BBVA, Santander, CaixaBank, Mapfre ve Mutua Madrileña: Yapay zekayı bankacılık ve sigortacılıkta nasıl kullanıyorlar?
Üretken yapay zeka, finans sektöründe giderek daha fazla ön plana çıkmaya başlarken, büyük kurumlar bu sıcak teknoloji etrafında teknolojik gelişmelerini hızlandırıyor.
Yapay zekanın ve son yıllarda üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, geleneksel olarak yüksek teknoloji gerektiren bir sektör olarak kabul edilen bankacılık sektörünün inovasyona olan bağlılığını tamamen dönüştürüyor.
Bankalar ve sigorta şirketleri, yapay zeka projelerini hızlandırırken, üretken versiyonunu keşfetmeye ve hızlandırmaya başladılar. Rekabet baskısı, düzenleyici talepler ve yeni dijital oyuncuların ortaya çıkışıyla damgalanan bir ortamda, akıllı çözümlerin benimsenmesi artık bir seçenek değil, stratejik bir zorunluluktur.
Bu taahhüt, sohbet robotlarının, öneri motorlarının, süreç otomasyonunun, öngörücü analizlerin ve gelişmiş kredi puanlama sistemlerinin dahil edilmesi anlamına geliyor. Ancak, gizlilik, algoritmik şeffaflık ve etik açısından önemli zorluklar da doğuruyor.
Santander Başkanı Ana Botín, Yıllık Rapor'da, "Hedefimiz bugüne kadar başardıklarımızın çok ötesine geçiyor. Amacımız , yapay zekayı her sürecin ve müşterilerle her etkileşimin merkezine yerleştirmek ," dedi.
"Üretken yapay zekânın ortaya çıkışı, finans ve sigorta sektörlerinde bir dönüm noktası teşkil ediyor. Dijitalleşmenin artık isteğe bağlı değil, yapısal olduğu bir ortamda, bu sektörler işletme modellerini, müşterileriyle ilişkilerini ve teknolojik mimarilerini yeniden düşünmek zorunda kaldı. Teknolojilerin yalnızca otomasyon sağlamadığı, aynı zamanda anladığı, akıl yürüttüğü ve yarattığı bir çağa giriyoruz. Bankalar ve sigortacılar için bu, üretken zekânın yeni bir değer faktörü haline gelmesiyle birlikte geleneksel dijitalleşmenin ötesine geçen bir dönüşüm anlamına geliyor," diye açıklıyor Accenture'ın finansal hizmetler genel müdürü Diego López Abellán.
Danışmanlık şirketinin yaptığı araştırmaya göre, bankalar güvenilir kuruluşlar olarak algılanmaya devam ederken, tüketicilerin %71'i banka dışı dijital alternatifleri denemeye açık . Bu durum, sektörü güvenden ödün vermeden teknolojik modernizasyonunu hızlandırmaya zorluyor.
İşte bu nedenle hem bankalar hem de sigortacılar, yapay zekanın kullanımında şeffaflık, sorumlu bir teknoloji bağlamında algoritmik etiğin uygulanması ve yapay zekanın geniş ölçekte başarılı bir şekilde konuşlandırılmasının anahtarı olan yetenek geliştirme gibi zorlukları ele alarak üretken yapay zekanın zorluğuyla mücadele ediyor.
Accenture'ın, 222'si bankacılık sektöründe olmak üzere farklı sektörlerden 2.000'den fazla şirketi kapsayan, dünya çapındaki büyük şirketlerin yapay zekayı kuruluşlarında nasıl kullandıkları ve devreye aldıklarına ilişkin analizinde, bankacılık CEO'larının %94'ünün yapay zekaya her zamankinden daha fazla öncelik verdiği sonucuna varıldı.
Ayrıca, küresel çapta bankaların %77'si bu teknolojiyi desteklemek için Yapay Zeka Yöneticisi veya benzeri bir rol gibi belirli bir üst düzey yönetim pozisyonu oluşturmuştur. Bankaların üretken yapay zeka uygulamasına öncelik verdiği üç ana alan, kart ve ödeme ürünleri (%74), dolandırıcılık yönetimi (%72) ve müşteri içgörüleridir (%61).
"İspanya'da, ülkenin önde gelen bankacılık kurumlarının yapay zekâ ve üretken teknoloji uygulamalarında Avrupa'daki rakiplerine kıyasla öne çıktığını söyleyebiliriz. En gelişmiş bankalar, müşterilerin kişiselleştirilmiş kararlar almasına yardımcı olan üretken yapay zekâ tabanlı finansal asistanlara, maliyetleri düşüren ve müşteri deneyimini iyileştiren çevik işletme modellerine ve fintech'ler ve üçüncü taraflarla açık ve iş birliğine dayalı platformlara yatırım yapıyor. Sigorta şirketleri söz konusu olduğunda ise, üretken teknolojide hasar yönetimini otomatikleştirmek, öngörücü modellerle risk değerlendirmesini iyileştirmek ve müşteriler için kişiselleştirilmiş içerik (örneğin, teminat önerileri veya önleme planları) oluşturmak için bir araç buldular," diye ekliyor López Abellán.
Sekiz yılı aşkın deneyimi ve çok sayıda makine öğrenimi modeliyle Santander, daha çevik ve verimli olmak ve müşteri deneyimini iyileştirmek için yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor. Başlıca uygulamaları arasında müşteri edinimi, KOBİ kayıp yönetimi, kart yaşam döngüsü optimizasyonu, gelişmiş kredi modelleri ve likidite/döviz kuru çözümleri yer alıyor.
Benzer şekilde, çağrı merkezi etkileşimlerinin %40'ından fazlası bir tür yapay zeka sohbet robotu desteği içererek verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırıyor. Şirketin, üretkenliği %20-30 oranında artırdığını iddia ettikleri yapay zeka araçlarını kullanan 6.000'den fazla geliştiricisi bulunuyor. Stratejisi üç temel kaldıraca dayanıyor: Bu teknolojinin tüm küresel iş kollarında iddialı bir şekilde benimsenmesini sağlamak için işletmeye entegre edilmiş yapay zeka; kullanımını ölçeklendirmek için küresel platformların merkezinde yer alan yapay zeka; ve dinamik bir girişim ekosistemini beslerken OpenAI, Microsoft ve Amazon gibi liderlerle ortaklık kurmak için bir büyüme kaldıracı olarak kullanılan bir yapay zeka ekosistemi. Santander ayrıca üretken versiyona ve Luzia platformuna da yatırım yaptı.
Bu yıl toplamda beş ana girişim altında gruplandırılmış 76 kullanım senaryosu üzerinde çalışılıyor. Bunlardan biri, 10 milyon müşteri ses kaydını analiz eden bir çözüm olan Speech Analytics. Banka, geleceğe yönelik olarak, temsilci mimarilerine, ürün sözleşme asistanlarına ve otomatik içerik üretimine dayalı işlemsel sanal asistanlar üzerinde çalışıyor.
BBVA'nın 2025-2029 stratejik planı, ekiplerini güçlendirmek ve müşteri deneyimini ve iç süreçlerini dönüştürmek için yapay zeka ve yeni nesil teknolojilere dayanıyor. Şirket, mobil uygulamasını yeniledi ve artık her müşterinin finansal bilgilerini, yeni finans koçuna da güç veren yapay zeka sayesinde alışkanlıklarına göre düzenliyor.
Grup ayrıca, sanal asistanlar Blue ve Ugi'ye (Türkiye'de) üretken yapay zekâya dayalı yeni yetenekler sunarak müşteri taleplerine doğal dil kullanarak yanıt vermelerini sağladı. BBVA, şirket içinde 1.500'den fazla kullanım örneği tespit etti ve bunların yaklaşık 1.000'i yüksek ölçeklenebilirlik potansiyeline sahip. Bu nedenle, ChatGPT'yi 11.000 çalışan için lisansladı ve Gemini'yi Google Workspace'e entegre etti. Bu yetenekleri günlük işlerinde kullanan BBVA çalışanları, tekrarlayan görevlerden haftada neredeyse üç saat tasarruf ettiklerini bildiriyor.
Yapısal düzeyde, BBVA'nın Yapay Zeka Fabrikası, bu teknolojiye dayalı çözümlerin küresel benimsenmesini hızlandırmak için İspanya, Meksika ve Türkiye'de üç merkeze sahiptir. Ayrıca, 2.500'den fazla veri bilimcisini ve uzmanını bir araya getirerek yeni veri tabanlı hizmetleri hayata geçiren bir Analitik Dönüşüm alanına da sahiptir. Ayrıca, verilerini AWS bulutunda bulunan yeni küresel platformuna taşıyor ve bu platform, diğer gelişmelerin yanı sıra BBVA'nın yapay zekayı birden fazla platformda uygulamasına olanak tanıyor.
Şirket, 2025-2027 dönemi için teknolojiye 5 milyar avronun üzerinde yatırım yapacağını duyurdu. Şirketin önümüzdeki yıllardaki teknoloji stratejisi, dört ana hedef etrafında şekilleniyor: iş alanlarının çevikliğini ve ticari kapasitesini artırmak; en son teknoloji yetenekleri ve süreç basitleştirmeleri sayesinde yeni hizmetler geliştirmek; verimliliği artırarak operasyonel mükemmelliği artırmak; ve son olarak, mevcut teknoloji platformunu en yüksek dayanıklılık ve güvenlik standartlarıyla güçlendirmek ve geliştirmek.
CaixaBank, bu hedeflere ulaşmak için önümüzdeki yıllarda 3.000'den fazla teknoloji profesyonelini işe almayı planlıyor. Özellikle veri bilimi, yazılım mühendisliği ve yapay zeka alanlarında uzmanlaşmış genç profesyonellere odaklanan CaixaBank, aynı zamanda üretken yapay zeka ile de çalışmaya başlıyor.
Bir örnek, yöneticilerin ve müşterilerin etkileşim sürelerini kısaltmalarına ve dijital kanallar aracılığıyla ürün sözleşmelerini artırmalarına yardımcı olmak için bu teknolojiyi kullanan uzaktan sözleşme destek asistanıdır. Ayrıca, CaixaBank uygulamasında müşterilerle doğrudan etkileşim kuran, üretken yapay zeka tabanlı bir aracı da geliştirdiler. Google Cloud teknolojisiyle geliştirilen bu aracı, ürünlerle ilgili soruları yanıtlayabilir, mevcut seçenekleri karşılaştırabilir ve kullanıcıya en uygun seçeneği sunabilir. Şu anda 20.000 kullanıcıya dağıtılmıştır.
Mapfre şu anda dünya çapında 115'ten fazla yapay zeka kullanım örneğine sahip. Bu, işlemlerin %40'ından fazlasının sanal asistanlar tarafından gerçekleştirildiği ve 1,2 milyondan fazla müşteri için belge yönetiminin otomatikleştirildiği anlamına geliyor. Ayrıca, 2024 yılına kadar, örneğin sigorta satın alırken araçlarda önceden var olan hasarı doğrulamak için bir milyondan fazla dijital inceleme gerçekleştirildi.
Teknolojik yeteneklere yapılan yıllık yatırım yaklaşık 1 milyar avro ve yapay zeka için belirli bir rakam belirtmeseler de, yatırımlarının ortalamanın üzerinde olduğunu garanti ediyorlar. Mapfre Yapay Zeka Direktörü Diego Bodas, "Yapay zekanın insancıl, etik ve sürdürülebilir bir bakış açısıyla benimsenmesine olan açık bağlılığımızı ortaya koyan bir manifesto hazırlayan ilk Ibex 35 şirketiydik ve potansiyel teknolojik gelişmelerden bağımsız bir çerçeve oluşturduk," diye açıklıyor.
Ayrıca, grubun tüm yapay zeka girişimlerinin koordine edildiği bir merkezleri de bulunmaktadır. Kullanım örnekleri açısından, Mapfre, çeşitli ülkelerde hasar taleplerindeki dolandırıcılık kalıplarını tespit etmek için yapay zeka modelleri kullanmaktadır ve bu, sektörde dolandırıcılıktan kaynaklanan yıllık mali kayıplarla mücadelede önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Bir diğer proje ise araç durumunun doğrulanmasıdır. Cep telefonlarıyla çekilen görüntüler kullanılarak sistem, araçlardaki çizik ve ezikleri gerçek zamanlı olarak tespit edebilmektedir. Şirket ayrıca, aracılar ve çağrı merkezleri tarafından teminat veya ürünlerle ilgili sorulara yanıtları hızlandırmak için kullanılan bir sohbet robotu olan MIA GPT'ye de sahiptir.
Mutua Madrileña'da, üretken yapay zeka kullanımından "hem süreç verimliliğinde hem de sağlanan bakım kalitesinin ve müşteri memnuniyetinin iyileştirilmesinde" net getiriler elde ettiklerinden eminiz. Mutua Madrileña Veri, Gelişmiş Analitik ve Robotik Genel Müdür Yardımcısı Nicolás Oriol, bu yeni yeteneklerin, iletişim merkezimizde ve yan haklar alanında farklılaştırılmış girişimler uygulamamızı sağladığını açıklıyor.
Çağrı merkezinde yapay zeka, kalite kontrolü gerçekleştirmek için çağrı dökümü ve analizine yardımcı oluyor. Amaç, hizmet kalitesini artırmak. Faydalar bölümünde ise, üretken sürüm, bir olaydan diğerine tutarlı yanıtlar sağlayarak daha adil ve daha verimli bir işlem sağlamaya yardımcı oluyor.
"Yeni araçlar geliştirmek yeterli değil. Asıl zorluk, bu araçların üretildiği kişilerin bunları günlük yaşamlarında benimsemesidir. Bu araç, teknolojiyle ilişki kurmanın yeni bir yolunu temsil ediyor. Doğal dilimizi kullanarak makineye geri bildirim veriyoruz ve ona söylediğimiz gibi davranmasını bekliyoruz. Makine çözümler önererek bize yardımcı oluyor, ancak nihayetinde davranışını izleyen ve karar veren biziz. Herkes bu insan-makine ilişkisine hazır değil ve eğitim ve benimsenmesini sistematik olarak teşvik etmek gerekiyor," diye ekliyor Oriol.
Expansion
