Bankalar son birkaç yıldır yapay zekanın daha iyi kararlar verip veremeyeceğini sorguluyor. Ancak artık çok daha önemli bir soru öne çıkıyor: Bankaların altyapısı bu kararları gerçekten hayata geçirebilecek mi?
PYMNTS Intelligence ve Thales iş birliğiyle hazırlanan AI-Ready Issuing Tracker® Serisi'nin Eylül sayısında yer alan verilere göre, bankaların yüzde 52'si ajan tabanlı yapay zeka için pilot çalışmalar başlatmış olsa da, yalnızca yüzde 16'sı bu teknolojileri tam anlamıyla üretim ortamına entegre edebildi.
Ajan tabanlı yapay zeka, işlemleri analiz edip öneriler sunma aşamasından doğrudan operasyonel iş akışlarına katılma aşamasına geçtikçe, finans kurumlarının içindeki yapısal uyumsuzlukları da gün yüzüne çıkarıyor. Kart basımını destekleyen teknolojilerin büyük bir kısmı, insanların farklı sistemler arasındaki işleri koordine etmesi prensibine göre tasarlanmıştı.
Oysa yapay zeka ajanları, bu işleri sistemler arasında gerçek zamanlı olarak yürütmek üzere tasarlandı. Diğer bir deyişle, ortaya çıkan rekabet farkı yapay zekanın olgunluğundan ziyade, operasyonel olgunlukla ilgili olabilir.
Yapay Zeka, Finans Hizmetlerinde Uygulama Sorununu Gün Yüzüne Çıkarıyor
API'ler, birlikte çalışabilir veriler ve orkestrasyon araçları, geleneksel olarak bankaların daha hızlı ürün piyasaya sürmesine ve sistemleri daha verimli bağlamasına yardımcı olan modernizasyon araçları olarak sunuluyordu. Ajan tabanlı yapay zeka ise bunları, otonom kararların operasyonel eylemlere dönüştüğü mekanizmalara çeviriyor.
Kart değişimi bu duruma güzel bir örnek teşkil ediyor. Kaybolan tek bir kart için adres doğrulama, fiziksel ve sanal kart basımı, PIN yönetimi, token güncellemeleri, kartın müşteriye ulaştırılması ve müşteri iletişimi gibi birçok adım gerekiyor. Parçalı bir altyapıda ise her bir adım ayrı bir devir teslim sürecine dönüşüyor.
Modern bir kart basım platformu ise bu talebi tek bir yaşam döngüsü olayı olarak ele alabilir ve bu işlemleri sistemler arasında gerçek zamanlı olarak koordine edebilir. Takip raporuna göre, bazı kart basım ortamlarında çağrı merkezlerine gelen aramaların yaklaşık yüzde 25'i kart durumuyla ilgili sorulardan oluşuyor. Basım, teslimat ve iletişim süreçlerinin birbirine bağlanması, bu tür sorgulamaların proaktif bildirimlere dönüşmesini sağlarken, aynı zamanda bir yapay zeka ajanının süreci otonom olarak yönetmesi için gereken altyapıyı da oluşturuyor.
Bankalar artık sadece eski teknolojileri yenileriyle değiştirmekle kalmıyor. Yapay zekanın getiri üretebileceği bir uygulama ortamı inşa ediyorlar.
Bankaların bugünün iş akışlarını modernize etmek ile yarının otomasyonuna hazırlanmak arasında bir seçim yapmasına da gerek yok. Doğru yapıldığında, aynı mimari her iki işi de aynı anda görür. Diğer bir deyişle, rekabet avantajı sağlayan asıl unsur artık teknoloji yığınının daha alt katmanlarına kayıyor.
Yapay zeka modelleri giderek daha yetenekli ve erişilebilir hale geliyor. Bu durum, ham zekanın kalıcı bir rekabet avantajı olarak savunulmasını zorlaştırıyor. Kopyalanması çok daha zor olan şey, modelin etrafını saran her şeydir: Özel veriler, kurumsal kurallar, izinler, API'ler, kontroller ve uyumluluğu ya da müşteri deneyimini bozmadan karardan eyleme geçme yeteneği.
Parçalı bir altyapıya sahip gelişmiş bir yapay zeka kullanan bir banka, anlamlı bir operasyonel kaldıraç üretmekte hala zorlanabilir. Öte yandan modern ve iyi yönetilen bir uygulama altyapısına sahip bir banka, yapay zekanın sonraki her neslini çok daha değerli hale getirebilir.
Bu nedenle finans hizmetlerinde yapay zekanın bir sonraki aşaması, teknolojinin ne düşünebileceğiyle değil, işin ne kadarını güvenle uygulayabileceğiyle ilgili olacak.
Şimdi altyapısını modernize eden kart ihraççıları için bu, kazanılması çok daha değerli bir yarış anlamına geliyor.
