Yapay zekanın finans ve siber güvenlik dünyasında önemi artıyor

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.

Teknoloji 12.09.2019, 10:12
42
Yapay zekanın finans ve siber güvenlik dünyasında önemi artıyor

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.

İOS Mobil Uygulamamız İçin Tıklayınız.

Android Mobil Uygulamamız İçin Tıklayınız.

Sosyal Medya Hesaplarımızı Takip Ederek İlanlardan Anında Haberdar Olun.

Twitter'da Takip Etmek İçin Tıklayınız.

Facebook Grubumuz İçin Tıklayınız.

Instagram Sayfamız için Tıklayınız

KPSSCAFE.COM.TR | ANKARA

Yorumlar (0)
Yeni Nesil E Ticaret Çözümleri için OmniTicaret!
-4°
sisli
Günün Anketi Tümü
Yerli Otomobili Beğendiniz mi?
Yerli Otomobili Beğendiniz mi?
Namaz Vakti 18 Ocak 2020
İmsak 06:32
Güneş 08:01
Öğle 13:04
İkindi 15:35
Akşam 17:57
Yatsı 19:20
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Sivasspor 17 37
2. Başakşehir 17 33
3. Trabzonspor 17 32
4. Fenerbahçe 17 31
5. Beşiktaş 17 30
6. Alanyaspor 17 29
7. Galatasaray 17 27
8. Malatyaspor 17 24
9. Gaziantep FK 17 24
10. Göztepe 17 23
11. Denizlispor 17 22
12. Çaykur Rizespor 17 20
13. Gençlerbirliği 17 18
14. Konyaspor 18 18
15. Kasımpaşa 17 15
16. Antalyaspor 17 14
17. Ankaragücü 18 12
18. Kayserispor 17 10
Takımlar O P
1. Hatayspor 17 36
2. Erzurum BB 17 30
3. Keçiörengücü 17 28
4. Menemen Belediyespor 18 28
5. Akhisar Bld.Spor 17 27
6. Bursaspor 17 27
7. Ümraniye 17 25
8. Adana Demirspor 17 24
9. Balıkesirspor 17 24
10. Altay 17 24
11. Giresunspor 18 24
12. Fatih Karagümrük 17 23
13. İstanbulspor 17 19
14. Altınordu 17 18
15. Osmanlıspor 17 13
16. Boluspor 17 13
17. Adanaspor 17 12
18. Eskişehirspor 17 6
Takımlar O P
1. Liverpool 21 61
2. Man City 22 47
3. Leicester City 22 45
4. Chelsea 22 39
5. M. United 22 34
6. Sheffield United 22 32
7. Wolverhampton 22 31
8. Tottenham 22 30
9. Crystal Palace 22 29
10. Arsenal 22 28
11. Everton 22 28
12. Southampton 22 28
13. Newcastle 22 26
14. Brighton 22 24
15. Burnley 22 24
16. West Ham 21 22
17. Watford 22 22
18. Aston Villa 22 21
19. Bournemouth 22 20
20. Norwich City 22 14
Takımlar O P
1. Barcelona 19 40
2. Real Madrid 19 40
3. Atletico Madrid 19 35
4. Sevilla 19 35
5. Getafe 20 33
6. Real Sociedad 19 31
7. Valencia 19 31
8. Athletic Bilbao 19 29
9. Villarreal 19 28
10. Granada 19 27
11. Levante 19 26
12. Osasuna 19 24
13. Real Betis 19 24
14. Real Valladolid 19 21
15. Deportivo Alaves 19 20
16. Eibar 19 19
17. Celta de Vigo 19 15
18. Mallorca 19 15
19. Leganés 20 14
20. Espanyol 19 11
Yeni Sayımız
Günün Karikatürü Tümü