79. TRAI Meet-Up’ta “Finansal Teknolojilerde Yapay Zekâ: Fintech’te Yeni Ufuklar” Konusu Konuşuldu

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz, YouTube kanalımızdan ve LinkedIn üzerinden canlı olarak yayınladığımız TRAI Meet-Up’ların 79. buluşmasında “Finansal Teknolojilerde Yapay Zekâ: Fintech’te Yeni Ufuklar” teması ele alındı. Bu oturuma; Erdal Sönük (Türkiye İş Bankası, Veri Bilimi Chapter Lead),  Faik Berk Güler (Gedik Yatırım, Ar-Ge ve Yapay Zeka Uygulamaları Müdürü), Adem Çağlayan (Carbon Consulting, Co-founder), Hande Örnekler (Aktif Bank, Veri Bilimi Başkanı) ve Mehmet Yasin Akpınar (Yapı Kredi Teknoloji, Kıdemli Danışman AR-GE Mühendisi)gibi alanında uzman konuşmacılar katıldı.

TRAI Ekosistem Yöneticisi Betül Kübra Ekinci’nin moderatörlüğünde gerçekleşen bu buluşmada,  “Türkiye İş Bankası Yapay Zeka Bölümü’nde On-Prem çalışacak Türkçe Büyük Dil Modeli oluşturma yolculuğu ve uygulamaları”, “Veride Özgünlük”, “RAG Mimari temelli finans sektörüne özgü LLM çalışmaları ve kullanım alanları ile Üretken Yapay Zeka’nın Sürdürebilir Finansman çözümlerinde kullanım potansiyeli.”, “Maliyet azaltımına yönelik ürün eğilim ve tahsilat yönetimi modellerinin kullanımı” ve “Bankacılıkta (Low-code) Akıllı Doküman İşleme”gibi konular detaylı bir şekilde işlendi.

Türkiye İş Bankası Yapay Zeka Bölümü’nde On-Prem çalışacak Türkçe Büyük Dil Modeli oluşturma yolculuğu ve uygulamaları

79.TRAI Meet-Up’ın ilk konuşmacısı Erdal Sönük (Türkiye İş Bankası, Veri Bilimi Chapter Lead) oldu. “Türkiye İş Bankası Yapay Zeka Bölümü’nde On-Prem çalışacak Türkçe Büyük Dil Modeli oluşturma yolculuğu ve uygulamaları” başlıklı sunumunda NLP ve büyük dil modelleri üzerine yürütülen çalışmalardan bahsedilmiştir. Müşteri memnuniyetini artıran, müşteri taleplerini hızlı bir şekilde ilgili birimlere ileten bert bazlı model ve sınıflandırma yöntemleri, akıllı doküman arama projeleri, ve OCR tarzı projeler geliştirmiştir. Ayrıca, Transformer teknolojisi ve HPT (Hiperparametre Tuning) süreçlerine değinilmiş, adaptör eğitimi ve full eğitim seçenekleri arasındaki farklar ile bu yaklaşımların avantajları anlatılmıştır. Adaptör eğitiminin düşük donanım ihtiyacı, hızlı süreç, ve orijinal model ağırlıklarına dokunmadan ara katmanlar üzerinden eğitim yapma gibi avantajları bulunmaktadır. Bu sayede, modelin katastrofik unutma riskinden korunarak, baz modelin bilgi dağarcığını daha efektif kullanması sağlanmaktadır. Özellikle, modelin ince ayarı sırasında esneklik sunması ve azalan veri ihtiyacı, büyük avantajlar olarak öne çıkmaktadır. Banka, kapalı soru-cevap, özetleme, NER ve çeviri alanlarında uygulamalarda çalışan bir HPT modeli geliştirmiştir. Kapalı soru-cevap uygulamaları özellikle önemli olup, kullanıcının spesifik alanı ile ilgili sorulara, ilgili içeriklerden elde edilen doğru cevaplar üretmeyi amaçlar. Bu süreçte en önemli faktör, temiz ve kaliteli verinin kullanımıdır. Veri ne kadar kaliteli ve temiz olursa, model o kadar iyi sonuçlar üretir. Bu nedenle, veri inceleme ve temizleme süreçlerine büyük önem verilmektedir.

Yazı, yapay zeka ve NLP alanındaki gelişmeleri, özellikle de büyük dil modellerinin uygulamalarını ve onların eğitim süreçlerini anlamak için yapılan çalışmaları detaylı bir şekilde anlatmaktadır. Ayrıca, model geliştirme sürecinde karşılaşılan zorluklara ve çözüm yollarına değinilerek, bu süreçlerin teknik ve stratejik önemi vurgulanmıştır.

Veride Özgünlük

TRAI Meet-Up’ın bir sonraki konuşmacısı ise “Veride Özgünlük” başlıklı sunumuyla Faik Berk Güler (Gedik Yatırım, Ar-Ge ve Yapay Zeka Uygulamaları Müdürü) oldu. Sunumunda Gedik Yatırım’ın borsada 33 yıldır aracı kurum hizmeti verdiğini ve yapay zeka yatırımlarına büyük önem verdiklerini belirtti. Gedik Yatırım, finansal teknolojiler ve yapay zeka kullanımında önemli bir evrim içinde olduğunu, özellikle nöral ağlar ve derin öğrenme tekniklerinin bu alanda büyük bir kırılım yarattığını vurguladı. Ayrıca, ses verileri üzerine odaklanarak, çağrı merkezi kayıtlarının sınıflandırılması, yazıya dökülmesi ve anlamlandırılması gibi konularda çalışmalar yürüttüklerini, bu süreçte özelleşmiş NLP modelleri geliştirdiklerini anlattı. Güler, yapay zeka sektöründe veri etiketlemenin önemine değinerek, kendi arayüzlerini geliştirdiklerini ve şirket içi kullanıma sunduklarını belirtti. Üretken yapay zekanın finansal teknolojiler ve müşteri deneyimi açısından gelecekte önemli bir rol oynayacağını düşündüklerini ifade etti. Özellikle duygu durumu, yatırımcı kararları ve satış süreçlerindeki etkisinin kritik olacağını belirten Güler, bu teknolojilerin yatırımcı deneyimini zenginleştirme ve finansal hizmetlerin kişiselleştirilmesi konusunda katkıda bulunacağını vurguladı. Ayrıca, geliştirdikleri çözümlerle, müşteri hizmetleri ve operasyonel süreçlerde de verimlilik ve etkinlik artışı hedeflediklerini belirtti. Konuşmasının sonunda, katılımcılardan gelen soruları cevaplamaya açık olduğunu ve yapay zekanın finans sektöründeki evrimine dair daha detaylı bilgi almak isteyenler için yorumlarda daha fazla bilgi paylaşabileceğini söyledi.

RAG Mimari temelli finans sektörüne özgü LLM çalışmaları ve kullanım alanları ile Üretken Yapay Zeka’nın Sürdürebilir Finansman çözümlerinde kullanım potansiyeli

Faik Bey’den sonra TRAI Mete-Up sahnesinde Adem Çağlayan (Carbon Consulting, Co-founder), “RAG Mimari temelli finans sektörüne özgü LLM çalışmaları ve kullanım alanları ile Üretken Yapay Zeka’nın Sürdürebilir Finansman çözümlerinde kullanım potansiyeli” başlıklı sunumu ile sahnedeki yerini aldı. Sunumunda Carbon Danışmanlık, finansal kuruluşlara hizmet veren bir bilişim firması olarak tanıtılmakta ve son 4 yıldır yapay zeka, özellikle de Doğal Dil İşleme (NLP) alanında faaliyet gösterdiklerini belirttti. NLP odaklı geliştirdikleri “glos” adlı ürünleri, kullanıcıların minimum kodlama ile analitik ihtiyaçlarını karşılayan bir platform sunmaktadır. Bu ürün, özellikle Türkçe dil modelleri üzerinde yoğunlaşarak, Türkçe’nin yapay zeka ve NLP alanında daha fazla kaynakla desteklenmesi gerektiğinin altını çizdi.

Sunumda, Carbon Danışmanlık’ın, kodlamaya gerek kalmadan yapay zeka modeli geliştirmeyi otomatize eden bir platform oluşturduğu ve bu platformun, kendi eğittikleri modelleri içeren bir kütüphane ile zenginleştirildiği ayrıca, finans sektöründe, özellikle bankalar üzerinde yoğunlaşan projeleri ve R mimarisi kullanılarak gerçekleştirilen projeler hakkında bilgileri izleyiciler ile paylaştı. R mimarisi, belirli bir domain’e özgü bilgilere dayalı olarak daha doğru cevaplar üretebilen bir yapay zeka mimarisidir.

Sunumun sonunda, yapay zeka ve NLP’nin, sürdürülebilirlik ve yeşil dönüşüm çabalarına nasıl katkı sağlayabileceği üzerinde durulmakta ve Carbon Danışmanlık’ın bu alandaki çalışmalarıyla, finansal kuruluşların müşterilerini daha iyi tanıyarak, sürdürülebilir finansman faaliyetlerine destek olabilecekleri vurgulayarak sunumunu tamamladı.

Maliyet azaltımına yönelik ürün eğilim ve tahsilat yönetimi modellerinin kullanımı

79.TRAI Meet-Up’ın bir sonraki konuşmacısı ise Hande Örnekler (Aktif Bank, Veri Bilimi Başkanı) oldu. “Maliyet azaltımına yönelik ürün eğilim ve tahsilat yönetimi modellerinin kullanımı” başlıklı sunumunda, finans sektöründe yapay zekanın öneminden, Aktif Bank’taki yenilikçi yaklaşımlardan ve çeşitli analitik ve modelleme çalışmalarından bahsetti. Bu çalışmalar arasında tahsilat yönetimi, ürün eğilim modelleri ve müşteri analitiği bulunmaktadır. Bu modeller, veri bilimi ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak bankanın operasyonel verimliliğini artırmayı, müşteri deneyimini iyileştirmeyi ve maliyet tasarrufu sağlamayı hedeflemektedir. Özellikle, tahsilat yönetimi modelleri sayesinde tahsilat ekiplerinin iş yükü azaltılırken, ürün eğilim modelleri ile müşteri ihtiyaçlarına daha uygun hizmetler sunularak, müşteri memnuniyeti ve banka karlılığı artırılmıştır. Bu süreçlerde, açık kaynak kodları ve kendi iç geliştirmeleri kullanılarak, kurumun dış kaynaklara bağımlılığı azaltılmış ve daha hızlı, tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. Aktif Bank’ın veri odaklı yaklaşımı, müşteri ilişkilerinden tahsilat yönetimine, risk değerlendirmelerinden müşteri segmentasyonuna kadar geniş bir yelpazede uygulanmaktadır. Bu yaklaşım, bankanın rekabetçi ve yenilikçi bir kurum olarak finans sektöründeki konumunu güçlendirmesine katkı sağladığını belirterek sunumunu tamamladı.

Bankacılıkta (Low-code) Akıllı Doküman İşleme

79.TRAI Meet-Up’ın son konuşmacısı ise Yapı Kredi Teknoloji’den Kıdemli Danışman AR-GE Mühendisi Mehmet Yasin Akpınar oldu.

Mehmet Yasin Akpınar, Yapı Kredi Teknoloji’de doğal dil işleme ekibinde kıdemli danışman ve AG mühendisi olarak görev yapmaktadır. Yapı Kredi Teknoloji, ITÜ Teknokent yerleşkesinde, veri bilimi, doğal dil işleme ve yapay zeka gibi alanlarda faaliyet gösteren, genellikle yüksek lisans ve doktora derecesine sahip çalışanları istihdam eden bir şirkettir. Akpınar, bankacılıkta low code akıllı doküman işleme üzerine yapılan çalışmaları aktardı. Bu süreçte, bankacılık işlemlerindeki doküman işleme ihtiyacına ve bunların nasıl otomatize edilebileceğine değindi. Geliştirdikleri sistem, belge işlemeyi otomatize ederek, manuel iş yükünü azaltmış ve hızı artırmıştır. Ancak, sistemdeki bazı sınırlamalar nedeniyle, daha modüler ve esnek bir platform geliştirme ihtiyacı doğmuştur. Bu yeni platform, daha az bağlı bileşenlerle, kolayca ölçeklenebilir ve güncellenebilir bir yapı sunmaktadır. Akpınar, ayrıca sınıflandırma ve bilgi çıkarımı konularında kullanılan yapay zeka tekniklerinden ve elde edilen başarı hikayelerinden bahsetti. Sunumunda, bu teknolojilerin akademik çalışmalara da katkı sağladığını ve uygulamaların bankacılık dışında farklı sektörlerde de kullanılabileceğini vurguladı. Son olarak, çalışmalarına ilişkin akademik yayınların bir listesini paylaşarak, ilgilenenlerin bu çalışmalara göz atmalarını önermiştir.