçlü büyük kuruluşlar için uygundur; ikincisi, karma dağıtım, hassas verilerin güvenliğini sağlarken kamu bulut hizmetlerini kullanmak, maliyet açısından daha düşüktür, orta ve küçük ölçekli kuruluşlar için uygundur.

Aynı zamanda, birçok finans kurumu da veri yönetimi çalışmalarını güçlendiriyor. Bazı büyük bankalar olgun uygulamalara sahipken, giderek daha fazla orta ölçekli kurum da veri merkezi ve yönetim sistemleri oluşturmaya başladı. Bazı bankalar, veri sorunlarını çözmek için büyük modelleri MLOps yöntemiyle birleştirerek, çoklu kaynaklı heterojen verilerin birleşik yönetimi ve verimli işlenmesini sağladı.

Uygulama senaryoları açısından, finansal kurumlar genel olarak "önce iç, sonra dış" stratejisini benimsemektedir. Akıllı ofis, akıllı geliştirme gibi iç senaryolar için birçok somut örnek bulunmaktadır. Ancak sektördeki uzmanlar, bunların henüz finansal kurumların temel uygulamaları olmadığını, büyük modellerin iş alanına derinlemesine ulaşmasının hala bir mesafe olduğunu düşünmektedir.

Dikkate değer olan, bazı finansal kuruluşların üst düzey tasarım aşamasında değişiklikler yapmaya başlamasıdır. Birçok önde gelen kuruluş, altyapı katmanı, model katmanı, hizmet katmanı, uygulama katmanı gibi birden fazla katmanı içeren katmanlı sistem çerçeveleri oluşturmak için büyük modellerden yararlanmıştır. Bu çerçevelerin genel olarak iki özelliği vardır: birincisi, büyük model merkezi bir rol oynar ve geleneksel modelleri beceri olarak çağırır; ikincisi ise çoklu model stratejisi benimsemekte ve içsel olarak en iyi sonucu seçmektedir.

Ancak, büyük model uygulamaları finans sektörüne de insan kaynağı açısından zorluklar getirmiştir. Şu anda sektörde büyük model teknolojisine hakim olan yetenekler oldukça kıttır ve artan talebi karşılamakta zorlanmaktadır. Bazı kuruluşlar, mevcut çalışanların yeteneklerini artırmak için eğitim kursları, ortak projeler gibi yollarla harekete geçmeye başlamıştır. Aynı zamanda, büyük model kullanabilen geliştiricilerin bu ortamda öne çıkma olasılığı daha yüksektir.

Genel olarak, büyük model teknolojisinin finans sektöründeki uygulamaları hâlâ keşif aşamasında olsa da, bu kesinlikle sektörde derin bir dönüşümü tetikliyor. Gelecekte, teknolojinin daha da olgunlaşması ve yetenek havuzunun artmasıyla birlikte, büyük modellerin daha fazla temel iş senaryosunda önemli bir rol oynaması bekleniyor.