“`html

TD Securities’tan Yapay Zeka Destekli Yeni Bir Dönem: Sanal Asistanın Yükselişi

Finans sektöründe teknolojik inovasyonlar hızla ilerlerken, özellikle öz sermaye işlemleri alanında yapay zeka (YZ) uygulamaları ve sanal asistanların benimsenmesi dikkat çekiyor. TD Bank’ın öz sermaye ve menkul kıymetler ticareti kolu olan TD Securities, ön ofis kurum satış, ticaret ve araştırma profesyonellerinin iş akışlarını yönetmelerine yardımcı olmak amacıyla geliştirdiği TD AI Virtual Assistant‘ı 8 Temmuz’da kullanıma sundu. Bu hamle, finans sektöründe YZ’nin kullanımına yönelik artan ilgiyi ve bankaların bu alandaki stratejilerini gözler önüne seriyor. Bu makalede, TD Securities’in sanal asistanının geliştirilme süreci, özellikleri ve finans sektöründeki potansiyel etkileri detaylı bir şekilde incelenecektir. Ayrıca, bankaların YZ teknolojilerine yaklaşımı ve bu teknolojilerin sektördeki geleceği üzerine değerlendirmeler yapılacaktır.

Yapay Zeka ile Verimlilik Artışı: TD AI Sanal Asistanının Temelleri

TD Securities’in YZ tabanlı sanal asistanı, öncelikle satış ekiplerinin müşteri içgörülerine ve araştırmalara erişimini kolaylaştırmak amacıyla tasarlandı. Bu sistem, analistlerin hazırladığı araştırma verilerini satış ekiplerine “satış dostu” bir formatta sunarak, müşteri sorularına daha hızlı ve etkili yanıtlar verilmesini sağlıyor. Sanal asistanın geliştirilme fikri, öz sermaye satış ekibinden bir çalışandan geldi ve bu fikir, bankanın çalışanların inovasyon fikirlerini sunabileceği TD Invent platformu aracılığıyla hayata geçirildi. TD Securities, sanal asistanı geliştirmek için OpenAI’nin GPT modellerini kullanırken, aynı zamanda 2018’de satın aldığı Kanadalı YZ şirketi Layer 6 ve diğer stratejik ortaklıklarla işbirliği yaptı. Bu işbirliği, bankanın bulut altyapısına entegre edilen ve dahili araştırma dokümanları, 13F dosyaları ve tarihsel öz sermaye verileri gibi çeşitli verilere erişim sağlayan bir sistem oluşturulmasını mümkün kıldı. Bu sistem, bilgileri özetleyerek ve “bağlamsal farkındalık” yaratarak satış ekiplerinin müşteri sorularına daha hızlı ve doğru yanıtlar vermesini sağlıyor. Sanal asistanın en dikkat çekici özelliklerinden biri, doğal dil komutlarını SQL sorgularına dönüştürme yeteneği. Bu özellik, kullanıcıların karmaşık veri sorgularını kolaylıkla gerçekleştirmesini sağlıyor. Bu tür sistemler, genellikle finansal analistlerin maaşlarında da artışa neden olabilmekte ve ortalama maaşlar deneyime göre 80.000 TL ile 250.000 TL arasında değişebilmektedir.

YZ’nin Güvenlik ve Yönetim Zorlukları

YZ teknolojilerinin finans sektöründe kullanımı, beraberinde önemli zorlukları da getiriyor. Özellikle veri gizliliği, düzenleyici uyumluluk ve etik hususlar, bankaların YZ uygulamalarını hayata geçirirken dikkat etmesi gereken temel unsurlardır. TD Securities, sanal asistanını geliştirirken bu zorlukları aşmak için kapsamlı bir yönetim ve kontrol yapısı oluşturdu. Bu süreçte, YZ teknolojilerine yeni olan bir organizasyonda, çeşitli ekipler arasında işbirliğini teşvik etmek ve yenilikçi bir çözüm sunmak için çaba gösterildi. Sanal asistanın eğitimi sırasında, TD Securities, istem mühendisliği ve dinamik örnek toplama alanlarında patent bekleyen optimizasyonlar geliştirdi. Bu optimizasyonlar, temel OpenAI modelini ince ayar yapmadan, istenen performansı elde etmeyi sağladı. Bu yaklaşım, YZ teknolojilerinin uygulanmasında maliyet ve zaman açısından önemli avantajlar sağlıyor. Ancak, YZ sistemlerinin güvenilirliği ve doğruluğu konusunda hala endişeler bulunuyor. Özellikle “halüsinasyon” olarak adlandırılan, YZ’nin gerçek olmayan bilgiler üretme riski, bankaların bu teknolojileri kullanırken dikkat etmesi gereken önemli bir faktör. Bu nedenle, insan denetimi ve geri bildirim mekanizmalarının YZ sistemlerine entegre edilmesi, bu riskleri azaltmak için kritik öneme sahip.

Geleceğe Yönelik Vizyon ve Sektörel Etkiler

TD Securities’in sanal asistanı, sadece banka içinde değil, aynı zamanda dış müşterilere de değer katacak şekilde geliştirilmeye devam ediyor. Bu vizyon, YZ’nin müşteri deneyimini iyileştirme ve çalışan verimliliğini artırma potansiyeline odaklanıyor. Diğer bankalar da benzer adımlar atarak, YZ destekli çözümleri müşteri hizmetleri ve operasyonlarına entegre etmeye başlıyor. Örneğin, BNY (Bank of New York Mellon) çoklu ajan çözümleri sunarken, Wells Fargo da dahili YZ asistanının kullanımını artırdı. Capital One ise araç satışı müşterilerine yardımcı olmak için bir ajan geliştirdi. Bu gelişmeler, YZ’nin finans sektöründe giderek daha yaygın hale geldiğini gösteriyor. Ancak, bu teknolojilerin başarılı bir şekilde uygulanması için, en iyi uygulamaların belirlenmesi, mevcut iş akışlarına entegrasyon, sınırlamaların anlaşılması ve insan geri bildiriminin sağlanması gibi faktörlerin dikkate alınması gerekiyor. Özellikle veri gizliliği ve güvenliği gibi konular, bankaların YZ stratejilerini şekillendirirken öncelik vermesi gereken alanlar. YZ’nin finans sektöründeki geleceği, bu teknolojilerin ne kadar etkili bir şekilde entegre edilebildiği, risklerin ne kadar yönetilebildiği ve müşteri deneyiminin ne kadar iyileştirilebildiği ile doğrudan ilgili olacak. Bu alandaki gelişmeler, sektördeki rekabeti artıracak ve yeni iş modellerinin ortaya çıkmasına zemin hazırlayacaktır.

Sonuç olarak, TD Securities’in YZ destekli sanal asistanı, finans sektöründe YZ’nin kullanımına yönelik önemli bir örnek teşkil ediyor. Bu tür teknolojiler, müşteri hizmetlerini iyileştirme, çalışan verimliliğini artırma ve yeni iş fırsatları yaratma potansiyeline sahip. Ancak, veri gizliliği, düzenleyici uyumluluk ve etik hususlar gibi zorlukların üstesinden gelinmesi gerekiyor. YZ’nin finans sektöründeki geleceği, bu teknolojilerin başarılı bir şekilde entegre edilmesine, risklerin yönetilmesine ve müşteri deneyiminin iyileştirilmesine bağlı olacak. Bu alandaki gelişmeler, sektördeki rekabeti artıracak ve finansal hizmetlerin geleceğini şekillendirecektir.

“`