Trend Teknolojilerin Finans Alanındaki Geleceği ve Uygulamaları

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 1 Gün
  1. Anasayfa
  2. Trend Teknolojilerin Finans Alanındaki Geleceği ve Uygulamaları

Açıklama

    Finansta trend teknolojilerin geleceği, oldukça heyecan verici ve baş döndürücü olacak gibi görünmektedir.

    Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojileri finans endüstrisinde devrim yaratıyor. Bu teknolojiler kalıpları belirlemek, tahminlerde bulunmak, süreçleri otomatikleştirmek ve karar vermeyi geliştirmek için çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar da müşteri hizmetleri ve desteğinde daha yaygın hale geliyor. FinTech pazarındaki AI’nın orada en hızlı büyüyen sektör olduğu açıktır. Örneğin, Bankacılıkta kullanılan yapay zeka sohbet robotlarının yaklaşık 826.000.000 çalışma saati tasarruf sağladığı tahmin ediliyor.

    Finans sektöründeki veri bolluğu, içgörü elde etmek, riskleri azaltmak, dolandırıcılığı tespit etmek ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için, analitiği kullanmak için önemli fırsatlar sunmakta. Tahmine dayalı modelleme, veri görselleştirme ve gerçek zamanlı izleme gibi gelişmiş analitik teknikleri, finans kurumları için giderek daha önemli hale geliyor.

    Giyilebilir cihazlar ve akıllı ev cihazları gibi Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, finansal hizmetlerde kullanılabilecek çok büyük miktarda veri üretiyor. Örneğin sigortacılar, kişiselleştirilmiş sigorta planları sunmak, müşteri davranışlarını izlemek ve risk profillerini daha doğru bir şekilde değerlendirmek için IoT verilerini kullanabilmektedir.

    Kuantum bilişim, henüz ilk aşamalarında olmasına rağmen, karmaşık finansal hesaplamaları çözmek ve portföy yönetimini optimize etmek için muazzam bir potansiyele sahiptir. Kuantum bilgisayarlar, çok büyük miktarda veriyi aynı anda işleyebilir ve sorunları geleneksel bilgisayarlardan çok daha hızlı çözebilir.

    Bu eğilimlerin, finansal hizmetlerde daha fazla otomasyon, verimlilik, güvenlik ve kişiselleştirme sağlayarak finansın geleceğini şekillendirmesi muhtemeldir. Ancak, bu teknolojilerin benimsenmesi ve uygulanmasının düzenleyici çerçeveler, veri gizliliği endişeleri, altyapı hazırlığı ve müşteri kabulü gibi çeşitli faktörlere bağlı olacağını da belirtmek önemlidir.


Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Temelleri

  • Yapay Zeka Nedir?
  • Yapay Zeka Uygulama Alanları Nelerdir? Gerçek Hayat Örnekleri.
  • Yapay Zekanın Finans Sektöründeki Uygulamaları Nelerdir?
  • Yapay Zekanın Geleceği ve Yaklaşımları Nelerdir?
  • Yapay Zeka ve Kuantum Bilişim

Veri Analitiği ve Veri Bilimi Nedir?

  • Veri Analitiği Nedir?
  • Veri Bilimi Nedir?
  • Veri Bilimi Unsurları Nelerdir?
  • Veriden Faydalı Bilgi Çıkarma Aşamaları Nasıl İşler?
  • Veri Analitiğinin Finans Sektöründeki Uygulama Örnekleri
  • Veri Analitiğinin Geleceği

Makine Öğrenmesi

  • Makine Öğrenmesi Nedir? Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
  • Makine Öğrenmesi ile Geleneksel Programlama Arasındaki Farklar Nelerdir?
  • Makine Öğrenmesi Türleri Nelerdir?
  • Makine Öğrenmesi Algoritmaları Hangi Alanlarda Çözümler Üretir
  • Makine Öğrenmesinin Geleceği
  • Makine Öğrenmesinin Finans Sektöründeki Uygulama Örnekleri

Derin Öğrenme

  • Derin Öğrenme Nedir? Derin Öğrenme Nasıl Çalışır.
  • Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Farkları
  • Derin Öğrenmenin Finans Sektöründeki Uygulama Örnekleri

CRM Analitiği

  • CRM Analitiği Nedir?
  • RFM Analizi Nedir?
  • Makine Öğrenmesi ile CRM Analitiğinin İlişkisi Nedir?

Nesnelerin İnterneti

  • IoT Nedir?
  • Bankacılık Sektöründe IoT Uygulamaları
  • Nesnelerin Zekası Nedir?
  • Davranışların İnterneti Nedir?

Büyük Veri

  • Büyük Veri Nedir?
  • Büyük Veri Teknolojileri ve Uygulamaları
  • Finans Sektöründe Büyük Veri

Kuantum Hesaplama

  • Kuantum Hesaplama Nedir?
  • Kuantum Hesaplama ile Makine Öğrenmesi İlişkisi
  • Kuantum Hesaplamanın Finans Sektöründe Etkileri

Ön Koşullar

Herhangi bir ön koşul bulunmamaktadır.