Yerimize Karar Verebilen Sistemler

Biraz eskiye gidelim çocuk bayramını kutlamak üzere törenleri izlerken her şeyden habersizdik, takvimdeki yıl 2013’ü gösteriyordu. Biz törenlere odaklanmışken Associated Press’in twitter hesabının hacklenmesi ile muazzam bir curcuna başlamıştı internette. “Son dakika: Beyaz Saray’da iki patlama gerçekleşti, Barack Obama yaralı.” Saniyeler içerisinde ABD başta olmak üzere dünya borsaları 10 dakikadan uzun sürecek bir dikey dalışa geçmişti.

Peki, ne olmuştu?

Yanıt IT sektörü için aslında basitti, yapay zeka algoritmalarının takip ettiği ana akım haber kaynağını manipüle edip genel anlamda en yüksek negatif sonucu verecek bir metin örneği ile sentiment (kanı) analizi yaparak finansal kararlar alan yapay zeka algoritmalarını aldatmaktan ibaretti.
İnsan için tonlarca veriyi milisaniyeler içerisinde işleyip önemli kararlar alabilmek mümkün değilken yapay zeka algoritmaları bu tür zorlu hesaplamaları oldukça hızlı ve keskin olarak yapabiliyor. EIITL tarafından yapılan güncel bir çalışmaya göre finans dünyasının üst düzey yöneticilerinin neredeyse yarısının yapay zekanın risk yönetimi alanında büyük rolü olacağına inandığını görüyoruz.

Yapay zeka uygulamaları kullanıcıların dijital ortamdaki ayak izini takip edebilir, veriyi analiz ederek yüksek keskinlikte risk hesabı yapabilir durumda.

Finans sektörü önceliği risk tarafına vermiş olsa da tek örneğimiz bu değil. Perakende sektöründe Amazon benzer bir ayak izi işlevini pazarlama ve müşteri hizmetleri amacıyla en iyi uygulayan firmalardan biridir. Hacklenen AP Twitter hesabı çok hızlı bir şekilde geri alınıp haber yalanlansa da olan olmuş ve ciddi çaplı bir zarar oluşmuştu. Olayın, takip eden günlerde büyük dünya borsaları ve endekslerine asıl maliyeti 139 milyar $’ın üzerinde olduğu hesaplanacaktı.

Yapay zeka finans teknolojileri dünyasında yeni bir kavram değil. Uzun zamandır borsacılar tarafından internet üzerinden haber analiz ederek teknik analiz verilerine katan ve al/sat kararı veren algoritmalar kullanılmaktaydı. Eskiden bu olaydan farklı olarak kural ve teknik hesaplamalara dayalı algoritmalar daha çok kullanılıyordu. Halbuki günümüzde yapay sinir ağları ile oluşturulmuş zaman içerisinde beslenen veri üzerinden yatırımcı psikolojisini ortaya çıkarabilen, kullanıcısına daha keskin tahminler sunabilen, matematiksel hesapların ve basit kuralların dışında okuduğunu anlayan hatta kanı oluşturabilen algoritmalar geliştirildi.

Finansal teknolojiler alanında bu gibi dönüştürücü, çığır açıcı deneyimlerin neredeyse tümü makine öğrenmesi alanındaki gelişmelerin güdümünde gerçekleşiyor diyebiliriz. Bu gelişmeler alışveriş alışkanlıklarımızdan satın aldığımız hizmet ve ürünlere, nasıl yatırım yapacağımıza, nasıl bankacılık yapacağımıza hatta bir sonraki günü nasıl yaşayacağımıza kadar her şeyi kökten değiştirmeye başladılar.

TRAI

Recent Posts

Açık Kaynak Multimodal Zeka İçin Yeni Oyuncu: BAGEL

Yapay zeka alanındaki gelişmeler hızla ilerlerken, multimodal modellere yönelik açık kaynaklı bir alternatif olan BAGEL…

3 hafta ago

DeepSeek’ten Dikkat Çeken Hamle

Çin merkezli yapay zeka girişimi DeepSeek, R1 adlı akıl yürütme modelinin güncellenmiş sürümünü resmi bir…

3 hafta ago

Google I/O 2025’te Öne Çıkanlar

Google, I/O 2025 etkinliğiyle birlikte yapay zeka merkezli ürün ve hizmetlerinde kapsamlı bir dönüşüm sürecine…

4 hafta ago

93. TRAI Meet-Up’ta Havacılık ve Lojistik’teki Yapay Zeka Destekli Akıllı Çözümler Konuşuldu

Her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 93'üncüsü yoğun bir katılımla gerçekleşti. Bu…

4 hafta ago

Kayacan Ventures 100 Yapay Zeka Girişimine Yatırım Yapacak

Kayacan Ventures Yönetim Kurulu Başkanı Ulaş Kayacan, Türkiye’nin yapay zeka odaklı teknoloji ekosistemini büyütme vizyonuyla…

1 ay ago

Microsoft 2025 Çalışma Endeksi: Yapay Zeka ile Şekillenen Yeni İş Dünyası

Microsoft’un 2025 yılına ait “Çalışma Endeksi” (Work Trend Index) Raporu, yapay zekanın iş gücünü ve…

1 ay ago