Bankacılıkta yapay zeka ve kuantum bilişim: 2023 değerlendirmesi

TL;DR. 2023'ün teknolojik görünümü: bankacılığı dönüştüren yapay zeka ve kuantum bilişim, yükselen açık kaynak modeller ve gelişen düzenlemeler ile yönetişim.

Önemli Çıkarımlar

Bakış. 2023'te yapay zeka (AI) ile kuantum bilişim (QC) arasındaki kesişim, bankacılık ve finans sektörünü derinden etkiledi.
Yapay zeka ve kuantum bilişimin bankacılık sektöründeki önemi. Bankacılık sektörü, yapay zeka ile kuantum bilişimin yakınsamasının yönlendirdiği köklü bir dönüşümden geçiyor.
Açık kaynak yapay zekanın yükselişi: yapay zekada bir paradigma değişimi. 2023 yılı, özellikle büyük dil modelleri (LLM) alanında açık kaynak yapay zeka teknolojisinin benimsenmesinde dikkate değer bir artışa tanık oldu.
Yapay zekayı düzenlemenin zorlukları. Bir başka zorluk, yapay zeka sistemlerinin adil ve önyargısız olmasını sağlamaktır.

TL;DR. 2023'ün teknolojik görünümü: bankacılığı dönüştüren yapay zeka ve kuantum bilişim, yükselen açık kaynak modeller ve gelişen düzenlemeler ile yönetişim.

Önemli Çıkarımlar

Yapay zeka ve kuantum bilişimin bankacılık sektöründeki önemi. Bankacılık sektörü, yapay zeka ile kuantum bilişimin yakınsamasının yönlendirdiği köklü bir dönüşümden geçiyor.

Açık kaynak yapay zekanın yükselişi. 2023 yılı, özellikle büyük dil modelleri (LLM) alanında açık kaynak yapay zeka teknolojisinin benimsenmesinde belirgin bir artışa tanık oldu.

Yapay zekayı düzenlemenin zorlukları. Bir başka zorluk, yapay zeka sistemlerinin adil ve önyargısız olmasını sağlamaktır.

Yapay zeka yönetişiminin durumu. 2023'te önemli küresel girişimler ve gelişmeler, yapay zeka yönetişimi ve düzenlemesinin görünümünü biçimlendirdi.

Bakış

2023'te yapay zeka (AI) ile kuantum bilişim (QC) arasındaki kesişim, bankacılık ve finans sektörünü derinden etkiledi. Bu teknolojiler, finans kurumlarının çalışma biçimini kökten dönüştürdü ve ödemeler, risk yönetimi ile siber güvenlik üzerinde önemli bir etki yarattı.

Bu makale, açık kaynak yapay zeka modellerinin, işlem güvenliğinde kuantum bilişimin ve bankacılık ile finansta düzenlemeler ve yönetişimin etkisini ele alıyor.

.class="m-10 w-100"

Yapay zeka ve kuantum bilişimin bankacılık sektöründeki önemi

Bankacılık sektörü, yapay zeka ile kuantum bilişimin yakınsamasının yönlendirdiği köklü bir dönüşümden geçiyor. Bu ileri teknolojiler, finansal hizmetler sektörünü yeniden biçimlendiriyor; benzeri görülmemiş düzeyde verimlilik, maliyet tasarrufu ve gelişmiş müşteri deneyimleri getiriyor.

Yapay zeka yazılım pazarının hızla artan geliri: büyümenin görselleştirilmesi

AI Software Market's Surging Revenue: A Visualization of Growth .class="img-fluid w-100 clearfix fade-in"

Yapay zeka yazılım pazarı dikkate değer bir büyüme eğrisi izliyor; yıllık gelirin 2025'e kadar 126 milyar dolara ulaşması öngörülüyor.

Bu görselleştirme, pazarın 2018'den 2025'e kadarki dikkat çekici büyümesini ortaya koyuyor ve çeşitli sektörlerde yapay zeka destekli çözümlere yönelik artan talebi vurguluyor.

Bankacılıkta yapay zekanın gücü

Yapay zeka algoritmaları, büyük hacimli verileri analiz etme, örüntüleri belirleme ve bilinçli kararlar verme konusunda dikkate değer yetenekler gösterdi. Bu yetenek, bankaların operasyonlarının çeşitli alanlarında paha biçilmez değerde olduğunu kanıtlıyor.

Risk değerlendirmesi: Yapay zeka destekli risk yönetimi sistemleri, kredi değerliliğini ölçmek, olası dolandırıcılığı belirlemek ve finansal riskleri azaltmak için karmaşık finansal verileri analiz edebilir. Bu, bankaların daha bilinçli kredilendirme kararları vermesini ve sermayelerini korumasını sağlar.
Kredi onay süreçleri: Yapay zeka, kredi onay süreçlerini akıcı hale getirerek işlem sürelerini kısaltabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Bankalar, görevleri otomatikleştirerek ve öngörücü analitikten yararlanarak başvuruları daha verimli ve daha hızlı işleyebilir.
Yatırım portföyü optimizasyonu: Yapay zeka, yatırım portföylerini optimize etmek için piyasa eğilimlerini, risk faktörlerini ve bireysel yatırım hedeflerini analiz edebilir. Bu, müşterilerin risk iştahlarını etkin biçimde yönetirken finansal hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Dolandırıcılık tespiti: Yapay zeka algoritmaları, işlem verilerinde dolandırıcılık faaliyetine işaret edebilecek örüntüleri tespit edebilir. Bu, bankaların şüpheli işlemleri işaretlemesini ve finansal kayıpları önlemek için gerekli önlemleri almasını sağlar.
Müşteri hizmetleri: Yapay zeka, proaktif destek sunarak, sorguları hızla çözerek ve kişiselleştirilmiş ürünler ile hizmetler önererek insan müşteri hizmetleri etkileşimlerini güçlendirebilir. Bu, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırabilir.

.class="m-10 w-100"

Kuantum bilişim: benzersiz veri analizinin önünü açmak

HSBC ⧉, kuantum bilişimi finans sektörüne entegre etmede öncü konumda yer aldı. Banka, kuantum teknolojilerinin gerçek dünya sorunlarına uygulanmasını incelemek için teknoloji sağlayıcıları ve araştırma laboratuvarlarıyla iş birliği yaptı.

HSBC, 2023'te yapay zeka destekli döviz alım satımını kuantumla koruyan ⧉ ilk banka oldu. Dünyada bir ilk olan denemede HSBC, Euro'dan ABD dolarına 30 milyon euroluk bir alım satım senaryosunu güvence altına almak için Kuantum Anahtar Dağıtımı kullandı. Bu deneme, kuantum teknolojisinin ticari olarak erişilebilir ve ölçeklenebilir hale geldiğinde her değerdeki işlemi koruyacağını gösterdi.

.class="m-10 w-100"

Açık kaynak yapay zekanın yükselişi: yapay zekada bir paradigma değişimi

2023 yılı, özellikle büyük dil modelleri (LLM) alanında açık kaynak yapay zeka teknolojisinin benimsenmesinde dikkate değer bir artışa tanık oldu. Açık kaynak yapay zeka, kaynak kodu geliştiricilere, araştırmacılara ve diğer paydaşlara açık olan yapay zeka yazılımlarını ve araçlarını ifade eder.

Yapay zeka teknolojisinin bu demokratikleşmesi önemli ilerlemeleri teşvik etti, açık kaynak modellerin çoğalmasını hızlandırdı ve LLM'leri yapay zeka inovasyonunda ön saflara yerleştirdi. Bu modeller, çeşitli sektörlerde inovasyonu yönlendirmede, karar almayı güçlendirmede ve risk yönetimini iyileştirmede belirleyici bir rol oynadı.

Açık kaynak LLM'ler: yapay zeka alanını dönüştürmek

WizardLM ⧉ ve LLaMA 2 ⧉ gibi açık kaynak LLM'ler, kapalı kaynak modellere karşı güçlü rakipler olarak ortaya çıktı. Örneğin, ekonomik bir LLM olan Vicuna ⧉, tüm eğitim sürecinin yalnızca 300 dolara mal olmasına rağmen ChatGPT'nin yeteneklerinin yüzde 90'ına ulaştı. LLaMA 2 ⧉, bugüne kadarki en düşük ihlal puanlarına ulaşarak etik yapay zeka için altın standardı belirledi. Açık kaynak LLM'ler, yorumlanabilirlikten yoksun "kara kutu" kapalı kaynak LLM'lere kıyasla daha şeffaf ve daha özelleştirilebilir.

2023'te açık kaynak yapay zeka modellerinin patlayıcı büyümesi

Explosive Growth of Open-Source AI Models in 2023 .class="img-fluid w-100 clearfix fade-in"

Bu çubuk grafik, hem proje sayısında hem de katkı sayısında çarpıcı bir artışla, 2023'te açık kaynak yapay zeka modellerinin dikkate değer yükselişini canlı biçimde gösteriyor. Bu eğilim, yapay zeka topluluğunda inovasyonu yönlendirmede ve iş birliğini teşvik etmede açık kaynak yapay zekanın artan önemini vurguluyor.

Birçok açık kaynak LLM, çığır açan yetenekleriyle önemli ilgi topladı:

Mixtral 8x7B ⧉: Mistral AI tarafından geliştirilen bu güçlü yapay zeka dil modeli, açık ağırlıklarıyla öne çıkar ve rakiplerinin modellerine göre daha az kısıtlamayla yerel çalıştırmaya olanak tanır. 32K tokene kadar bağlam pencerelerini işler ve Fransızca, Almanca, İspanyolca, İtalyanca ve İngilizce dahil çeşitli dilleri destekler. Mixtral 8x7B ⧉, birleşimsel çalışma, veri analizi, yazılım sorun giderme ve programlama için tasarlanmıştır. Belirli kıyaslamalarda OpenAI'nin GPT-3.5'iyle eşleştiğini veya onu geçtiğini ve Meta'nın LLaMA 2-70B modelinden daha iyi performans gösterdiğini iddia eder.
GPT-NeoX-20B ⧉: 20 milyar parametreyle GPT-NeoX-20B, önde gelen açık kaynak LLM'lerden biridir. GPT-NeoX-20B, GPT-3'e dayanır ancak performansı ve verimliliği artırmak için eşzamanlı veri paralelliği ve gradyan kontrol noktası (gradient checkpointing) getirir. Model; soru yanıtlama, özetleme ve çeviri dahil çeşitli görevlerde olağanüstü performans göstermiştir.
GPT-J ⧉: 6 milyar parametreyle GPT-J ⧉, daha büyük modellere kıyasla daha fazla erişilebilirlik sunar. GPT-J ⧉, Pile veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve kökleri GPT-2 mimarisiyle ortaktır. Konuşma inceliklerini kavrar, çeşitli kaynaklardan içgörüler sunar, tonunu ve üslubunu uyarlar ve etik ile sorumlu içerik üretimini önceliklendirir.
OPT-175 ⧉B: 175 milyar parametrelik benzeri görülmemiş bir boyutla öne çıkan OPT-175B ⧉, verimlilik ve ölçek açısından bir dev olarak konumlanır. Ağırlıklı olarak İngilizce cümleler içeren etiketlenmemiş metin verileri üzerinde eğitilen OPT-175B ⧉, giriş metnini hiyerarşik olarak işlemek için Transformer mimarisini kullanır. Model; soru yanıtlama, özetleme ve çeviri dahil çeşitli görevlerde etkileyici performans göstermiştir.
LLMa 2 ⧉: 1,6 milyar parametreyle LLMa 2 ⧉, soru yanıtlama, özetleme ve çeviri dahil geniş bir görev yelpazesine hitap ederek çok yönlülüğünü sergiler. Pile veri kümesi üzerinde eğitilen ve Transformer mimarisini kullanan LLMa 2 ⧉, çeşitli uygulamalarda uyarlanabilirliğini kanıtlar.
Google Gemini LLM ⧉: 2023'te tanıtılan Google Gemini LLM ⧉, büyük dil modelleri alanında önemli bir adımı temsil eder. PaLM 2 ⧉'nin halefi olarak sunulan Gemini LLM ⧉; doğal dil anlama, farklı yaratıcı metin biçimleri üretme ve sorunları çözmek için bilgi uygulama dahil çeşitli alanlarda üstün olacak biçimde tasarlanmıştır. Çok kipli (multimodal) verileri işleme yeteneğiyle Google Gemini LLM ⧉; bilgisayarlı görü, bilimsel araştırma ve sağlık gibi alanlardaki uygulamalar için büyük bir potansiyel taşır. Model şu anda farklı hesaplama gereksinimlerine hitap eden üç boyutta sunuluyor: Ultra, Pro ve Nano.

Açık kaynak yapay zeka dönüşümü: yapay zekanın geleceğini biçimlendirmek

Açık kaynak yapay zeka dönüşümü, yapay zeka geliştirme, dağıtım ve kullanımını temelden değiştiriyor. Açık kaynak teknoloji, yapay zekayı daha erişilebilir, daha uygun maliyetli ve daha çok yönlü hale getirerek yapay zekanın yeteneklerini demokratikleştiriyor ve çığır açan inovasyonlar ile uygulamaların önünü açıyor. Açık kaynak hareketi ivme kazandıkça, yapay zekanın geleceğini ve dünyamız üzerindeki derin etkisini biçimlendirecek daha da dönüştürücü ilerlemeleri güvenle öngörebiliriz.

.class="m-10 w-100"

Yapay zekayı düzenlemenin zorlukları

Bir başka zorluk, yapay zeka sistemlerinin adil ve önyargısız olmasını sağlamaktır. Yapay zeka sistemleri, eğitildikleri verilerdeki mevcut önyargıları sürdürebilir. Bu nedenle şeffaf ve hesap verebilir, ayrıca olası önyargıları belirlemek ve gidermek için denetlenebilir yapay zeka sistemleri geliştirmek önemlidir.

Son olarak, yapay zekanın geliştirilmesi ve dağıtımı için etik kurallar belirlemek önemlidir. Yapay zeka sistemleri, insan haklarına saygılı ve sorumlu bir biçimde tasarlanmalı ve kullanılmalıdır. Örneğin, yapay zeka sistemleri bireylere zarar vermek veya onları istismar etmek için kullanılmamalı ve bireylerin mahremiyetini ihlal etmek için kullanılmamalıdır.

Bu zorlukların üstesinden gelmek; hükümetleri, işletmeleri, araştırmacıları ve sivil toplumu kapsayan çok paydaşlı bir yaklaşım gerektirecektir. Mahremiyet ve güvenlik ihtiyacını inovasyon ihtiyacıyla dengeleyecek biçimde yapay zekanın nasıl düzenleneceği konusunda şimdiden konuşmaya başlamak önemlidir.

Yapay zeka yönetişiminin durumu

The State of AI Governance .class="fade-in w-100 p-3 me-3 img-thumbnail "

2023'te önemli küresel girişimler ve gelişmeler, yapay zeka yönetişimi ve düzenlemesinin görünümünü biçimlendirdi. Bu faaliyetler, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesini ve dağıtımını denetlemek için sağlam çerçevelere duyulan ihtiyacın ⧉ giderek daha fazla kabul gördüğünü yansıtıyor.

ABD'de Başkan Joe Biden, yapay zekayla ilişkili riskleri yönetmek ve yapay zekanın yönetişimine ilişkin uluslararası çabaları desteklemek için bir başkanlık kararnamesi ⧉ çıkardı. Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi (OSTP) ⧉, yapay zeka yönetişimini bilgilendirmek için araştırmacılar, şirketler ve sivil toplumla kapsamlı görüşmeler yürüttü. ABD; G7 Hiroşima Yapay Zeka Süreci'ne ve Birleşik Krallık'ın Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi'ne ⧉ katılım dahil, müttefikleri ve ortaklarıyla yapay zeka yönetişimi üzerinde çalışıyor.

Birleşik Krallık, ilk Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi'ne ⧉ ev sahipliği yaparak küresel hükümet liderlerini yapay zekanın riskleri ve uluslararası düzeyde koordine edilmiş eylem ⧉ hakkında görüşmek üzere bir araya getirdi.

Bletchley Bildirgesi ⧉, Birleşik Krallık'taki ilk Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi sırasında 28 ülke ile AB'nin yapay zekanın oluşturduğu riskleri ele almak için birlikte çalışma taahhüdünde bulunmasına tanık oldu.

MIT liderleri ve akademisyenleri, politika yapıcıların daha iyi denetim oluşturmasına yardımcı olmak için yapay zeka yönetişimine ilişkin bir dizi politika özeti yayımladı. A Framework for U.S. AI Governance: Creating a Safe and Thriving AI Sector ⧉, mevcut hükümet kuruluşlarının yapay zeka araçlarını düzenlemesini öneriyor.

Amerika kıtası, Afrika, Asya ve Avrupa'daki 60'tan fazla ülke ulusal yapay zeka stratejileri yayımlayarak yapay zeka yönetişimine yönelik küresel ivmeyi yansıttı. Çin; Global AI Governance Initiative ⧉ ve Interim Administrative Measures for the Management of Generative AI Services ⧉ dahil olmak üzere ilkeler ve düzenlemeler başlatma konusunda etkin oldu.

Bu girişimler ve gelişmeler, sorumlu yapay zeka geliştirme ve dağıtımı sağlamak için koordineli ulusal ve uluslararası çabalara duyulan artan ihtiyacı gösteriyor. İlerleme kaydedilmiş olsa da, yapay zekanın karmaşık ve hızla gelişen doğası, sürekli dikkat gerektiren zorlukları beraberinde getiriyor.

.class="m-10 w-100"

Sonuç

2023 yılı, özellikle bankacılık sektöründe yapay zeka ve kuantum bilişim alanlarında önemli ilerlemelere tanık oldu. HSBC'nin yapay zeka destekli alım satım için kuantum korumasını öncü biçimde kullanması, bu teknolojilerin bankacılık sektöründe uygulanmasında önemli bir kilometre taşını temsil ediyor. Açık kaynak modeller yapay zekanın olgunlaşmasını hızlandırdı; MIT'nin yapay zeka yönetişimine ilişkin teknik raporları ise düzenleme için bir yol haritası sunuyor. Bu gelişmeler, bankacılık ve finans için derin sonuçlar doğurarak yapay zeka ve kuantum bilişimin geleceğini biçimlendirecek.

.class="m-10 w-100"

Yapay zeka ve kuantum bilişimin bankacılık sektörü üzerindeki etkisi hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?

Son olarak, bu makalenin bankacılık sektöründe yapay zeka ve kuantum bilişimin dönüştürücü gücüne ilginizi çekmiş olmasını umuyorum.

Bankacılık sektöründe yapay zeka ve kuantum bilişimin kesişimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, LinkedIn ⧉ üzerinden veya İletişim sayfası ⧉ aracılığıyla bana ulaşmaktan çekinmeyin.

Ayrıca yeni YouTube kanalım Banking on Quantum ⧉ üzerinden bana katılabilirsiniz; burada bu dönüştürücü teknolojilerdeki son gelişmeleri ve bunların finansın geleceğine ilişkin sonuçlarını inceleyeceğim.

Banking on Quantum'a bugün abone olun ve hızla gelişen bu alanda önde kalın. ⧉

Zaman ayırdığınız için tekrar teşekkür eder, sizden haber almayı dört gözle beklerim.

.class="m-10 w-100"

Son inceleme 2026-08-10.

Bu makaleyi yeniden yayınla

Bankacılıkta yapay zeka ve kuantum bilişim: 2023 değerlendirmesi — Sebastien Rousseau

2023'ün teknolojik görünümü: bankacılığı dönüştüren yapay zeka ve kuantum bilişim, yükselen açık kaynak modeller ve gelişen düzenlemeler ile yönetişim.

Bu makale şu lisans altında yayınlanmıştır Creative Commons Attribution 4.0 International. Yeniden yayın, kanonik URL'ye atıfta bulunulmasını gerektirir.

Bankacılıkta yapay zeka ve kuantum bilişim: 2023 değerlendirmesi — Sebastien Rousseau

2023'ün teknolojik görünümü: bankacılığı dönüştüren yapay zeka ve kuantum bilişim, yükselen açık kaynak modeller ve gelişen düzenlemeler ile yönetişim.

Originally published at https://sebastienrousseau.com/tr/2023-12-18-bankacilikta-yapay-zeka-ve-kuantum-2023-degerlendirmesi/ by Sebastien Rousseau.
Licensed under CC-BY-4.0.

SEBASTIEN ROUSSEAU FOUNDER · ENGINEER