Couchbase Ürün ve Stratejiden Sorumlu Başkan Yardımcısı Rahul Pradhan, Couchbase'in 500 küresel IT lideriyle yaptığı son araştırma sonuçları hakkında bilgi verdi.
Finansal hizmet sektörü, üretken yapay zeka ile birlikte büyük bir dönüşüme hazırlanıyor. Günümüzün tüketicileri ve işletmeleri, finans yönetimi söz konusu olduğunda hızlı, kullanışlı ve kişiselleştirilmiş hizmetlere artık kolayca ve pratik bir şekilde ulaşabilmeyi bekliyor. Ancak yapay zeka, etkileşimli bankacılık veya gelişmiş dolandırıcılık tespiti gibi yeteneklerle dijital deneyimde devrim yaratmayı vaat etse de, birçok finans kuruluşu altyapı ve veri yönetimine önemli yatırımlar yapmadan bu tür girişimleri uygulamaya henüz hazır bir konumda bulunmuyor.
Couchbase'in 500 küresel IT lideriyle yaptığı son araştırma; finansal hizmet kuruluşlarının, 2024 yılında IT modernizasyon yatırımlarını %33 oranında artıracak olmalarına rağmen artan veri taleplerine karşı hazırlıksız olduklarını düşündüklerini ortaya koydu.
Üretken yapay zekanın yükselişi, müşterilerle daha kişiselleştirilmiş, empatik ve bağlama duyarlı bir şekilde etkileşim kurmak için büyük dil modelleri ve makine öğrenimi üzerine araştırmalar yapan kuruluşlarla birlikte finans sektöründe yeni fırsatların önünü açıyor. Couchhbase’in yaptığı araştırma, neredeyse tüm finans kuruluşlarının 2024 yılında üretken yapay zekayı kullanarak çalışma şekillerini değiştirmeyi planladıklarını ortaya koydu. Bununla birlikte, bu kuruluşların hemen hemen yarısı (%47), sahip oldukları veri yönetme becerisinin önemli bir yatırım olmadan üretken yapay zekanın gereksinimlerini karşılayamayacağından endişe ediyor.
Üretken yapay zeka destekli uygulamalar, müşterilerin sürekli değişen finansal ihtiyaçlarını ve hedeflerini karşılamak için gerekli esnekliği sağlayabiliyor. Bir uygulamanın başarılı olabilmesi, doğru ve tutarlı verilere anında erişim sağlayabilen güvenilir bir veri altyapısına sahip olmaya bağlıdır. Aksi takdirde kuruluşlar çok kritik hatalar yaşanması riskiyle karşı karşıya kalabilir.
Araştırma, yapay zeka yatırımı ve IT modernizasyonuna yönelik önemli bir çaba olmasına karşın, finansal hizmet kuruluşlarının eski sistemler, yapay zekaya hazırlık ve yapay zekaya çok hızlı geçilmesiyle birlikte oluşabilecek riskler gibi altyapı zorlukları ve endişeleriyle karşı karşıya olduğunu ortaya koydu:
Üretken yapay zekanın veri ile ilgili taleplerini karşılayabilme: Finansal hizmet kuruluşlarının %44'ü üretken yapay zekaya uygun bir veri stratejisi için gerekli tüm unsurlara sahip değil. Gerçek zamanlı veri erişimi ve paylaşımı, doğruluk için vektör araması, güvenilir veri yönetimi ve üretken yapay zeka konuşmalarının depolanması için konsolide veritabanı altyapısı gibi yetenekler, üretken yapay zekanın veri ile ilgili taleplerini karşılama adına büyük önem taşıyor.
Eski teknolojilerin modernizasyon çabalarının aksamasına neden oluyor: Eski sistemler projelerin başarısız olmasına, gecikmeler yaşanmasına veya iptal edilmesine neden olarak yılda ortalama 4,7 milyon doların boşa harcanmasına ve finans kuruluşlarındaki stratejik girişimlerde 20 haftalık gecikmelere yol açıyor.
Stratejik yatırımlar yapılması: Kuruluşların %76'sı daha hızlı geliştirme için yapay zeka araçlarına yapılan yatırımı artırıyor ve %61'i yeni yapay zeka uygulamalarını etkinleştirmek için uç bilişimin kritik önemde olduğunu söylüyor.
Yapay zekanın aceleyle benimsenmesi endişeleri de beraberinde getiriyor: Finans şirketlerinin %68'i, çoğu kuruluşun üretken yapay zekayı etkin ve güvenli bir şekilde kullanmak için gerekenleri doğru bir şekilde anlamadan aceleyle benimsediğine inanıyor. Endişe verici bir şekilde, bu işi aceleyle yapmak diğer kritik alanların da zararına olmuştur - işletmelerin %46'sı yapay zeka hedeflerine ulaşmak için yapılan harcamaları IT desteği ve güvenlik gibi diğer önemli alanlardan kaydırmıştır.
Üretkenliğin artması önemli: Finans kuruluşlarındaki IT departmanlarının %71'i, daha azıyla daha fazlasını yapma baskısıyla karşı karşıya kalıyor. Yalnızca rekabetçi kalabilmek için %32'lik bir üretkenlik artışına gerek duyulması, katılımcıların %98'inin 2024 yılında üretken yapay zeka kullanmak için belirli hedeflerinin bulunmasına katkıda bulunuyor.
Altyapıya yatırım yapılması: Katılımcıların %59'u, üretken yapay zekanın desteklenebilmesi açısından yetersiz işlem gücü ve veri merkezi altyapısından endişe ederken, %64'ü kurumsal sosyal ve çevresel sorumlulukları engel olarak görüyor. Birçoğu olası çözümlerden habersiz - %64'ü, tek bir platformda vektör arama özellikleri de dahil olmak üzere tüm çok amaçlı erişim ihtiyaçlarını destekleyen çözümlerin varlığına rağmen, üretken yapay zeka için gerekli tüm yeteneklere sahip olmak için birden fazla veritabanına ihtiyaç olduğuna inanıyor.
Son kullanıcıların uyarlanabilirlik ihtiyacı: Finansal hizmet kuruluşlarının %53'ü, kullanıcı deneyimlerini sürekli olarak iyileştirme baskısı altında olduklarını söylüyor. Araştırma, ortalama bir tüketiciye yönelik bir uygulamanın 19 ayda, çalışanlara yönelik bir uygulamanın ise 20 ayda beklentilerin gerisinde kaldığını ortaya koydu. Buna karşın, katılımcıların %20'si uyarlanabilirliğin (bir uygulamanın verdiği hizmeti kullanıcıların beklentilerine göre değiştirebilme yeteneği) uygulamalar adına en önemli özelliklerden biri olacağını söylüyor.
Üretken yapay zekanın dijital finansal hizmetlerde kullanılması kuruluşlar için yeni kapılar açabilir. Kuruluşlar, üretken yapay zekadan tam anlamıyla faydalanabilmek için çok amaçlı veri platformlarını da içerebilecek stratejik veri altyapısı yatırımları yapmalıdır. Yapay zekanın ihtiyaç duyduğu hızlı veri analitiğini karşılayabilecek veri yönetimi stratejilerini başarıyla uygulayabilen kuruluşlar, kullanıcıların talep ettiği uyarlanabilir, yüksek derecede kişiselleştirilmiş ve bağlama duyarlı deneyimleri sunabilecektir.
Couchbase gibi esnek ve çok amaçlı bir veritabanı çözümü, verimliliği artırabilir, masrafları azaltabilir ve modern finansal hizmet kuruluşlarının tüm veri gereksinimlerini karşılayabilir. Couchbase ile kuruluşlar, çevikliklerini geliştirebilir, her ölçekte çalışabilir ve hızla gelişen finans sektörünün taleplerini karşılamak için gereken performans ve kullanılabilirliği sağlayabilir.
