Tahmine dayalı analitik FinTech'ler için "kazan-kazan" trendi olacak
Geçmiş verileri; istatistiksel modelleme, veri madenciliği teknikleri, makine öğrenmesi gibi yöntemler kullanılarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak olarak tanımlayabileceğimiz "tahmine dayalı analitik", 2022 yılının ve sonrasının FinTech trendleri arasında sağlam bir yere sahip olacak.
Sanal dünya devasa bir veri okyanusuna dönüşmüş durumda. Bilim kurgu filmlerindeki sahneler gibi her yerden rakamlar, simgeler, isimler uçuşuyor. Bu veri dünyası hem büyük fırsatları hem de büyük riskleri barındırıyor. Akıllı şirketler ve her zaman olduğu gibi şirketlerden daha hızlı davranan hacker’lar bu bilgi okyanusunu “paraya” çeviriyor!
Bu ortam, “akıllı FinTech”ler için de yepyeni bir oyun alanı yaratıyor aslında… Burada kritik konu, bu büyük verinin nasıl kullanılacağı. Çünkü veriler korunma altına alınmamış, işlenmemiş ya da yetersiz şekilde işlenmişse fayda yerine zarar getiriyor. Yapılan araştırmalar, yapay zekâ ve makine öğrenimi ile desteklenen büyük veri analitiği çözümlerinin büyük fayda sağladığını ve geleceğin bu yönde olduğunu işaret ediyor. Evet, bu yöntem uzun zamandır kullanılıyor ancak artık yeni bir aşamaya geçiyoruz. Bu dönemin adı ise “Tahmine dayalı analitik.” Geçmiş verileri; istatistiksel modelleme, veri madenciliği teknikleri, makine öğrenmesi gibi yöntemler kullanılarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak olarak tanımlayabileceğimiz “tahmine dayalı analitik”, 2022 yılının ve sonrasının FinTech trendleri arasında sağlam bir yere sahip olacak.
Müşteri sadakatine giden yolu genişletecek
Büyük veri ve veri biliminin buluştuğu tahmine dayalı analitik, şirketlerin işlem veri tabanlarında, log dosyalarında, görüntülerde, videolarda, sensörlerde ve diğer kaynaklarında bulunan verilerden bir iç görü edinmenin en verimli yolu. Analiz sonucu elde edilen verilerle, hem şirketler için yepyeni kaynaklar yaratmak hem de güvenliği üst düzeye çıkarmak mümkün. Eldeki verilerin analiz edilmesi şirketlere; müşterilerine sunacakları yeni ürünler, hizmetler konusunda yol gösterici olabileceği gibi müşteri sadakatini artıracak yeni kapıları da açacaktır. Müşteri davranışlarının analizi sonucunda, bir adım daha ileri giderek yönlendirmek, neye ihtiyacı olacağını söylemek kısaca yeni talep oluşturmak da mümkün hale gelecek. Tüketicilerin mobil cihazlarıyla dünyanın herhangi bir yerinden, herhangi bir satıcıdan ürün almalarının mümkün olduğu günümüzde, müşteriyi elde tutmanın ne kadar önemli olduğunu söylemeye gerek bile yok zaten!
Siber güvenliğin vazgeçilmezi olacak
Tahmine dayalı analitiğin sağladığı bir başka fayda ve yeni bir alan da siber güvenlik. Çünkü tahmine dayalı analitik tabanlı araçlar, dolandırıcılıkla mücadelede önemli bir potansiyel taşıyor. Şirketlerin kendi bünyelerinde barındırdığı bilgi güvenliği uzmanları, ne yazık ki var olan sistemlerle sahtecilik, dolandırıcılık gibi konularda ancak olay yaşandıktan sonra devreye girebiliyor. Oysa analitik tabanlı sistemler, olası riskleri olmadan önce ortaya çıkarabildiği gibi gerçeklemesinden hemen önce de devreye girebiliyor. Bu sistemler özellikle, kişisel verilerin yanı sıra tüketicilerin yatırımlarının da veri tabanlarında bulunduğu finans, sigorta ve diğer ödeme kuruluşları için büyük bir kurtarıcı rolü üstlenebilir. Zaten uluslararası arenada yapılan araştırmalar da bu alanın hızla büyüdüğünü, sadece iki yıl içinde pazarın 50 milyar dolarlık bir büyüklüğe ulaşabileceğini gösteriyor.
Siber suçların yarattığı tahribat 6 trilyon dolara ulaştı
Ayrıca her bilginin artık dijital ortamda bulunduğu ve bilgi derinliğinin giderek arttığı bir dönemdeyiz. Bu nedenle özellikle finans kuruluşları, perakende ve telekom şirketleri, siber güvenlik uygulamalarını her geçen gün yenileme ve güçlendirme yoluna gidiyor. McAfee tarafından kısa bir süre önce açıklanan bir rapora göre, FinTech’lerin boy gösterdiği siber güvenlik pazarı 2018’den bu yana her yıl yüzde 15 oranında büyüyor. Siber suçların 2021 yılında 6 trilyon dolarlık bir küresel ekonomik kayba yol açtığı tahmininden yola çıkarsak, tahmine dayalı analitik sistemlere olan talep her geçen gün artacak.
Bu noktada FinTech’ler için iki ana yol var, birincisi kendi müşterilerinin güvenliğini sağlamak için tahmine dayalı analitik sistemleri kullanacaklar, ikincisi de bu alanda daha fazla çözüm geliştirerek başka şirketlerin çözüm ortağı olabilecekler. Sonuçta tahmine dayalı analitik sistemler, FinTech’ler için tam bir “kazan-kazan” durumu yaratacak.
