Revolut, finansal davranışları gerçek zamanlı analiz etmek üzere geliştirdiği PRAGMA adlı yapay zeka temel modelinin çalışmalarını hızlandırmak amacıyla Revolut Research birimini kurdu. NVIDIA iş birliğiyle geliştirilen PRAGMA; kredi riski, dolandırıcılık tespiti, platform operasyonları ve kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde kullanılacak.
Revolut, yapay zeka çalışmalarını ayrı bir araştırma yapılanması altında topluyor. Şirketin daha geniş yapay zeka departmanı içerisinde faaliyet gösterecek Revolut Research, yeni nesil makine öğrenmesi mimarileri geliştirmek ve Revolut’un kendi yapay zeka modellerinin ortak araştırma merkezi olmak üzere kuruldu.
Birimin merkezinde şirketin PRAGMA adını verdiği, finansal hizmetlere özel yapay zeka temel modeli bulunuyor. Revolut, PRAGMA’yı NVIDIA ile birlikte geliştiriyor ve modeli karmaşık finansal davranışları anlayabilecek ortak bir veri ve karar katmanı olarak konumlandırıyor.
PRAGMA finansal davranışları analiz ediyor
PRAGMA genel amaçlı bir sohbet modeli yerine finansal işlem ve davranış verilerini anlamaya odaklanan bir foundation model olarak tasarlandı.
Revolut, mevcut yapay zeka altyapısını farklı görevler için birbirinden bağımsız modeller kullanmak yerine ortak bir davranış zekası katmanı etrafında yeniden şekillendiriyor. Bu yapı kredi riski değerlendirmesinden dolandırıcılık tespitine, platform operasyonlarından müşterilere sunulan ürün önerilerine kadar farklı finansal süreçlerde kullanılabiliyor.
Modelin temel yaklaşımı, müşterinin finansal geçmişindeki işlemleri ve davranışları tek tek değerlendirmek yerine bunların arasındaki ilişkileri öğrenerek daha geniş bir finansal profil oluşturmak üzerine kurulu.
Bu yaklaşım sayesinde aynı temel model farklı bankacılık problemlerine uyarlanabiliyor. Revolut açısından bunun daha hızlı ürün geliştirme, daha tutarlı risk modelleri ve farklı pazarlardan elde edilen verilerin ortak teknoloji altyapısında kullanılabilmesi gibi avantajlar sağlaması hedefleniyor.
Kredi ve fraud modellerinde ilk sonuçlar açıklandı
Revolut, PRAGMA’nın şirket içinde gerçekleştirilen ilk testlerinde mevcut sistemlere kıyasla önemli performans artışları sağladığını açıkladı.
Şirket verilerine göre model, kredi temerrüt riskinin belirlenmesinde 2,3 kat daha yüksek doğruluk sağladı. Dolandırıcılık tespitinde yakalanan vaka sayısı yüzde 65 artarken, uyarıların doğruluk oranında yüzde 17 iyileşme kaydedildi.
Perakende ve ticari müşterilere yönelik ürün önerilerinin uygunluğunda ise yüzde 41 artış görüldü.
Bu sonuçlar Revolut’un kendi tarihsel verileri ve şirket içi karşılaştırmaları üzerinden elde edildi. Dolayısıyla rakamlar bağımsız sektör benchmark’ları yerine şirketin açıkladığı performans göstergelerini yansıtıyor.
Revolut Research Başkanı Anton Repushko, PRAGMA ile farklı ve dar kapsamlı modelleri bir araya getirmek yerine finansal davranışın inceliklerini gerçek zamanlı anlayabilecek ortak bir temel model geliştirdiklerini belirtiyor. Repushko, Revolut Research çalışmalarının şirketin teknoloji altyapısını geleneksel bankalardan ayıracak özel yetenekler oluşturmasını hedeflediklerini ifade ediyor.
80 milyon müşterinin verisi modele katkı sağlıyor
Revolut’un küresel ölçekte ulaştığı müşteri tabanı, PRAGMA stratejisinin temel unsurlarından birini oluşturuyor.
Şirketin açıklamasına göre Revolut, 40’tan fazla pazarda 80 milyonun üzerinde bireysel müşteriye hizmet veriyor. Platform üzerinden milyarlarca sınır ötesi işlem ve farklı finansal davranış gerçek zamanlı olarak işleniyor. Bu veri akışı, Revolut Research tarafından geliştirilen modellerin eğitiminde ve iyileştirilmesinde kullanılıyor.
Revolut Yapay Zeka Başkanı Pavel Nesterov, şirketin yapay zeka stratejisini kendi teknolojisini geliştirme yaklaşımı üzerine kurduğunu belirtiyor. Nesterov’a göre global operasyonel veriler üzerinde eğitilen şirket içi modeller, mühendislik ekiplerinin daha hızlı yeni özellikler geliştirmesine, operasyonel sürtünmeyi azaltmasına ve finansal hizmetlerde güvenliği güçlendirmesine imkan sağlayacak.
Bu yaklaşım, bankacılık sektöründeki yapay zeka yarışını kullanıcıların karşısına çıkan asistanlardan daha derin bir teknoloji katmanına taşıyor.
Revolut yapay zekayı bankacılık altyapısına taşıyor
Revolut halihazırda yapay zekayı güvenlik ve müşteri deneyiminde farklı alanlarda kullanıyor.
Şirketin gelişmiş güvenlik modelleri her ay yaklaşık bir milyar işlemi dolandırıcılık riskine karşı değerlendiriyor. Ön tarafta ise AIR adlı yapay zeka asistanı, kullanıcıların karmaşık finansal görevleri uygulama içerisinden gerçekleştirmesine yardımcı oluyor. AIR şu aşamada İngiltere’de kullanılıyor.
PRAGMA ile oluşturulmak istenen yapı ise yapay zekayı uygulama içerisindeki tek bir özellikten daha geniş bir bankacılık teknoloji altyapısına taşıyor.
Kredi riski, fraud, kişiselleştirme ve operasyonel kararların aynı davranış zekası katmanından beslenmesi, finans kuruluşlarının yapay zeka mimarilerinde yeni bir yaklaşımın önünü açabilir.
Avrupa dijital bankaları arasında yapay zeka rekabeti hızlanırken Revolut’un kendi temel modelini geliştirmesi, üçüncü taraf modelleri kullanan yapıların yanında finansal kuruluşların kendi verileriyle eğitilmiş özel modeller oluşturabileceği yeni bir rekabet alanına işaret ediyor. Sifted da gelişmeyi Avrupa dijital bankalarının kendi yapay zeka modellerini geliştirmeye yöneldiği daha geniş rekabetin parçası olarak değerlendiriyor.
Revolut Research bilimsel çalışmalarını paylaşacak
Revolut Research, şirket içindeki ürün geliştirme çalışmalarının yanında akademik ve bilimsel faaliyetlere de ağırlık verecek.
Revolut, araştırma sonuçlarını düzenli olarak yayımlamayı ve bazı teknik framework’leri açık kaynak olarak paylaşmayı planlıyor. Araştırma ekibi NVIDIA GTC Berlin ve ICAIF gibi uluslararası etkinliklere katılacak, ayrıca bilimsel toplulukla üç ayda bir Revolut ofislerinde buluşmalar düzenleyecek.
Revolut Research Başkanı Anton Repushko yıl içerisinde ICML Seoul dahil çeşitli uluslararası konferanslarda PRAGMA çalışmalarının sonuçlarını paylaşmaya başladı.
Bu yapılanma, Revolut’un yapay zekayı finansal ürünlere eklenen yeni bir özellikten çıkararak şirketin uzun vadeli teknoloji araştırmalarının merkezine yerleştirdiğini gösteriyor.
Revolut’un hamlesinde benim için en dikkat çekici nokta, yapay zeka yarışının chatbot ve dijital asistandan kredi riski, fraud ve ürün kararlarını besleyen temel bankacılık altyapısına ilerlemesi. 80 milyon müşteriden oluşan küresel işlem verisini kendi finansal temel modelinin gelişiminde kullanabilmek Revolut’a önemli bir teknoloji avantajı sağlayabilir. Türkiye’de büyük bankalar ve yüksek işlem hacmine sahip fintekler açısından da benzer bir soru giderek önem kazanacak: Hazır modelleri finansal süreçlere entegre etmek mi, yoksa kurumun kendi verisi ve uzmanlığıyla finansal davranışları anlayan özel modeller geliştirmek mi daha fazla değer yaratacak? PRAGMA, bu rekabetin önümüzdeki dönemde hangi yöne ilerleyebileceğine dair güçlü bir örnek sunuyor.
