Finans Alanında Veri Bilimi ve Algoritma

Birçok otorite tarafından Veri Bilimi günümüzün yeni petrolü, yeni altını olarak
tanımlanıyor. Veri ’nin değerini anlatmak için hangi benzetmeyi yaparsanız yapın
muhtemelen doğru olacaktır. Peki teknolojinin ilerlemesiyle kolayca ulaştığımız,
depoladığımız veriyi finans dünyası üzerinde algoritma aracılığı ile nasıl kullanabiliriz?
Bu yazımızda bu sorumuzu yanıtlamaya çalışacağız.
Veri biliminin finans sektörü üzerinde kullanımı konusunda bir liste yapılabilir.
Müşterilere tavsiyelerden, iş stratejilerine kadar birçok alanda finans dünyasının sorunlarını çözmekte kullanılabilir. Hadi birlikte listemize bir bakalım.

Risk Yönetimi

Risk yönetimi şirketin güvenliği, güvenirliği ve stratejik kararlarından sorumlu finansal
kurulumlar için son derece önemli bir alandır. Bunun nedeni şirket risklerinin müşteriler,
rakipler, yatırımcılar v.b. gibi her yönden gelmesidir. Bu risklerin boyutu, kayıp türü ve önemi değişebilir.
Veri bilimi ve makine öğrenmesi riskleri oluşumuna göre sınıflandırabilir veya
potansiyel zararını öngörebilir. Çok sayıda müşteri verisi, finansal borç ödeme ve sigorta
sonuçları konusunda eğitim alan algoritmalar yalnızca risk puanlama modellerini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda maliyet verimliliğini ve sürdürebilirliği de arttırabilir.

Müşteri Analizi

Müşterilerin çevrim içi davranışlarını izleyerek belirli ürünlerin, çevresindeki müşteri
hislerini anlamak mümkündür. Bu, yeni ürünlerin lansmanını artırabilir. Yeni bir finansal
ürün pazara ulaşmadan önce bile, paydaşlar çevresindeki potansiyel müşteri düşüncesini
değerlendirebilirler.

Tahmin Analizleri

Analiz artık finansal hizmetlerin merkezinde yer almaktadır. En büyük ilgiyi de
gelecekteki olayları öngören verilerdeki kalıpları almaktadır. Sosyal medya, haber trendleri ve diğer veri kaynaklarını kullanarak fiyatları, müşteri yaşamlarını, borsa hareketlerini modelleyebilir, hepsinden  önemlisi  ‘Nasıl müdahele edebiliriz?’ sorusuna yanıt bulabiliriz.

Sahtekarlık Tespiti

Sahtecilik tespiti, finans sektöründeki veri biliminin en değerli avantajlarından
biridir. Finansal kurumların çoğu, müşterilerinin verilerini ve fonlarını güvende
tutmak için mücadele etmektedir. Sistemdeki bir boşluk, bilgisayar korsanlarına
yol açıyor ve bu da milyonlarca dolandırıcılığa sebep oluyor ve bu da
programsız denetimler ve itibar risklerini beraberinde getiriyor. Gerçek zamanlı
izleme ve sahtekarlık tespiti, herhangi bir kuruluşun siber güvenliğini artırır.
Sisteme her zamanki faaliyetlerle birlikte giren ve çıkan verileri sürekli izleyerek, veri bilimi yazılımı ve platformlarının anomali geldiği anda tutarlı bir şekilde tespit etmesi mümkündür. Bu, dolandırıcılık oluşumunu azaltır ve ayrıca hasar kontrolüne yol açar.Ek olarak, siber saldırıları durdurmak için sistemdeki değişiklikleri ve manipülasyonları tespit edecek şekilde tahmin modelleri de yapılır.

Derin Kişiselleştirme ve Özelleştirme

Firmalar, günümüz pazarında rekabetçi olmanın temel adımlarından
birinin, müşterileri ile yüksek kaliteli, kişiselleştirilmiş ilişkiler yoluyla katılımı
artırmak olduğunu fark etmektedir. Fikir, dijital müşteri deneyimini analiz
etmek ve müşterinin ilgi alanlarını ve tercihlerini dikkate alarak değiştirmek.
Yapay zeka, müşteri kişiselleştirmesini tamamen yeni bir seviyeye taşıyan insan
dilini ve duygularını anlamada önemli iyileştirmeler yapıyor. Veri mühendisleri
ayrıca tüketicilerin davranışlarını inceleyen ve müşterilerin finansal tavsiyeye
ihtiyaç duydukları durumları araştıran modeller oluşturabilir. Tahmini analitik
araçların ve gelişmiş dijital dağıtım seçeneklerinin kombinasyonu, bu karmaşık
göreve yardımcı olabilir, müşteriyi en uygun zamanda en iyi finansal çözüme
yönlendirir ve harcama alışkanlıkları, sosyal-demografik eğilimler, konum ve
diğer tercihlere göre teklifleri kişiselleştirmeyi önerir.
Bu yazımızdan elimizden geldiğince veri biliminin finans alanlarından uygulanmasını
ele aldık. İlerleyen yazılarımızda makine öğrenmesi algoritmlarına, büyük veriye diğer finans alanlarını etkiliyen teknolojilere detaylarına inerek ele alacağız.

---

Okumak isterseniz ; Yapay Zeka Teknolojilerinin Muhasebeye Entegrasyonu

---

Anahtar kelimeler ; Yapay zeka, muhasebe, finans, veri bilimi, risk yönetimi, müşteri analizi, sahtekârlık tespiti, özelleştirme, siber güvenlik, hasar kontrolü, algoritma, maliyet verimliliği