Dijitalleşen finans: Yapay zeka ve algoritmik finans (1)

Yapay zeka ilk defa Mcharty (1956) tarafından gündeme getirilmiş akıllı makinelerin yapımı ile ilgili bilim ve mühendislik işi olarak tanımlanmıştır. Günümüzde yapay zekânın birçok sektörde iş süreçlerini baştan aşağıya dönüştürmeye başladığı ortamda finans da bu değişimden en çok etkilenen sektörlerin başında geliyor. KPMG’nin 23 ülkeden 2 bin 900 şirketin finans yetkililerinin katılımı ile düzenlediği anketin sonuçlarını baz alarak hazırladığı “Finansta Yapay Zekâ” başlıklı küresel rapor da bu durumu açıkça ortaya koyuyor. Araştırmaya göre şirketlerin yüzde 71'i finans alanında yapay zekâ (AI) kullanıyor, hatta bunların yüzde 41'i bu teknolojiyi orta veya büyük ölçüde kullanıyor. 1

Yine araştırmaya göre şirketlerin muhasebe ve finansal planlama grupları, gelişmiş veri işleme ve finansal raporlamadan gerçek zamanlı içgörülere ve tahmine dayalı analize kadar birçok faaliyetlerine getirdiği potansiyel faydalar nedeniyle yapay zekâyı kullanma konusunda oldukça iştahlı bulunuyor. Şu anda şirketlerin yaklaşık üçte ikisi muhasebe ve finansal planlama için yapay zekâyı deniyor veya kullanıyor. Finansın diğer alanları da bunu takip ediyor, şirketlerin neredeyse yarısı şu anda hazine ve risk yönetimi için yapay zekâyı deniyor veya kullanıyor. Bu teknoloji sayesinde, hazine ve risk yönetimi işlevlerinde daha iyi borç yönetimi, nakit akışı tahmini, dolandırıcılık tespiti, kredi riski değerlendirmesi ve senaryo analizi sağlanması amaçlanıyor. Ayrıca şirketlerin üçte birinden azı da şu anda vergi yönetimi için yapay zekâyı deniyor veya kullanıyor, yaklaşık yarısı ise, hala planlama aşamasında bulunuyor.

Siber saldırganlar için giriş noktalarını artırma riski var

Ancak finansta yapay zekâ kullanımı çok kolay bir süreç değil. Yapay zekâ sistemleri büyük miktarda hassas veri barındırdığı için veri ihlallerine karşı daha savunmasız olabilir. Ayrıca, bu sistemlerin bulut hizmetleri ve API'ler gibi diğer teknolojilerle entegre edilmesi, siber saldırganların faydalanabileceği giriş noktalarını artırma riski de taşıyor.

Dünya genelinde 2024 yılında yapay zekâ alanında yapılan ticari yatırımların toplam tutarı 252 milyar dolara ulaşmış durumda. 2013 yılındaki yatırım toplamının 14,5 milyar dolar olduğunu göz önüne aldığımızda geçen 12 yılda oldukça hızlı bir ivmelenme olduğunu görüyoruz. Özel sektör tarafından 109 milyar dolarlık yapay zekâ yatırımını ABD tek başına gerçekleştirmektedir.  Çin bu alandaki 9 milyar dolarlık yatırımları ile ikinci sırayı alırken, İngiltere 4,5 milyar dolar ile üçüncü sırada yer almaktadır.

Yapay zeka algoritmalarının evrimi, kapsamlı bir “derin öğrenme” yolculuğunun ardından, dil, sanat, müzik ve programlama gibi becerileri baz alarak insan iletişiminin temellerini tek pencereden hazır bir şekilde kullanıma sunan üretken yapay zeka modellerini beraberinde getirmektedir.

Üretken yapay zekâya olan ihtiyacı en çok tetikleyen etkenlerin hepsi çok kritik ve büyük ölçüde yıkıcı özellikte; teknolojik dönüşüm, müşteri deneyimi ve beklentileri ile rekabet gücü olarak karşımıza çıkıyor. Üst düzey yöneticiler, üretken yapay zekâyı hem stratejik hem de operasyonel alanlarda rekabet gücü sağlayacak bir teknoloji olarak algılıyor.

Diğer taraftan finans alanında özellikle son yıllarda ağırlığı artmakta olan insansız finansal araçlar olarak ifade edebileceğimiz algoritmaların yaygınlaşması durumu da söz konusudur. Tahmin edileceği üzere algoritmalar bir sistem bütününü içermektedir. Özünde soru sorma ve sorunun cevabını arama yönergeleridir. Var olan imkanları kullanarak istenilen noktaya ulaşma durumu, insana ait olmayanı insanla bağdaştırma düşüncesinin ayrı bir ürünüdür. Algoritmaların her basamağında yeni bir tecrübe kazanılarak gelişmiş sonuçlara doğru yol alınmaktadır. Bu onları sınırsız öğrenme ve sınırsız sonuçlara erişme ihtimalini içlerinde barındırmalarına sebep olmaktadır.2

Temelde bir problemin çözümünde algoritmik ve sezgisel olmak üzere iki yaklaşım bulunmaktadır. Algoritmik yaklaşım içerik olarak çözüm için olası yöntemlerden en uygun olanın seçilmesi ve uygulanması gereken adımların belirtilmesi ile ifade edilir. Çözüm için eldeki veriler ışığında olası yöntemlerden en uygun olan seçilerek, yapılması gerekenler adım adım ortaya konulur. Algoritmalar bir programlama dili vasıtasıyla bilgisayarlarda tanımlanabilir.

Haftaya algoritmik finans dünyasındaki güncel gelişmeler ile kaldığımız yerden konuya devam edeceğim.

¹https://kpmg.com/tr/tr/home/insights/2025/01/finansta-yapay-zeka-arastirmasi.html

²Selahaddin Bilal Özgür, (2021), Finansal Piyasalarda Algoritma Uygulamaları: Pyhton Programlama ile Backtesting Üzerine Bir Çalışma, Y. Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi, sf.5