Bankacılık ve finans
Bankada kredi, dolandırıcılık ve uyum kararları işlemlere, belgelere ve müşteri kayıtlarına dayanır. Yapay zeka bu kararların her birini hızlandırabilir ve daha tutarlı hale getirebilir. Bir modelin kullanılabilmesi için açıklanabilir olması, bankanın validasyonundan geçmesi ve bankanın içinde çalışması gerekir.
Zorluklar
Müşteri verisi bankada kalmalı
Müşteri kayıtları, işlemler ve kimlik belgeleri bankacılık sırrı ve kişisel verilerin korunması mevzuatı kapsamındadır. Bu yüzden modeller genellikle bankanın içinde eğitilir ve çalıştırılır.
Modeller açıklanabilir olmalı
Bir model kullanılmadan önce bankanın validasyon ekibi ve denetçiler kararlarını neyin belirlediğini anlamak ister. Her model bu incelemenin gerektirdiği belgeler ve testlerle birlikte teslim edilir.
Performans sürekli izlenmeli
Müşteri davranışı ve dolandırıcılık yöntemleri zamanla değişir, izlenmeyen bir model yavaş yavaş kötüleşir. Modelin skorları, gerçekleşen sonuçlar geldikçe bunlarla karşılaştırılır.
Sık karşılaşılan problemler
Kredi riski ve skorlama
Müşteri, işlem ve mali tablo verilerinden kredi riskini tahmin eden ve kullanımdaki skorkartlarla yan yana test edilen modeller.
Dolandırıcılık tespiti ve işlem izleme
Olağan dışı işlemleri fark etmek ve alarmları, inceleme ekibinin en önemli vakaları önce göreceği şekilde sıralamak.
Müşteri kabul ve KYC
Kimlik belgelerini, şirket evraklarını ve formları okuyup dosya bir kişinin önüne gelmeden eksik ya da tutarsız bilgileri işaretlemek.
Müşteri talepleri ve şikayetler
Şube, çağrı merkezi ve dijital kanallardan gelen talepleri sınıflandırmak, ilgili ekibe yönlendirmek ve personelin gözden geçireceği yanıt taslakları hazırlamak.
Mevzuata ve prosedürlere erişim
Yönetmelik, genelge ve iç prosedürlerde arama yapan ve her yanıtı dayandığı güncel metinle birlikte veren asistanlar.
Araştırma alanlarımız
Tüm araştırma alanlarını görünYorumlanabilirlik ve değerlendirme
Her kredi ya da dolandırıcılık skorunu neyin belirlediğini açıklamak ve performansı gerçekleşen sonuçlarla izlemek.
Kısıtlı veriden öğrenme
Az sayıda doğrulanmış dolandırıcılık vakasından ve ancak sonradan belli olan sonuçlardan öğrenmek.
Foundation modeller
Türkçe bankacılık terimlerine ve belgelerine uyarlanmış açık ağırlıklı dil modelleri.
Hassas veriyle çalışma
Müşteri verisi bankanın dışına çıkmadan modelleri bu verilerle eğitmek ve çalıştırmak.
İlgili hizmetler
Tüm hizmetler- Anomali ve dolandırıcılık tespitiDoğrulanmış örnek az olsa bile incelenmeye değer olağan dışı işlemleri, arızaları ve hataları bulan sistemler.
- Multimodal yapay zekaMetin, görüntü, ses ve belgeleri birlikte kullanarak tanımlı tek bir görevi yerine getiren uygulamalar.
- Yapay zeka asistanlarıKendi belgelerinizden ve sistemlerinizden, kaynak göstererek ve erişim yetkilerine uyarak yanıt veren yapay zeka asistanları.
- AI agentBelirli görevleri sistemlerinizde yürüten, yetkileri ve onay adımları sizin belirlediğiniz AI agent sistemleri.
- LLM fine-tuningSürekli hata yaptıkları bir görevi, formatı veya yazım tarzını öğrenmeleri için kendi örneklerinizle eğitilen dil modelleri.
- LLM kurulumuKendi sunucularınızda veya özel bulutta çalışan, iş yüküne göre boyutlandırılmış ve güvenlik ayarları yapılmış dil modelleri.
Birlikte çalışalım
Çalışma genellikle tek bir model ya da tek bir süreçle başlar; sistem bankanın kendi ortamına kurulur ve validasyon ekibi işe en baştan dahil olur. Sonuçlar ölçüldükten sonra kapsam diğer ürünlere ve birimlere genişletilebilir.
Ar-Ge projeleri
Henüz kanıtlanmış bir çözümü olmayan problemler için. Yaklaşımları verileriniz üzerinde deniyor ve kararlaştırdığımız ara hedeflerle bir prototipe ilerliyoruz. Her ara hedefte neyin yapılabilir göründüğünü, neyin görünmediğini açıkça söylüyoruz.
Yazılım geliştirme ve danışmanlık
Çözümü bilinen problemler için. Kanıtlanmış yöntemlerle canlı ortamda çalışacak yazılımlar geliştiriyor ya da ekibinize mimari, araç ve model seçimi üzerine danışmanlık veriyoruz.
Fon destekli araştırma
Ulusal ve uluslararası araştırma fonlarıyla desteklenen, sanayi ve akademi ortaklarıyla yürütülen Ar-Ge projeleri.
Kurumsal eğitim
Ekibinize göre hazırlanan eğitim programları. Konular arasında yapay zeka asistanlarıyla günlük çalışma, ürün geliştirme, entegrasyon ve strateji var.
Sık sorulan sorular
Müşteri verileri bankanın dışına çıkıyor mu?
Hayır. Modeller bankanın kendi sunucularında ya da özel bulutunda çalışır, müşteri verileri bankada kalır. Kişisel veriler KVKK'ya ve gerektiğinde GDPR'a uygun biçimde işlenir.
Kredi kararını yapay zeka mı veriyor?
Hayır. Model, neye dayandığıyla birlikte bir skor ya da uyarı üretir. Kararı bankanın personeli, bankanın kredi politikasına göre verir.
Bir yapay zeka modeli bankanın model validasyonundan geçebilir mi?
Model bu inceleme göz önünde tutularak geliştirilir. Validasyon ekibinin ihtiyaç duyduğu belgeler ve testler modelle birlikte teslim edilir.
Bankada yapay zekaya hangi işle başlamak mantıklı?
Genellikle verisi bol ve sonucu kolay ölçülebilen bir süreçle: kullanımdaki bir skorlama modeli ya da sık gelen bir müşteri talebi türü gibi.
Sistemi sonrasında kim işletir?
Bankanın kendi ekipleri. Sistem belgeleri ve izleme kontrolleriyle birlikte teslim edilir, isterseniz sonrasında destek de verebiliriz.
Blogdan
Tüm yazılar
Hesap makinesinin işini dâhiye yaptırmayın: LLM ne zaman yanlış araçtır?
Büyük dil modelleri çok güçlü olabilir, ancak dar ve kuralları belli bir işte daha basit bir sistem daha hızlı, ucuz ve güvenilir çalışabilir.
Yazıyı okuyun
LLM'i kendimiz mi çalıştıralım, API mi kullanalım?
Açık uçlu işlerde API iyi bir başlangıç. Dar, tekrarlanan işlerde kendi çalıştırdığınız küçük bir model maliyet, gizlilik ve kontrol açısından öne geçebilir.
Yazıyı okuyun
Sentetik veri ne zaman kullanılmalı?
Gerçek veri azsa, hassassa veya henüz yoksa sentetik veri işe yarayabilir. Peki hangi durumlarda kullanmaya değer? Sonuçları iyileştirdiği nasıl anlaşılır?
Yazıyı okuyun