Kendi kendine öğrenebilen sistemler; tıp, iş zekası, eğitim ve hatta oyunlar ve sanat gibi birçok alanda insanlara yardımcı olmaya başladı bile. Siber güvenlik ve finans da bunların arasında yer alıyor.
Yapay zekaya yönelik çeşitli yaklaşımlar bulunuyor. Düşünebilen, yeni şeyler öğrenebilen ve kendi varlığının bilincinde olan makineler henüz mevcut değil. Ancak, bilgisayarların özellikle programlanmadan bazı şeyleri öğrenebilmesini sağlayan yöntemler ve teknolojiler bulunuyor. Bu tür yapay zekaya, son günlerde sıklıkla kullanılan bir terim olan makine öğrenimi adı veriliyor.
Makine öğreniminden büyük ölçüde yararlanabilecek alanlardan biri de finans. Yapay zeka tabanlı yazılımlar, finans kurumlarının kredi başvuruları için mantıklı karar verebilmelerine yardımcı olabiliyor. Kendi kendine öğrenebilen sistemler, aralarında sosyal medya ve tarayıcı verileri gibi binlerce değişkeni değerlendirip, özellikle de sağlam kredi geçmişi olmayan kişiler için daha doğru sonuçlar elde edebiliyor. Müşteri deneyimini büyük ölçüde değiştiren unsurlar arasında konuşma robotları ve sanal asistanlar da yer alıyor.
Cbot Kurucusu ve CEO’su Mete Aktaş, “Müşteri etkileşimi yaklaşımında bir değişime şahit oluyoruz.İnsanlar doğal, sade ve doğrudan deneyimler arıyor. Karşılıklı görüşme ise bunun yeni arayüzünü oluşturuyor. ‘Karşılıklı görüşme odaklı bankacılık’, bankacılığın en doğal, doğrudan ve kolay yolu. Konuşma robotları ve sanal asistanlar, kendileri de birer self-service kanalı olsalar da müşterilerin kendi işlerini hallettiği web siteleri ve uygulamaların aksine, bankalardaki müşteri temsilcilerine benzer bir deneyim sunuyor.” diyor.
Yapay zeka destekli tahmine dayalı analizler, bankaların her zaman hazır ve kullanışlı ürün ve hizmetlerle müşterilerine yardımcı olmasını sağlıyor. Müşteriler ihtiyaç duydukları hizmeti zaman ve platform fark etmeksizin alabiliyor. Örneğin müşteriler, harcamaları olağan seviyenin üzerine çıktığında bildirim alabiliyor, bankalarının konuşma robotları üzerinden kartlarının kaybolduğunu bildirip anında kapatılmasını sağlayabiliyorlar.
Makine öğrenimi tabanlı siber güvenlik teknolojileri, önceden bilinmeyen zararlı yazılım tehditlerinin tespit edilmesini mümkün kılıyor. İlgili tehdit istihbaratı verilerinden “öğrenilenlerle” etkili tespit modelleri oluşturuluyor. Makine öğrenimini ilk uygulayanlardan biri olan Kaspersky, ürün ve hizmetlerinin verimli olmasını sağlamak için bu algoritmaları farklı alt sistemlerin farklı katmanlarında kullanıyor.
Kaspersky Orta Doğu, Türkiye ve Afrika Genel Müdürü Amir Kanaan, şunları söylüyor: “Siber güvenlik, yapay zekanın en fazla etki edeceği teknoloji alanlarından biri olacak. Çoğu kullanıcı, yapay zekanın temel uygulama şekilleri olan davranışsal/bağlamsal analiz veya makine öğreniminin faydaları konusunda ikna olmuş durumda. Rutin işleri algoritmalara bıraktığımızda araştırma ve geliştirmeye daha fazla alan kalıyor. Böylece müşterilerimize daha iyi bir koruma sunabiliyoruz. Gösterdiğimiz çaba, başarısızlıklarımız ve başarılarımız bize, makine öğrenimini zararlı yazılım tespitinde en etkili hale getirmek için nelerin önemli olduğunu öğretti.”
Makine öğreniminden yararlanmak isteyen şirketler aşağıdaki ipuçlarından yararlanabilir:
– Doğru veriye sahip olun. Makine öğrenimi, doğru veriyle beslenir. Kullandığınız verinin temsil gücü yüksek olmalı. Veriler söz konusu alanla ilgili olmalı ve gerektiğinde doğru etiketlenmeli.
– Makine öğrenimi hakkında teorik bilgi edinin ve belirli bir sektöre nasıl uygulayabileceğinizi öğrenin. Makine öğreniminin genel olarak nasıl çalıştığını anlamanız ve yeni çıkan başarılı yaklaşımları takip etmeniz gerekli. Öte yandan, bu alanlarda uzman kişilerle birlikte çalışmak da büyük önem taşıyor.
– Kullanıcıların nelere ihtiyaç duyduğunu anlayın ve onların bu pratik ihtiyaçlarını karşılamalarına yardımcı olacak ürünlere makine öğrenimini uygulama konusunda uzmanlaşın.
– Yeterli bir kullanıcı tabanına ulaşın. Kitle kaynağının gücünü kullanarak ürün veya hizmetin kalitesini artırın, gerekli geri bildirimleri toplayın.
