Veri yönetimi faaliyetleri ve veri analizi teknolojilerinin uygulanması bankacılık sektöründeki kuruluşlar için yeni bir konu değildir.

Vietnam Bankacılık Birliği (VNBA) Eğitim Merkezi Müdürü Sayın Nguyen Thanh Son'a göre, VNBA 2017'den beri üye birimler için birçok seminer ve eğitim programı düzenledi. O zamanlar çoğu sadece ilgiliydi ve çok azı teknolojiyi iş faaliyetlerinde, karar alma süreçlerinde ve risk yönetiminde uygulama yollarını araştırıp buluyordu. Ancak şimdi, 5-6 yıl sonra her şey değişti.

19 Eylül'de Hanoi'de düzenlenen "Başarı için Verilerden Yararlanma" çalıştayında konuşan Bay Nguyen Thanh Son, birçok bankanın dijital ekosistemdeki dolandırıcılık önleme ve ödeme faaliyetlerinde veri yönetimi uygulamaları da dahil olmak üzere yeni teknolojileri uygulamaya koyduğunu söyledi.

Büyük bir veri ambarına sahip olmanın büyük avantajını, nasıl kullanacağını bilen bankalar rekabet avantajını artıracak, marka değerini yükseltecek ve riskleri en aza indirecektir.

W-Nguyen Thanh Son.jpg
Vietnam Bankalar Birliği (VNBA) Eğitim Merkezi Direktörü Sayın Nguyen Thanh Son, 19 Eylül'de Hanoi'de düzenlenen "Başarı İçin Verilerden Yararlanma" çalıştayının açılış konuşmasını yaptı. Fotoğraf: Thai Khang

Ancak bu varlığın kullanılabilmesi için öncelikle verinin etkin bir şekilde kontrol altına alınması ve işlenmesi, yani yönetilmesi gerekiyor.

VNBA temsilcisine göre, büyük bankalar yönetişim çerçeveleri, yönetim kurulları, personel ve uzman birimler içeren veri stratejileri yayınlamış, paydaşların rollerini düzenleyen politikalar geliştirmiş, her aşama için stratejiler belirlemiş ve bunları sistematik olarak uygulamaya koymuştur. Daha küçük bankalar ise daha düşük bir seviyede veri stratejileri uygulamaktadır.

PwC Vietnam Finansal Danışmanlık Hizmetleri Lideri Genel Müdür Yardımcısı Dinh Hong Hanh, verilerden elde edilen faydaların tamamının veri yönetiminden kaynaklandığını belirtti. Verilerden yalnızca iyi, sürdürülebilir ve güvenli yönetim araçları etkili bir şekilde yararlanabilir.

Etkili veri yönetişiminin bankalar için bir diğer faydası da, küresel çapta sürekli değişen düzenlemelere ve yasal gerekliliklere uyum sağlamalarına ve bunlara uymalarına yardımcı olmasıdır.

Güneydoğu Asya'da finans kuruluşları, düzenleyici gerekliliklerin baskısı, dijital dönüşüm itici güçleri ve sınır ötesi verileri yönetme ihtiyacı nedeniyle veri yönetişimlerini giderek daha fazla olgunlaştırıyor.

Teknolojinin uygulanması bankaların atılım yapmasına yardımcı oluyor

Bankacılık sektöründe, GenAI ve makine öğrenimi gibi yeni teknolojilerin uygulanması, müşteri tercihlerini ve davranışlarını anlayarak çığır açan çözümler sunulmasına yardımcı olur. Büyük Veri analizi ise kişiselleştirilmiş hizmetler sunar, uygun ürünleri önerir, bireysel finansal hedeflere ulaşmayı sağlar ve böylece müşteri memnuniyetini ve bankayla etkileşimini artırır.

Ayrıca, GenAI'nin öğrenme yeteneği, karmaşık süreçlerin otomatikleştirilmesine, hataların en aza indirilmesine, operasyonlarda zamandan tasarruf edilmesine ve güçlü risk yönetimi sağlanmasına yardımcı olur. GenAI ve yeni teknolojiler, anormal davranış kalıplarını anlayarak risklerin daha iyi yönetilmesine yardımcı olur ve böylece dolandırıcılık davranışlarının önüne geçer.

GenAI, geçmiş verilerin analizi yoluyla pazar eğilimlerini tahmin eder, daha akıllı ve daha doğru kararlar alır, yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için fırsatlar yaratır ve pazardaki hızlı değişimlere yanıt verir.

McKinsey Enstitüsü'nün araştırmasına göre, genel olarak yapay zekâ ve özellikle GenAI, artan üretkenlik sayesinde 340 milyar ABD dolarına kadar katkıda bulunabilir. Statista'ya göre, bankacılık sektörünün GenAI'ya yaptığı yatırımın 2030 yılına kadar 85 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor.

Bankalar GenAI'yı şu gibi faaliyetler için kullanıyor: Özetleme, derin bilgi alma, dönüştürme/çeviri, mevcut içeriğin genişletilmesi/geliştirilmesi, soru-cevap, yeni içerik oluşturma.

Ancak, yapay zeka operasyonlarda giderek daha fazla kullanıldıkça, oluşturulan veri ve model miktarı artacak ve bu da siber güvenlik, gizlilik, operasyonlar, yasallık ve uyumluluk açısından risklere yol açacaktır. Bu nedenle, potansiyel riskleri en aza indirmek için sorumlu bir yapay zeka uygulaması gerekmektedir.