Önümüzdeki 10 Yıldaki Fintech Eğilimleri!

Amerika'daki bankalardan bazıları, müşterilerin istediği hizmetleri sunmak için yenilikçi çözümler geliştiren startuplar ve fintech girişimleri ile ortaklık kuruyor.

Paylaş

Yıllar önce, Steve Jobs ilk iPhone’u piyasaya sunduğunda, müşterilerin bankalarıyla etkileşim kurmalarının birincil platform olabileceği öngörüyordu. Yeni teknolojiler, müşterilerin tüm ürün ve hizmetlerini tüketme biçimini hızla değiştiriyor ve bankacılık da bundan farklı değil. Müşterilerin beklentileri, teknoloji şirketleri tarafından sunulan deneyimlerle belirleniyor. Telefonunuzdan bir taksi çağrısı yapabileceğiniz bir dünyada, müşteriler bankacılık deneyiminin de sezgisel olmasını bekliyor.

Amerika’daki bankalardan bazıları, müşterilerin istediği hizmetleri sunmak için yenilikçi çözümler geliştiren startuplar ve fintech girişimleri ile ortaklık kuruyor. İşte, bugün bankanın yenilikçiliğini yönlendiren teknolojilerin yanı sıra, bankacılığın önümüzdeki 10 yıl içinde nasıl yapılacağını değiştirecek teknolojiler:

1. Dijital Krediler (Şu an mevcut ve gelişiyor)

Dijital kredi, fintech hareketini başlatan ve medyada hâlâ en önemli örnek olan teknolojidir. Tüketiciler ve işletmeler daha fazla etkinliği çevrimiçi hale getirirken, benzeri görülmemiş miktarda veri yarattılar. Çevrimiçi kredi verenler, bu verileri, bir müşterinin borç yaratma işlemlerini otomatikleştirebilecek bilgisayar programları yaratarak, karar vermelerini ve kullanım yapmalarını sağlamak için kullanırlar.

Bu programlar, geleneksel underwriting kriterlerini (gelir veya nakit akışı analizi için borç gibi) veya şirketin web sitesinde ziyaretçi sayısı gibi geleneksel metrikleri daha az kullanırlar. Uygulamada bugünün platformlarının çoğu, ülkedeki bankalara aşina olacak geleneksel underwriting kriterlerini kullanmaktadırlar. Bu platformlar müşteriler için daha az ve daha istikrarlı kararlar almalarını sağlarken; daha az banka çalışanı da süreci daha hızlı işler hale getirir. Aynı zamanda, küçük bankaların rekabet etmelerini sağlar.

Teminatsız tüketici kredileri, dijital kredilerin bir etki yarattığı ve bugüne kadar en olgunlaştığı ilk pazar. Bugün, iki lider tüketici kredilendirme platformu (Lending Club ve Prosper) çeyrek boyunca kabaca 2.5 milyar dolarlık krediden kaynaklanmaktadır. Küçük işletme kredileri hızla ilerliyor ve hızla sayısallaşıyor. ABA, Akouba tarafından sunulan dijital ticari kredilendirme çözümlerini onayladı ve her seviyedeki bankaya bu platformları kullanarak müşteri hizmetlerini geliştirdi ve alım maliyetlerini önemli ölçüde düşürdü .

Önemli yeniliği yaşayan bir alan da ipotek kredilendirmesidir. İpotekli işleminler dijitalde uçtan uca gerçekleştirilmeden önce yapılması gereken uzun bir yol olsa da, teknoloji, formları sayısallaştırarak, bilinen bilgileri önceden doldurularak ve müşterinin süreçten önce tüm belgelerin sıralamasını sağlanarak süreç önemli ölçüde kolaylaştırılabilir. ABA , Finastra’dan (eski D + H) MortgageBot’u bu hizmetlerin çoğuna sağlamak için almıştır.

2. Biyometri (1-2 yıl sonra)

Müşterilerinin en hassas verilerini güvenilir saklama memurları olarak gören bankalar, veri güvenliğinde altın standarttır. Bu güvenliğin önemli bir bileşeninde, giriş yapan kişinin aslında bankanın müşterisi olduğundan emin olmaktır. Günümüzde, banka kimlik denetimi, genellikle, şifre ve annenizin kızlık soyadı gibi “tanıdığınız bir şey” üzerine kurulu iki faktör bulunur. Biyometri, parmak izi, selfie veya iris taraması gibi “sizin olduğunuz bir şey” temelinde doğrulama yaparak bu güvenlik düzeyini artırma fırsatı da bulunuyor.

Parolalar yalnızca gizli tutulduğu ve keskin bir gözlemcinin tahmin edemediği ölçüde güvenlidir. Sorun şu ki, bu şifreler genellikle sosyal medyayı ve kamuya açık veritabanlarını kullanarak suçluların kullanımına hazır olan doğum tarihimiz, çocuklarımızın isimleri veya evcil hayvanlarımıza (kişisel favori) gözler önüne serilen hayat parçalarımızdan oluşur. TeleSign tarafından hazırlanan 2015 çalışmasında beş kişiden birinin hesapların yüzde 73’ünün aynı şifreyle güvence altına alındığı belirtildi. Bu sorunun çözülmesi, bir şifre gerektiren çok sayıda hesaba sahip olduğumuz gerçeğidir; bu hesapları tutmak oldukça zordur.

Biyometrik teknoloji, tüm bu endişeleri gidermek için yardımcı olabilir. Parmak izi kimlik denetimi, bir zamanlar güvenli devlet kurumlarının ve James Bond filimlerinin içindeyken; şimdi akıllı kart parmak izi tarayıcıları bu teknolojiyi günlük tüketici kullanımı için erişilebilir hale getirdi.

Bunun getirdiği zorluk, biyometrik doğrulamanın olasılıklı olmasıdır. Bir doğru veya yanlış girişi belirlemek yerine biyometrik bir sistem, bir parmak izi veya iris taramasının orijinalle eşleşmesi ihtimalini hesaplar. Akıllı telefon donanımından gelen çıktı, genellikle, güven seviyesi hakkında az bilgi veren bir evet / hayır cevabıdır. Bir banka, bir müşterinin bakiyelerini yüzde 95’lik bir güven seviyesinde görmesine izin vermek isteyebilir, ancak parayı hesaptan çıkarmak için daha sıkı bir test gerektirebilir.

Sonuç olarak, bankalar daha güçlü kimlik doğrulama seviyeleri sağlayan ve daha fazla kontrol sağlayan yeni teknolojiler üretiyorlar ve üretmeye ihtiyaç duyuyorlar. Bunun bir örneği, tanımlama için ses kalıpları kullanan çağrı merkezleridir. Birçok firma selfie fotoğraf veya iris taramasıyla kimlik doğrulaması yapmak için telefonda öne bakan kamerayı kullanan bir teknoloji geliştirdi bile… Bir İngiliz bankası parmaklarınızdaki damarları tarayan ve büyük kurumsal hesaplarda kullanıcıların kimliğini doğrulayan bir sistemi oluşturmuş bulunuyor.

“Davranışsal biyometrik” teknolojiler üzerinde çalışan, banka web siteleri veya uygulamalarla nasıl etkileşim kurduklarına bağlı olarak kullanıcıların kimliğini doğrulayabilecek şirketler de bulunuyor. Akıllı telefonunuzu tutma biçiminiz ve yukarı-aşağı doğru nasıl hızlıca parmak kaydırdığınıza dair izler bile benzersiz şifrelemeler olabiliyor. Tüm bu teknolojiler geliştikçe, daha da sorunsuz işler hale geleceklerdir.

Geleneksel olarak, güvenlik ve kullanılabilirlik arasında bir ticaret avantajı vardır. Bir müşterinin hesabını daha iyi güvence altına alabilmek için ilave barikatlar ve ikincil güvenlik seviyeleri gerekir. Biyometrik teknoloji bankalara, müşterilerin hayatlarını kolaylaştıracak daha iyi güvenlik önlemleri koyma olanağı verir.

3. Müşteri Verileri (1-3 yıl sonra)

Dijital bir çağda veri, bir şirket için en değerli kaynaklardan biridir. Google ve Amazon gibi şirketler, platformu kullanarak kazanılan müşteri anlayışları üzerine kurulmuştur. Bankalar, bankaların ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına imkân tanımak suretiyle müşterilere gerçek değer kazandırma potansiyeline sahip muazzam miktarda müşteri verilerini barındırırlar.

Günümüzde, bankalardaki müşteri verileri genellikle yapılandırılmamıştır; tutarsız olan ve birbirleriyle konuşamayan sistemlerde barındırırlar. Tek bir müşterinin, farklı bir sisteme yerleştirilmiş ve tutarsız tanımlayıcıları olan birden fazla banka hesabı olabilir. Bir dizi banka ise günümüzde bu sistemleri bağdaştırmak için çalışıyor. Müşterilerin bütünleşik bir görünümünü oluşturmak için farklı müşteri verilerini bir araya getiren ek veri ambarları inşa etmeye çalışıyor.

Kitle bankacılığı bir ilişki işidir ve kitle bankaları müşterilerini çok iyi tanırlar çünkü bu müşterileri bilirler. Bu müşteriler bankalarıyla dijital olarak etkileşime girmeye devam ettikleri için bir müşterinin eksiksiz bir dijital görünümü, bir bankaya bu müşteriyi daha iyi anlamak ve sunmak için yardımcı dahi olabilir.

Bankalar, müşterilere bu kullanıcılarla ilgili daha fazla bilgi veren katma değerli hizmetler sunmaya başlamışlardır. Örneğin, Geezeo tarafından sunulan ve ABA tarafından onaylananlar gibi kişisel finansal yönetim araçları- bir bankanın, işlemlerini kategorilere ayırarak ve harcama eğilimlerini görerek kullanıcıların paralarını yönetmesine yardımcı olmasını sağlar. Bu araçlar ayrıca müşterilerin, bir bankada tuttuğu hesap verilerinin yanı sıra, diğer mali verileri (yatırımlar, emeklilik fonları veya otomobil kredileri gibi) toplamasına olanak tanır ve onlara, maliyelerinin kapsamlı bir görünümünü sunar. Örneğin, Geezeo verdiği hizmette, tahmini 17.000 finansal kurumdan veri toplamaktadır.

Müşteriler, bütçelerini daha iyi yönetmelerine, finansal hedefler belirlemelerine ve ulaşmalarına yardımcı olan bilgiler edinebilir. Buna karşılık bankalar, müşteriye daha iyi hizmet edebilmeleri için daha fazla bilgi sahibi olabilirler. Örneğin, bir müşteri parasını bir evde biriktiriyor olabilir. Banka, bunu bilebilir ve müşterinin ihtiyaçlarına uygun bir teklif hazırlayabilir.

4. Regtech (3-5 yıl sonra)

Düzenleyici teknoloji ya da regtech, bankaların mevzuata uygunluk yükünü hafifletmeye yardım etmek için teknolojinin uygulanmasını ifade eder. Fintech, müşterilere yönelik finansal hizmetleri sayısallaştırmak için kullanıldığı gibi, arka ofis mevzuat uyumluluğunu dijital ortama aktarmak, düzenleyici raporlamayı basitleştirmek ve riskleri daha iyi değerlendirmek ve düzenleyici uygunluğu izlemek için kullanılabilir.

Regtech’in uygulanması henüz emekleme aşamasında… Bazı fikirler düzenleyicilerin satın alınmasını ve teknolojinin olgunlaşmasını gerektirirken bazıları ise bugün mevcuttur. Örneğin, IBM yapay istihbarat sistemi Watson’ı, bankacılık profesyonellerinin düzenleyici ve mütekabil sorumluluklarını yerine getirmesine yardımcı olmak için eğitiyor.

Düzenleyici raporlama, dijital aksaklık için olgunlaşmış bir alan… Günümüzde, dosyalama çağrı raporları önemli bir zaman gerektiren üç aylık bir etkinliktir. Bir bankanın arka uç sistemlerine bağlanmış ve kilit raporlama alanlarının tümünü önceden doldurulmuş bir yazılım çözümü hayal etmek zor değil… Dahası, düzenleyiciler, bankadan devam eden bir görünüm sağlayacak ve bir bankadan istikrarlı bir veri beslemesi mümkün olabilecek.

Büyük bir potansiyele sahip olan bir diğer alan ise müşteri prosedürlerini bilmektir. Günümüzde, bir müşterinin kimliğini belirlemek ve doğrulamak, sürücü belgesi gibi fiziksel kimlik belgelerine dayanan manuel, zaman harcayan bir görevdir. Bazı durumlarda, bu belgeleri sayısallaştırmak bile yasadışıdır. Dijital kimlik, bankalara, yeni müşterileri tanımak ve riskleri yönetmek için hızlı ve doğru bir şekilde yardımcı olabilir.

5. Yapay Zeka (5-10 yıl sonra)

Yapay zeka, bilim kurgu filmlerinde uzun zamandır yer alıyor ve günümüzde de üzerine sıkça tartışılıyor. Ancak öğrenen ve yapay zekanın uyarlanan gerçek dünya örneklerini de yapılan çalışmalarda görüyoruz. Günümüzde AI, makine öğrenimi olarak bilinen bir işlemi anlatmaktadır. Makine öğrenimi, bilgisayarların özel programlamaya gerek duymadan nasıl çalışacaklarını öğretmelerini sağlar. Geleneksel bilgisayarın aksine, cihazlara belirli bir girdi verilir ve buna karşılık önceden programlanmış özel bir işlem yapılır; makine öğrenimi, bilgisayarların programlamalarını değiştirmesine ve yeni bilgiler erişirken farklı tepki vermelerine olanak tanır. Altta yatan teknoloji karmaşık olmakla birlikte, teknolojiyi daha erişilebilir yapan iki önemli kullanım örneğini güçlendirir:

Doğal dil işleme. Tech şirketleri, kullanıcıların soru sorma veya komutlar vermek suretiyle karşılıklı olarak bir bilgisayar programı ile etkileşime girmesine izin veren sanal yardımcıları (Apple’ın Siri veya Amazon’un Alexa gibi) geliştirdiler. Konuşma dili, bir deyişle söylemenin birçok yolu olduğundan, dili kodlamak kadar basit değildir. AI, bu programların karmaşık ses komutlarını anlamasına ve bunları bilgisayar koduna çevirmesine izin verir.

Bankalar, müşterilere banka hesap bilgilerine erişmelerini ve bir bakiyenin kontrol edilmesi veya bir fatura ödemesi gibi temel görevleri yerine getirmelerini sağlayarak bu sanal asistanlarla çalışan arayüzler oluşturmaya başladı. Ses tanıma teknolojisi ilerledikçe, sanal asistanlar giderek daha kullanışlı hale gelecektir.

Büyük veri. Makine öğrenimi, yazılım programlarının yapılandırılmamış büyük veri kümelerini analiz etmesine olanak tanır . Geleneksel olarak, veri analizi, bir araştırmacının belirli hipotezleri test edebileceği iyi düzenlenmiş ve yapılandırılmış bir veri seti gerektirir. Makine öğrenimi ise, kullanıcıların daha önce erişebileceklerinden daha büyük veri setlerinden değerli bilgiler elde etmelerini sağlar.

Bu teknolojinin bankacılara yardım edebilmesinin bir yolu da dolandırıcılık tespitini geliştirmesidir. Geleneksel dolandırıcılık izleme sistemleri sahte işlemleri tespit etmek için kişisel olmayan kurallara (coğrafya gibi) dayanır. Makine öğrenimi ise, normal alışkanlıklarının dışına çıkan işlemleri işaretleyerek her bir müşterinin işlemlerini analiz etmek için uygulanabilir.

Bu gelişmiş analitik kabiliyet, bankalara daha iyi kredi modeli geliştirmelerine ve riskleri daha doğru tanımlamalarına olanak sağlayacak bilgiler sunma potansiyeline sahiptir. Ancak, büyük verilerin gücü, her zaman kolayca erişilemeyen verilerin kalitesine oldukça bağımlıdır.

6. Nesnelerin İnterneti / IoT (8-10 yıl sonra)

Nesnelerin interneti ya da IoT, “bağlı cihazlar” olarak da adlandırılan fiziksel cihazların dijital ağıdır. Bir açma-kapama düğmesi olan hemen hemen her şey internete bağlanabilir. Bugün, ABD’deki ortalama bir ev, internete bağlı yedi cihaza sahiptir. 2020 yılına gelindiğinde, Gartner küresel olarak internet bağlantılı 25 milyar cihazın olacağını tahmin ediyor. Bu “akıllı cihazlar”, sütun bozuk olduğunu size hatırlatan buzdolabın dahi olarak hayata girecek ve bu teknoloji, bankacılık da dahil her endüstri için büyük bir etki yaratacak.

Örneğin, bankalar, daha iyi kredi sağlamak ve teminatı izlemek için internet bağlantılı cihazları kullanabilir. Küçük bir işletme için stok gerçek zamanlı olarak izlenebilir. Bir bankanın, müşterinin bilançosunu sürekli takip etmesini sağlayarak, gerçek zamanlı borç verme gibi konularda daha iyi kararlar almaya yönelik araçlar sağlayabilir.

IoT’nin alacağı muhtemel en büyük uzun vadeli etki ödemelerdir.  Bugün, bu teknoloji ile gelinen nokta akıllı saatinizi bir faturayı ödemek için kullanmanız kadar basit olabilir ve buzdolabınızın tükenmekte olan yiyecekler için alışveriş yapması noktasına kadar evrimleşebilir. Hatta bir dizi otomobil üreticisi de araçların ödeme yapmasını sağlamaya yönelik çalışmaktadır.

IoT’nin bankacılıkta yaratacağı faydanın sınırlanmasını sağlayan endişe ise siber güvenlik… Her İnternet bağlantılı cihaz, bilgisayar korsanları için yeni bir saldırı vektörü olabiliyor ve ayrıca zaman zaman da IoT cihazlarını en yeni güvenlik spesifikasyonlarına göre güncellemek zor olabiliyor. Ancak tüm bunlara rağmen bankalarda bu sorunları aşarak IoT’nin bankacılık işlemlerinde kullanılamasına yönelik çalışmaları sürüyor…

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir