Yapay zekânın (AI) ve üretken yapay zekânın (GenAI) potansiyel dönüştürücü etkisi, varlık yönetimi alanı üzerinde de giderek artıyor. EY-Parthenon tarafından hazırlanan Varlık Yönetiminde Üretken Yapay Zekâ (GenAI) araştırması; şirketlerin GenAI teknolojisinden tam anlamıyla yararlanabilmesi için stratejik ortaklıklar ve ekosistemler kurulmasının kritik öneme sahip olduğunu ortaya koyuyor.

 

225'ten fazla üst düzey yöneticiyle yapılan araştırma, şirketlerin %75’inin GenAI ekiplerini harekete geçirdiğini belirtiyor. Sektör genelinde GenAI yatırımlarının temel belirleyicilerinin; müşteri deneyimi iyileştirmeleri (%69), görev otomasyonu (%62) ve maliyet düşüşü (%56) olduğu görülüyor.

 

Varlık yönetiminde GenAI'nın benimsenmesinin önündeki zorluklar

Varlık Yönetiminde Üretken Yapay Zekâ (GenAI) araştırmasına yanıt verenlerin çoğunluğu (%63) GenAI kullanım örneklerinde harici verilerden endişe duyuyor. Bu liderler, veri doğruluğunu (%67), veri kalitesini (%45) ve veri gizliliğini (%42) en önemli endişeleri olarak belirtiyor. 

 

Birçok lider, GenAI kullanımına ilişkin yönergelerde netlik konusunda eksiklik olduğunu düşünüyor. Ankete katılanların çoğunluğuna göre bu belirsizlik GenAI kullanımını yavaşlatabilir. Bu endişe en yüksek oranda özel bankalar (%65) ve varlık yöneticileri (%62) arasında görülüyor. Araştırmaya katılanlar aynı zamanda kendi yeteneklerini genişletmek için dış ortaklıklara ve ekosistemlere duyulan ihtiyacın da farkındalar. Özel bankaların %66'sı ve varlık yöneticilerinin %70'i ofis içerisinde GenAI öncelikleri üzerinde yürütülecek ortaklıklar düşündüklerini söylüyor.

 

Yapay zekâ yolculuğunda atılması gereken beş adım

Araştırmaya katılanların çoğunluğu GenAI'nın büyük potansiyelini görüyor. Varlık yöneticilerinin %86'sı bunun üretkenliği artıracağına inanıyor ve %66'sı gelişmiş bir müşteri deneyimi bekliyor. Dahası, varlık yöneticilerinin %68'i GenAI'dan en büyük zaman ve maliyet tasarrufunun gelişmiş müşteri hizmetlerinden gelmesini bekliyor.

 

1. İş modelini yeniden tasarlayın

Firmalar dönüştürücü teknolojilerle, iş modellerinin bozulmasına yönelik stratejik bir vizyon geliştirerek, çabalarını ve yatırımlarını buna göre düzenleyerek kendilerini başarıya hazırlayabilir. Varlık yöneticileri, GenAI'nın tavsiyeyi nasıl demokratik hale getirebileceğini ve müşteri-danışman deneyimlerini nasıl dönüştürebileceğini düşünmelidir. Varlık yöneticileri, yatırım fikirleri oluşturmak ve tekliflerini farklılaştırmak için dış bilgilerden yararlanarak yeniden değer arayışına girebilir. 

 

2. Operasyonları yeniden düşünün

Tekrarlanan, veriye dayalı görevlerin otomatikleştirilmesi ve optimize edilmesi, işletme genelinde önemli kazanımlar sağlayabilir. Veri toplama, analiz ve veri girişi birçok firma için umut verici başlangıç noktalarıdır. Sonuçların uygun ölçümlerle izlenmesi, firmaların en faydalı kullanım senaryolarını belirlemesine ve gelecekteki yatırım önceliklerini ayarlamasına yardımcı olabilir.  

 

3. Sağlam bir yönetişim çerçevesi oluşturun

GenAI modelleri şirketlerin her alanında daha geniş çapta benimsendikçe mevcut riskleri artıracak ve yenilerini ortaya çıkaracaktır. Bu durum hem dahili uygulamalar hem de üçüncü taraf araçlar için güçlü risk yönetimi yönetimini her zamankinden daha önemli hale getiriyor. Yeni ve artan risklerin ele alınması için net politikalar, güçlü test uygulamaları ve kişilerin gözetimi gereklidir. Ayrıca etkili ve dayanıklı risk yönetimi stratejilerinin de merkezini oluşturur.

 

4. Temel verilere, yeteneğe ve altyapıya yatırım yapın

GenAI ile uzun vadeli başarı, veri yönetiminden yetenek ve teknoloji altyapısına kadar çok çeşitli alanlarda güçlü yetenekler gerektirir.

 

5. Ekosistemleri geliştirmek için ortaklıklar kurun

Ortaklıklar, şirketlerin GenAI teknoloji ve yetenek boşluklarını kapatmasına, inovasyonu hızlandırmasına ve uzun vadeli rekabet avantajı kazanmasına yardımcı olabilir. Şirketler, her alanda yüksek öncelikli kullanım senaryolarını yürütmelerine yardımcı olabilecek ortakları düşünmelidir. İş süreçlerinde dış kaynak kullanan şirketler, müşteri hizmetleri görevlerini otomatikleştirmek için uygun bir seçenek olabilir.

 

Dış kaynak kullanımı ve hizmet olarak yazılım ilişkilerinin ötesine bakıldığında ise teknoloji veya diğer firmalarla yapılan stratejik ortaklıklar; büyük ölçekli dil modellerine erişim (LLM), uygulama geliştirme ve diğer kritik alanlarda yardımı destekleyebilir.