Düzenlenmiş sektörlerde yapay zeka: BofA ve S&P'den büyük kazanımlar ve acele etmenin riskleri üzerine

New York'taki son Fortune AIQ Zirvesi'nde, Bank of America (BofA) ve S&P Global'ın üst düzey yöneticileri, yapay zekanın yüksek düzeyde düzenlenmiş finans sektörlerine entegrasyonu konusunda kritik görüşlerini paylaştılar. Bank of America Teknoloji ve Bilgi Başkanı Hari Gopalkrishnan ve S&P Global Müşteri İlişkileri Başkanı Sally Moore, yapay zekanın dönüştürücü bir potansiyel sunmasına rağmen, kurumların yaptığı en yaygın hatanın, daha basit ve deterministik alternatifleri değerlendirmeden onu birincil çözüm olarak uygulamaya acele etmek olduğunu vurguladılar. Her iki kurum da şu anda agresif teknoloji yatırımı ile küresel finansın gerektirdiği sıkı risk yönetimi arasındaki hassas dengeyi yönetiyor.

Bank of America, yapay zeka çalışmalarını önemli ölçüde genişletiyor ve gelecek yıl yapay zeka bütçesini ikiye katlamayı planlıyor. CEO Brian Moynihan, 140 mevcut yapay zeka kullanım durumunun 400 milyon dolarlık maliyete karşılık 800 milyon dolarlık fayda sağladığını belirtti. Banka, her proje için önyargıdan fikri mülkiyete kadar uzanan endişeleri kapsayan 16 sütunlu titiz bir risk inceleme süreci kullanıyor. Bu arada S&P Global, 2018'de Kensho'yu satın almasından yararlanarak iş yapısını veri doğruluğuna ve denetlenebilirliğe öncelik verecek şekilde yeniden konumlandırdı. Sally Moore, S&P'nin birinci sınıf bir bankanın süreç doğruluğunu %60'tan %98'e çıkarmasına yardımcı olurken üretim sürelerini altı kat hızlandırdığı bir vakayı vurguladı; bu da hedeflenmiş yapay zeka temsilcilerinin ölçülebilir ve yüksek etkili sonuçlar verebileceğini kanıtlıyor.

Her iki şirket de finans sektöründe derin tarihi köklere sahip ve bu durum inovasyona yönelik temkinli yaklaşımlarını şekillendiriyor. Bank of America, dolandırıcılık tespit modelleriyle başlayarak on yılı aşkın süredir yapay zekayı kullanıyor ve sanal asistanı Erica, 3,6 milyardan fazla işlemi başarıyla yönetti. 160 yıllık bir kurum olan S&P Global, veriyi yapay zekanın temel para birimi olarak görüyor. S&P, özel bir müşteri ofisi ve uzmanlaşmış laboratuvarlar oluşturarak, yapay zeka dağıtımlarının sadece deneysel olmadığını, aynı zamanda 60.000 küresel müşterisinin iş akışlarına derinden entegre olduğunu ve her modelin izlenebilir ve güvenilir kaldığını garanti ediyor.

Bu teknolojik değişimlerin yansımaları derindir; iş gücü verimliliğinden sistemik finansal istikrara kadar her şeyi etkiler. Gopalkrishnan, yapay zeka modelleri yazılım açıklarını belirlemede geliştikçe, şirketlerin yapay zeka benimseme düzeylerine bakılmaksızın güvenli geliştirmeye öncelik vermeleri gerektiğini belirterek, sektörün güvenlik konusunda tetikte kalması gerektiği konusunda uyardı. Ayrıca, daha küçük bir kurumun başarısızlığı, tüm finansal sisteme olan kamu güvenini sarsabilir. Sonuç olarak, her iki firma da yapay zekanın profesyonel yargının yerine geçen özerk bir sistem yerine yardımcı bir araç olarak hareket etmesini sağlamak için 'insan döngüde' (human-in-the-loop) yaklaşımını savunuyor.

İleriye bakıldığında, bu sektör liderleri arasındaki fikir birliği, finans alanında yapay zekanın geleceğinin 'gömülü zeka' ve yardımcı temsilcilerin stratejik kullanımında yattığı yönündedir. Şirketler, tam özerklik peşinde koşmak yerine, müşterilere daha etkili bir şekilde hizmet vermek için insan yeteneklerini geliştirmeye odaklanıyor. Kontrol altyapısı olgunlaştıkça, müşteri ihtiyaçlarını tahmin etme ve kesin, veriye dayalı çözümler sunma yeteneği, giderek metalaşan bir finansal ortamda temel farklılaştırıcı haline gelecektir. Önümüzdeki yol, en son teknolojik trendin peşinden gitmek yerine belirli bir görev için doğru araca öncelik veren disiplinli ve modelden bağımsız bir strateji gerektiriyor.