Herkes AI özellikleri sunuyor: dolandırıcılık tespiti, kredi puanlama, sohbet desteği, vb. Ancak arka planda modeller sapıyor, metrikler gecikiyor ve takımlar neyin değiştiğini tahmin ediyor.
Sorun zeka değil, geri bildirim döngüsüdür. Sistemler sonuçlardan ders almadığında, dolandırıcılık kaçınılmazdır. Onaylar tutarsız hale gelir ve uyumluluk takımları, kimsenin hatırlamadığı kararları açıklamak için çabalarken zorlanır.
Finans sektöründe yapay zeka pazarı 2030 yılına kadar 41,16 milyar dolara ulaşacak, ancak McKinsey raporlarına göre liderler, bütçelerin daralması ve ROI beklentilerinin artmasıyla birlikte daha temkinli davranmaya başladı.
İşte bu yüzden AI yığınınız önemlidir. Doğru yığın, işlemlerin güvenliği ve uyumluluğu sağlar, kararları şeffaf bir şekilde otomasyon yoluyla otomatikleştirir ve takımların güvenle daha hızlı hareket etmesine yardımcı olur.
📖 Ayrıca okuyun: En İyi AI İçerik Oluşturma Araçları
Fintech AI Yığınının Temel Bileşenleri
ClickUp'ta yazılımları nasıl inceliyoruz?
Editör takımımız şeffaf, araştırma destekli ve satıcıdan bağımsız bir süreç izler, böylece önerilerimizin gerçek ürün değerine dayandığından emin olabilirsiniz.
ClickUp'ta yazılımları nasıl incelediğimize dair ayrıntılı bir özet.
Pratik bir fintech yığını tek bir görevi yerine getirir: ham finansal verileri güvenli, anlaşılır ve ölçeklenebilir kararlara dönüştürmek. Gerçekten öğrenen ve marjları koruyan AI sistemleri oluşturmak için modern fintech takımlarının güvendiği mimariyi burada bulabilirsiniz.
1. Veri platformu ve yönetişim
Güvenilir AI, temiz ve iyi yönetilen verilerle başlar.
Veri katmanınız şunları içermelidir:
- Web ve mobil uygulamalarınızdaki ürün ve davranış etkinlikleri
- KYC/KYB kayıtları ve kimlik özellikleri
- Defter girdileri ve muhasebe etkinlikleri
- İşlemci ve kart ağı webhook'ları
- Müşteri desteği ve uyuşmazlık sonuçları
Bakiye, sınır ve sigorta kararları gibi yapılandırılmış, yüksek bütünlüklü veriler için ilişkisel veritabanlarını kullanın. Ardından bunları ham günlükler, model artefaktları ve geçmiş anlık görüntüler için ucuz nesne depolama ile eşleştirin.
Bu katman için anahtar gereksinimler:
- Tüm finansal veriler için net şemalar, soy ve saklama politikaları
- Hassas finansal veriler ve PII için aktarım sırasında ve depolandığında veri şifreleme
- Veri ihlalleri durumunda hasar alanını sınırlamak için kart numaralarının ve hesap tanımlayıcılarının belirteçlere dönüştürülmesi
- Denetimlerin lansmanları aksatmaması için haritaları ilgili finansal kurallara eşleştirin.
Tamamlandığında, bu katman şirket genelinde finansal raporlama, risk modelleri ve veri analitiği için güvenilir bir kaynak haline gelir.
💡 Profesyonel İpucu: Bu bilgileri liderlere nasıl sunacağınız konusunda ilham almak istiyorsanız, ClickUp'ın veri gösterge paneli örneklerinden düzen fikirleri alabilirsiniz.
2. Bilgi işlem ve bulut altyapısı
Finans teknolojisindeki AI iş yükleri genellikle dalgalanır. Tatiller veya büyük kampanyalar sırasında yeni müşteri kazanımlarında, ödeme işlemlerinde ve dolandırıcılık vakalarında artışlar görülür.
Güvenilir bir fintech yığını genellikle şunlara bağımlıdır:
- API'ler, akış ve toplu işler için bulut altyapısı veya hibrit bulut bilişim
- Durumsuz mikro hizmetler için konteynerler veya sunucusuz fonksiyonlar
- Makine öğrenimi modellerini eğitmek ve çalıştırmak için isteğe bağlı GPU/TPU havuzları
- Puanlama için düşük gecikmeli yollar (örneğin, ödeme işlemlerinde 100 ms'nin altında dolandırıcılık kararları)
Altyapıyı kod olarak ele alın. Böylelikle, arka uç hizmetleri (API'ler, işler, çalışanlar) için ortamlar tutarlı kalır ve hazırlık ve üretim aşamalarında kolayca yeniden üretilebilir.
📖 Ayrıca okuyun: Veri Gösterge Paneli Örnekleri
3. Kimlik, KYC/KYB ve erişim
Her hassas finansal işlem bir soruyla başlar: Bu kim ve şu anda bu işlem yapılmasına izin verilmeli mi?
Buradaki anahtar özellikler:
- Belge ve biyometrik kimlik doğrulama
- Yaptırım taraması ve PEP kontrolleri
- Sürekli KYC/KYB güncellemeleri ve izleme listesi takibi
- Giriş sırasında güçlü çok faktörlü kimlik doğrulama ve riskli eylemler (yeni cihazlar, olağandışı konumlar, büyük transferler) için adım adım kontroller
- Dahili kullanıcılar ve hizmetler için ayrıntılı erişim kontrolü
Gen AI, takımların vakaları özetlemesine ve şüpheli faaliyet raporları hazırlamasına yardımcı olabilir. Ancak kullanıcı güveni ve yasal uyumluluk hala net bir insan denetimine bağlıdır.
📖 Ayrıca okuyun: Pazarlama Analitiği Yazılım Araçları
4. Gerçek zamanlı risk ve dolandırıcılık kararları
Bu, marjları korurken memnun müşterileri hareket halinde tutan milisaniyelik karar katmanıdır.
Tipik bir dolandırıcılık tespit sistemi şunları bir araya getirir:
- Bariz kalıplar için kurallar ve sezgisel yöntemler (hız kontrolleri, imkansız seyahatler, bloklanan cihazlar)
- Yeni saldırı modellerine uyum sağlayan makine öğrenimi modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları
- Cihazlardan, davranışlardan, ağlardan ve kimlik doğrulama sonuçlarından gelen sinyaller
Ödemeler için bu katman, ödeme akışının içinde yer alır. Kredi ve varlık teknolojisi için ise genellikle daha erken aşamada çalışır ve kullanıcıları önceden değerlendirir, sınırlar belirler veya fiyatlandırmayı uyarlar.
Örneğin Visa, AI tabanlı risk kontrollerinin, kart onaylarını yavaşlatmadan 2023 yılında 40 milyar dolar değerinde yaklaşık 80 milyon sahte işlemi engellediğini bildirdi.
Bunlar, modern dolandırıcılık tespit sistemlerinin hedeflemesi gerekenler için iyi birer referans noktasıdır.
📖 Ayrıca okuyun: Takımlar ve Profesyoneller için Ücretsiz Araştırma Planı Şablonları
5. Model katmanı, özellik deposu ve MLOps
Model katmanı, verilerinizi dolandırıcılık tespiti, kredi garantisi, kişiselleştirme ve müşteri işlemleri alanlarında kararlara dönüştürür.
Temel kavramlar:
- Eğitim ve gerçek zamanlı puanlama arasında tanımların tutarlılığını sağlayan bir özellik deposu
- Finansal verileri güvenilir bir şekilde analiz edebilen, tekrarlanabilir eğitim süreçleri. Bu süreçler, birden fazla model sürümünde aynı şekilde çalışmalıdır.
- Sapma ve performans düşüşünü izleme
- Güvenli dağıtım uygulamaları (kanarya sürümleri, otomatik geri alma ve net sahiplik)
Fintech yığınınız büyüdükçe, model yaşam döngüsünü ve maliyetini de buradan yönetebilirsiniz. Model geliştirmeyi kaotik değil, verimli tutan katman budur.
📖 Ayrıca okuyun: Ürün Analizi Verilerini Kullanarak Müşteri Başarısını ve Pazarlama Stratejilerini Artırma
Her Katman için Teknolojilerin Seçimi
Fintech AI yığınınızın her katmanı için araçlar seçmek, sessizce yeni bir sorun yaratabilir: iş yayılması. KYC bir sistemde, dolandırıcılık kuralları başka bir sistemde, model kartları paylaşılan bir sürücüde ve denetim notları e-postaда bulunur.
Veri, modeller veya riskleri izlemek için eklediğiniz her yeni araç, kontrol etmeniz gereken bir yer daha demektir. Bu da, bir kararı uygulamaya koymaya veya açıklamaya çalıştığınızda sizi yavaşlatır.
Bu nedenle, aynı anda iki şeye ihtiyacınız var:
- Her katmanda teknolojileri seçmek için net bir yöntem ve
- ClickUp gibi, tüm bu işlerin, kanıtların ve koordinasyonun gerçekte yer aldığı Birleştirilmiş AI Çalışma Alanı.
Aşağıdaki adımlarda, araçlardan bağımsız kalarak fintech yığınınız için doğru bileşenleri seçmeye odaklanacağız.
Ardından, ClickUp'ın bu seçeneklerin üzerinde bir düzenleme katmanı olarak nasıl işlediğini inceleyeceğiz, böylece AI araçlarınız, ş Akışlarınız ve takımlarınız birbirleriyle bağlantıda kalabilir.
1. Adım: Sonuçları ve koruyucu önlemleri tanımlayın
Sonuçlarınızı tanımlayarak başlayın:
Önümüzdeki 90 gün içinde elde etmek istediğiniz 3-5 somut sonuç seçin, örneğin:
- Onay oranlarını korurken, kartın bulunmadığı durumlarda meydana gelen dolandırıcılık kayıplarını %15 oranında azaltın.
- Manuel KYC inceleme süresini %30 azaltın
- Küçük tutarlı krediler için karar verme süresini %20 kısaltın
Ardından, aşamayacağınız koruma önlemleri ekleyin:
- Kritik finansal işlemlerde gecikme sınırları
- Düzenleme ve denetim gereklilikleri (günlük kaydı, açıklanabilirlik, veri saklama)
- Bütçe ve operasyonel maliyet kısıtlamaları
Bunu, her teknoloji seçimini değerlendirmek için kullanacağınız kısa bir kabul kriterleri setine dönüştürün. Bir araç, bu sınırlar içinde bir sonuca ulaşmanıza yardımcı olmuyorsa, o araç dikkatinizi dağıtır.
📖 Ayrıca okuyun: Veri Analizi için AI'yı Kullanma (Kullanım Örnekleri ve Araçlar)
2. Adım: Veri kaynaklarını ve sözleşmeleri haritalandırın
Veriler tutarsız veya belirsizse, akıllı bir AI yığını başarısız olur.
Temel kaynaklarınızı listeye alın:
- KYC/KYB sağlayıcıları ve kimlik sistemleri
- Temel defter ve hesap sistemleri
- Ödeme ağ geçitleri ve kart işlemcileri
- Cihaz parmak izi ve oturum telemetri
- CRM ve uyuşmazlık yönetimi araçları
Her biri için şunları tanımlayın:
- Etkinlik adları ve şemaları
- Sahiplik ve eskalasyon yolları
- SLA'lar (gecikme, kullanılabilirlik, güncellik)
- Saklama ve silme kuralları
Hedef, dolandırıcılık tespiti, kredi modelleri, finansal raporlama ve uyumluluğu destekleyen, belgelenmiş, yapılandırılmış bir veri katmanı oluşturmaktır. Tahminlere veya "gizli" alanlara güvenmemelisiniz.
3. Adım: Referans mimariyi seçin
Her kullanım durumu için yeni bir tasarım oluşturmaktan kaçının.
Basit bir temel seçin:
- Gerçek zamanlı etkinlikler için akışlar (Kafka/Kinesis)
- Depolama: işlemler için ilişkisel veritabanları, analitik için depo ve özellikler
- Karar API'lerini ortaya çıkaran arka uç hizmetleri
- Gerçek zamanlı ve toplu kararlar için model puanlama katmanı
- Her bir atlamada izleme ve günlük kaydı
Sıcak yolu mümkün olduğunca kısa ve gözlemlenebilir tutun. Buna ödemeler, para çekme işlemleri ve diğer kritik risk kontrolleri dahildir.
Büyüdükçe, sözleşmeleri sabit ve mimariyi okunabilir tuttuğunuz sürece bileşenleri değiştirebilirsiniz (örneğin, bir dolandırıcılık motorunu değiştirebilir veya ikinci bir depo ekleyebilirsiniz).
📖 Ayrıca okuyun: İş Analitiği ve Raporlama için Büyük Veri Araçları
4. Adım: Önce risk döngüsünü oluşturun
Fintech sektöründe, risk döngüsü genellikle kişiselleştirme veya "olması iyi olur" türünden AI'dan daha hızlı geri dönüş sağlar.
Uçtan uca çalışan bir döngü ile başlayın:
- Kimlik, cihazlar ve işlemlerle ilgili yüksek sinyal etkinliklerini toplayın.
- Bariz kalıplar için kurallar uygulayın ve riskli vakaları manuel incelemeye yönlendirin.
- Her kararı ve nedenini kaydedin
- Etiketlenmiş sonuçları (geri ödeme talepleri, onaylanmış dolandırıcılık, iyi kullanıcılar) veri katmanınıza geri aktarın.
Ardından, ML modellerini aynı döngüye kademeli olarak ekleyin ve kapsamı daha fazla ürüne (kartlar, ACH, cüzdanlar, krediler) genişletin. Anahtar, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetiminin gerçek zamanlı olarak çalışması ve düzenleyiciler soru sorduğunda açıklanabilmesidir.
Adım 5: 30–45 gün içinde bir üretim kullanım örneği sunun
Her şeyi tek seferde "modernize etme" dürtüsüne karşı koyun.
Dar ve yüksek değeri olan bir kesim seçin, örneğin:
- Tek bir kart ürünü için dolandırıcılık puanı
- Basit bir kredi limiti için ön yeterlilik kontrolleri
- Meta verilere dayalı otomasyonla gerçekleştirilen anlaşmazlık triyajı
Özellik setini sıkı tutun ve geri alma yolunu basit tutun. Başarıyı şu şekilde ölçün:
- Sıcak yolda gecikme
- Dolandırıcılık tespiti veya kredi performansında artış
- Yanlış pozitifler ve müşteri deneyimi üzerindeki etkisi
Bu ilk kullanım örneği, gerçek trafik altında verilerinizi, altyapınızı ve MLOps kararlarınızı doğrular.
6. Adım: MLOps, gözlemlenebilirlik ve çalışma kitapları ekleyin
İlk model devreye girdikten sonra, onu tekrar edilebilir ve güvenli hale getirmeye odaklanın.
Aşağıdakilere ihtiyacınız olacak:
- Eğitim ve dağıtım için CI/CD boru hatları
- P95/P99 gecikme süresi, hata oranları ve puan dağılımları için metrikler
- Önemli girdi ve çıktılarda sapma ve önyargı kontrolleri
- Olaylar için çalışma kitapları ve net bir geri alma prosedürü
Modelleri hizmetler gibi ele alın. Modellerin sahipleri, çağrı hizmeti kapsamı, sürümler ve net bağımlılıklar olmalıdır. Ayrıca, model kartlarını, politika kısıtlamalarını ve onay ş Akışlarını nasıl belgelendireceğinizi de burada standartlaştırın, böylece denetimler daha hızlı ve daha az zahmetli hale gelir.
📖 Ayrıca okuyun: Kullanıcı Araştırması Nasıl Yapılır?
7. Adım: Ölçeklendirin, maliyetleri kontrol edin ve yineleyin
Fintech ürünü büyüdükçe, aynı yığın daha fazla kullanıcıyı, daha fazla bölgeyi ve daha fazla kontrolü desteklemeli, ancak bunu yüksek maliyetler veya karmaşıklık olmadan yapmalıdır.
Yapılacaklara odaklanın:
- Hesaplama ve depolama için otomatik ölçeklendirme ve kapasite planlama
- Kararlı özellikleri ve referans verileri önbelleğe alma
- Sıcak/ılık/soğuk finansal veriler için kademeli depolama
- Eğitim, çıkarım ve üçüncü taraf hizmetlerin maliyetine ilişkin net görünürlük
Hangi araçların hala yerini hak ettiğini dönemsel olarak gözden geçirin: eski sistemlerden geçiş yapın, çakışan hizmetleri birleştirin ve yığının zayıf kısımlarını darboğaz haline gelmeden önce yeniden düzenleyin.
📖 Ayrıca okuyun: Rakip Analizi Nasıl Yapılır (+Şablon)
ClickUp ile bir AI düzenleme katmanı oluşturun
Yığın devreye girdiğinde, ana risk koordinasyon haline gelir.
ClickUp, fintech yığınınızın üzerinde yer alan ve bu hareketli parçaları görünür, teslim edilebilir işlere dönüştüren birleştirilmiş bir AI Çalışma Alanı sunar. ClickUp'ın ş akışınızı nasıl destekleyebileceğine dair kısa bir genel bakış:
Tek bir AI Çalışma Alanı'nda fintech yığınınızı planlayın ve izleyin
ClickUp, görevleri, belgeleri, beyaz tahtaları ve sohbetleri tek bir yerde birleştirir. Böylelikle, AI yığın yol haritanız, risk epiklerinizi ve uyumluluk çalışmalarınız tek bir çalışma alanında bir araya gelir.
Kulağa hoş geliyor mu? İşte ClickUp'ta çalışma alanınızı yönetmek için yapabilecekleriniz:
- Listeleri kullanarak işleri katmanlara göre gruplandırın (veri, altyapı, dolandırıcılık, MLOps, UX)
- Mimarlık diyagramlarını ve karar günlüklerini, etkilediği görevlerle bağlantılı olarak ClickUp Belgeleri ve ClickUp Beyaz Tahtaları 'nda saklayın.
- ClickUp Brain'in uzun konu dizilerini veya belgeleri hızlı güncellemeler halinde özetlemesini sağlayın, böylece liderler ve denetçiler her yorumu tek tek incelemek zorunda kalmadan gelişmeleri takip edebilirler.
ClickUp Brain Çalışma Alanı'na entegre olduğu için, ayrı AI araçlarını aceleyle kullanmak yerine kendi projelerinizden ve özelliklerinizden bağlamı dikkate alan yanıtlar alırsınız.
Scrum ritüelimizden günlük toplantılarımızı kolaylaştırmak ve hızlandırmak için bunu (ClickUp) kullanıyoruz. Sprintimin ilerleyişini, görevlerimin ilerleyişini öğrenmeme ve tüm işlerim için düzenli bir iş listesi tutmama yardımcı oluyor.
Scrum ritüelimizden günlük toplantılarımızı kolaylaştırmak ve hızlandırmak için bunu (ClickUp) kullanıyoruz. Sprintimin ilerleyişini, görevlerimin ilerleyişini öğrenmeme ve tüm işlerim için düzenli bir iş listesi tutmama yardımcı oluyor.
ClickUp Otomasyonları ve ClickUp Ajanları ile ş akışlarını tekrarlanabilir hale getirin
ClickUp Otomasyonları, AI projelerinde sıklıkla gözden kaçan rutin koordinasyon işlerini halleder. Görevleri taşır, gözden geçirenleri atar, alanları günceller ve durumlar değiştiğinde bildirimler gönderir.
100'den fazla şablondan başlayabilir veya kuralı sade bir dille açıklayabilir ve AI Otomasyon Builder'ın sizin için tetikleyiciler ve eylemler oluşturmasına izin verebilirsiniz.
Ayrıca, Fintech iş yüklerinin hiç durmadığını biliyoruz, ancak sizin de durmanız gerekmez. ClickUp Ajanları, listeleri izleyen, değişiklikleri algılayan ve ş akışlarını otomatik olarak tetikleyen, her zaman aktif yardımcılar olarak çalışır. Yeni bir sapma uyarısı geldiğinde, PCI kontrol listesi değiştiğinde veya bir dolandırıcılık modeli incelemeye girdiğinde, Ajanlar takımları uyumlu tutar, böylece yüksek riskli ortamlarda hiçbir şey gözden kaçmaz.
ClickUp Ajanları, çalışma alanınızda her zaman aktif olan AI asistanları olarak da görev yapar. Etkinlikleri dinler, listeleri izler ve yeni risk olaylarını özetlemek, doğru potansiyel müşterileri bilgilendirmek veya model değişiklikleri hakkında kısa bir rapor hazırlamak gibi çok adımlı ş akışlarını yürütür.
Fintech AI yığını için bu, "model v1. 3 onay için hazır", "sapma uyarısı alındı" veya "PCI kontrol listesi güncellendi" gibi görevlerin doğru takip işlemlerini otomatik olarak tetikleyici olarak kullanabileceği anlamına gelir.
🎥 Bir AI ajanı oluşturmayı düşünüyorsunuz, ancak kurulum, araçlar veya teknik yönü sizi zorluyor mu? Bu eğitimde adım adım açıklanmaktadır, böylece veri çeken, görevleri tetikleyen, güncellemeleri gönderen ve otomatik pilotta çalışan bir ajan oluşturabilirsiniz.
ClickUp Gösterge Panellerinde yığının durumunu ve teslimatını görün
ClickUp Gösterge Panelleri, projeler ve metrikler için tek bir yerde yapılandırılabilir görünümler sunar. Grafikler, tablolar ve bileşenleri birleştirerek sprint ilerlemesinden SLA ihlallerine kadar her şeyi izlemeyi sağlayabilirsiniz.
Fintech AI takımları için bu, şunları içerebilir:
- Modelle ilgili KPI'lar (onay oranları, ters ibrazlar, yanlış pozitif itirazlar)
- Operasyonel metrikler (olay sayısı, P1 çözüm süreleri, birikmiş iş yükü boyutu)
- Teslimat metrikleri (sürüm başına tamamlanan görevler, incelenen işler, bloklanan öğeler)
Risk, mühendislik ve uyumluluk için ayrı görünümler yerine, aynı görevlerden ve alanlardan yararlanan paylaşılan bir kontrol paneli elde edersiniz.
🔍 Biliyor muydunuz? Fintech artık geleneksel finans sektörünü geride bırakıyor: 2025 BCG (Boston Consulting Group) raporuna göre, fintech gelirleri 2024 yılında bir önceki yıla göre %21 artarken, daha geniş finansal hizmetler sektöründe bu artış %6 olarak gerçekleşti ve halka açık fintech şirketlerinin yaklaşık %69'u kârlıydı.
AI araçlarınızı merkezi bir komuta merkezine bağlantı kurun
ClickUp, 1.000'den fazla araçla entegrasyonlar ve Make ve IFTTT gibi platformlar aracılığıyla konektörler sunar, böylece yığınınızdaki uyarılar ve bağlam otomatik olarak görevlere akışla aktarılabilir.
Tipik fintech kurulumları şunları birbirine bağlar:
- Kod ve boru hattı değişiklikleri için GitHub/GitLab ve CI sistemleri
- Sapma ve kesinti uyarıları için olay araçları ve günlük platformları
- Anahtar metrikler ve raporlar için BI araçları ve veri platformları
Böylelikle, başarısız bir dolandırıcılık uygulaması veya yeni bir uyumluluk bileti sadece başka bir gösterge panelinde görünmez. ClickUp'ta, sahipleri ve son teslim tarihleri ile birlikte eyleme geçirilebilir bir iş olarak yer alır. 🏆
🔍 Biliyor muydunuz? 2007 yılında ticari olarak piyasaya sürülen Kenya'nın M-Pesa hizmeti, dünyanın ilk büyük mobil para hizmeti olarak yaygın bir şekilde anılmaktadır ve gelişmekte olan pazarlarda daha geniş bir dijital finansal hizmetler devrimini tetiklemeye yardımcı olmuştur.
AI ağırlıklı iş günleri için Brain MAX ve Talk to Text'i kullanın
ClickUp Brain MAX, bu düzenlemeyi masaüstünüze taşır. Bu AI masaüstü yardımcısı, araçlarınızda evrensel bir AI arama ve sohbet deneyimi sunar ve konuşulan güncellemeleri düzgün metinlere dönüştüren Talk to Text özelliğine sahiptir.
Güncellemeleri dikte ederek ve gizli bağlamları saniyeler içinde bularak, araçlar arasında geçiş yapmadan haftada bir günden fazla zaman kazanabilirsiniz.
Fintech takımları için bu, şunları yapabileceğiniz anlamına gelir:
- Aramalar sırasında olay zaman çizelgelerini, denetim notlarını veya model inceleme yorumlarını dikte edin.
- Brain MAX'tan Çalışma Alanınızda ve bağlı uygulamalarda belirli çalışma kitapları, model kartları veya toplantı notlarını bulmasını isteyin.
- Yeni bir dolandırıcılık deneyi hakkındaki kaba düşünceleri, mevcut ekranınızdan ayrılmadan yapılandırılmış görevlere dönüştürün.
ClickUp Brain ve ClickUp Brain MAX, ClickUp'ın geri kalanı ile aynı gizlilik ve SOC 2 standartlarını takip ettiğinden, hassas finansal veriler ile ilgili olarak bunları net koruma önlemleri ile kullanabilirsiniz.
🔍 Biliyor muydunuz? McKinsey, yapay zeka ve gelişmiş analitiğin geniş ölçekte uygulanmasının küresel bankacılık sektörüne her yıl 1 trilyon dolarlık ek değer yaratabileceğini tahmin ediyor.
Fintech Startup için Örnek AI Yığını
Adım 1: Veri ve alım katmanı (Kafka/Kinesis; PostgreSQL + Snowflake)
Apache Kafka veya AWS Kinesis, dayanıklı ve tekrar oynatılabilir akışlar sunarak fintech uygulamalarınızın yoğunluk dönemlerinde mesaj kaybı yaşamadan finansal işlemlere hızlı bir şekilde tepki vermesini sağlar. Nubank gibi takımlar, Kafka'yı yüksek talep gören bankacılık iş yüklerinde güvenilir, hataya dayanıklı iletişimin omurgası olarak tanımlamaktadır.
Kalıcı yapılandırılmış veriler için, işlem bütünlüğü için PostgreSQL'i ve analitik ve özellik deposu için Snowflake gibi bir depoyu kullanın.
Bu modelin büyük ölçekte iş yaptığının kanıtına ihtiyacınız varsa, Coinbase, gecikmeyi azaltmak ve karar verme sürecinde neredeyse gerçek zamanlı analizleri güncel tutmak için Kafka boru hatlarını yenilemeyi anlatıyor.
💡 Profesyonel İpucu: Her konu (etkinlikler, şemalar, sahipler) için basit bir "veri sözleşmeleri" ClickUp belge dosyası oluşturun ve bunu ilgili mühendislik görevlerine ek dosya olarak ekleyin. Ayrıca, şema değişikliklerini sahiplik ş Akışlarına bağlayın, böylece güncellemeler kaybolmaz.
Adım 2: ML/AI motoru (PyTorch/TensorFlow veya yönetilen Vertex AI)
AI modelleriniz, dolandırıcılık tespiti, kredi garantisi, kişiselleştirme ve talep önceliklendirme gibi kullanım durumlarını destekleyecektir. Aşağıdakiler yapılacak:
- İnce ayarlı kontrol ve özel mimarilere ihtiyaç duyduğunuzda açık kaynaklı çerçeveler (PyTorch, TensorFlow) kullanın.
- Daha hızlı yineleme ve entegre MLOps istiyorsanız, yönetilen hizmetleri (Google Vertex AI veya benzeri) kullanın.
Örneğin Deutsche Bank, Google Cloud ile işbirliği yaparak araştırma analistleri için Lumina dijital asistanını geliştirdi. Bu süreçte Google Vertex AI'yı kullanarak model geliştirmeyi hızlandırdı ve yapay zekayı üretim ş Akışlarına entegre etti.
💡 Profesyonel İpucu: ClickUp Belge'de bir "Model Kartı" şablonu oluşturarak eğitim verileri, adalet kontrolleri, performans metrikleri, izleme ve geri alma sahipleri gibi metrikleri kaydedin. Ardından, ClickUp Brain'i kullanarak eğitim çalışmalarını liderlerin ve uyumluluk ekibinin hızlıca inceleyebileceği tek sayfalık güncellemeler halinde özetleyin.
📮ClickUp Insight: Anket katılımcılarımızın yaklaşık %88'i, kişisel görevlerini basitleştirmek ve hızlandırmak için artık AI araçlarına güveniyor. İş yerinde de aynı avantajlardan yararlanmak mı istiyorsunuz? ClickUp size yardımcı olmak için burada! ClickUp'ın yerleşik AI asistanı ClickUp Brain, daha az toplantı, AI tarafından hızlı bir şekilde oluşturulan özetler ve otomatikleştirilmiş görevler sayesinde verimliliğinizi %30 artırmanıza yardımcı olabilir.
3. Adım: Gerçek zamanlı analitik ve karar verme (dolandırıcılık tespit motorları veya özel makine öğrenimi)
Bu karar katmanı, işlemleri ve hesap etkinliklerini milisaniyeler içinde puanlar. Şunları birleştirirsiniz:
- Açık sorunlar için kurallar (örneğin, imkansız coğrafi konum veya bilinen güvenliği ihlal edilmiş cihazlar)
- Cihaz, ağ ve davranış sinyallerinden elde edilen bilgilerle yeni saldırı modellerine uyum sağlayan makine öğrenimi modelleri
Stripe Radar, bu yaklaşımın iyi bir örneğidir. Milyonlarca işten ve yüzlerce sinyalden elde edilen verileri kullanarak, onay oranlarını yüksek tutarken dolandırıcılığı önemli ölçüde azaltır.
👀 İlginç Bilgi: Çoğu kart sayısı, yerleşik bir yazım hatası kontrolü içerir. Basit "Luhn" sağlama toplamı, çoğu tek haneli hatayı ve birçok tersine çevrilmiş rakamı yakalar, böylece dolandırıcılık tespiti başlamadan önce yetersiz verileri engeller.
Adım 4: API ve hizmet katmanı (FastAPI, GraphQL, mikro hizmetler)
API ve hizmet katmanınız, mobil uygulamalara, iş ortağı platformlarına ve dahili araçlara temiz arayüzler sunar. Birçok fintech platformu şunları birleştirir:
- Ödeme işleme gibi gecikmeye duyarlı akışlar için ince bir REST katmanı
- Sık sık değişen esnek ürün yüzeyleri için GraphQL
PayPal mühendisleri, GraphQL'in kimlik, ödeme ve uyumluluk alanlarında ön tanımlı bir model haline geldiğini, çünkü müşterilerin tam olarak ihtiyaç duydukları bilgileri almalarını ve sürüm karmaşası olmadan gelişmelerini sağladığını not ediyor.
📖 Ayrıca okuyun: Trendspotting'i kullanma (örneklerle)
Adım 5: Model işlemleri ve dağıtım (MLflow/Kubeflow/yönetilen ile MLOps)
Kurumsal şirketler, Kubernetes tabanlı MLOps'un akış karar verme ve hızlı yeniden düzenlemeleri desteklemede nasıl yardımcı olduğunu yayınladı.
Dizüstü bilgisayarlardan üretime güvenli bir şekilde geçmek için bir yönteme ihtiyacınız var:
- Deney izleme, model kaydı ve hafif dağıtım için MLflow
- Pipeline'lar, notebook'lar, yönetişim ve izlemeyi tek bir yerde ihtiyacınız olduğunda Kubeflow veya yönetilen MLOps (örnek: Vertex AI, SageMaker vb.) kullanın.
💡 Profesyonel İpucu: Her sürüm için görevlerin bulunduğu "Model Sürümleri" adlı bir ClickUp liste kullanın. Ardından, ClickUp Brain'in kayıt defterinizden metrikleri (AUC, gecikme süresi, sapma bayrakları) almasını sağlayın ve inceleme görevlilerinin kullanıma sunmadan önce görevde onaylayabilecekleri kısa bir değişiklik notu yazın.
6. Adım: Güvenlik ve uyumluluk katmanı (kimlik için Auth0; KMS; denetim günlükleri)
Finansal işlemler ve kimlik doğrulama söz konusu olduğunda güvenlik tartışılmaz bir konudur. Güçlü bir güvenlik katmanı aşağıdakileri yapmalıdır:
- Kullanıcılar ve yöneticiler için çok faktörlü kimlik doğrulamayı uygulayın
- En az ayrıcalıklı erişim ve güçlü IAM uygulayın
- Depolanan ve aktarılan verilerin şifrelenmesi için yönetilen KMS kullanın.
- Her ayrıcalıklı eylem ve model kararı için denetim günlüklerini saklayın.
Visa, AI destekli güvenlik kontrollerinin 2023 yılında yaklaşık 40 milyar dolarlık dolandırıcılığı engellediğini belirtiyor. Bu, AI destekli güvenlik özelliklerinin modern ödeme ağlarının merkezinde nasıl yer aldığının iyi bir örneğidir.
👀 İlginç Bilgi: Ödeme onayınız göz açıp kapayıncaya kadar dünya turu yapıyor. Yetkilendirme talebi genellikle satıcı → alıcı → kart ağı → düzenleyici arasında gerçek zamanlı olarak gidip gelir. Birçok işlemci bu geçişi bir saniyeden çok daha kısa sürede tamamlayabilir.
7. Adım: Front ve kullanıcı deneyimi katmanı (Next.js/React; Flutter/React Native)
Web için, Next.js ve React gibi çerçeveler, duyarlı fintech uygulamaları için yaygın olarak kullanılır. Mobil uygulamalar için ise React Native ve Flutter, küçük takımların platformlar arasında yüksek kaliteli deneyimler sunmasını sağlar.
Onboarding, kimlik doğrulama ve sohbet tabanlı müşteri desteği akışlarını birinci sınıf deneyimler olarak değerlendirin. Burada iyi bir kullanıcı deneyimi, destek yükünü azaltır ve fintech ürününüze olan kullanıcı güvenini artırır 💯.
💡 Profesyonel İpucu: UX akışlarını ClickUp Beyaz Tahtalarında saklayın ve kolay erişim için epiklere ek dosya olarak ekleyin. ClickUp Brain'den KYC adımları veya chatbot istemleri için kısa mikro metin varyantları önermesini isteyin, ardından A/B testi yapın ve sonuçları görevlere kaydedin.
Adım 8: Ş Akışı düzenleme ve izleme (Airflow/Prefect; Looker Studio/özel gösterge panelleri)
Apache Airflow veya Prefect gibi orkestrasyon araçları genellikle veri alımını, yeniden eğitim işlerini ve geri doldurma işlemlerini koordine eder.
Aslında, Robinhood takımları ticaret ve aracılık işlemlerinde binlerce veri boru hattını desteklemek için Airflow'a güveniyor.
Analitik için Looker Studio veya özel gösterge panelleri kullanabilirsiniz. Bu araçları kullanarak liderlere ve düzenleyicilere risk metrikleri ve finansal operasyon KPI'larının neredeyse gerçek zamanlı görünümlerini gösterebilirsiniz.
💡 Profesyonel İpucu: Orkestrasyon uyarılarınızı ClickUp entegrasyonlarına bağlayın, böylece boru hattı arızaları otomatik olarak günlükleri ek dosya olarak içeren görevler açar ve çağrı sahibi sahipleri atar. Bu, operasyonel ş akışlarınızı ve AI yığını sorunlarınızı aynı komuta merkezinde tutar.
Fintech'te Doğru AI Yığınına Sahip Olmanın Avantajları
İşte iyi yapılandırılmış bir fintech AI yığınının pratik faydaları.
1. Akıllı özelliklerin (dolandırıcılık tespiti, kişiselleştirme) daha hızlı piyasaya sürülmesi
Teknoloji yığınınız tutarlı olduğunda, fintech girişimleri dolandırıcılık tespiti ve kişiselleştirilmiş sınırlar gibi özellikleri üç ay yerine birkaç hafta içinde sunabilir.
Önceden tanımlanmış veri sözleşmeleri, paylaşılan özellik depoları ve kullanıma hazır MLOps modelleri, veri, mühendislik ve ürün takımları arasındaki gidip gelmeyi azaltır.
📌 Örnek: Bir ödeme uygulaması, dolandırıcılık vakalarında artış gördükten sonra, yüksek riskli finansal işlemler için gerçek zamanlı kimlik doğrulama özelliğini devreye sokar. Veri katmanı, karar motoru ve kullanıcı deneyimi akışları zaten ortak bir mimariyi paylaştığı için, takım tüm yığını yeniden oluşturmak yerine karar kurallarını ayarlar ve yeni risk sinyallerini dahil eder.
🔍 Biliyor muydunuz? "Fintech" kelimesi, finansal inovasyonu teşvik etmek için bankalar ve teknoloji firmaları arasında yapılan erken bir işbirliği çabası olarak tanımlanan, 1993 yılında Citicorp tarafından başlatılan Financial Services Technology Consortium (Finansal Hizmetler Teknoloji Konsorsiyumu) girişimine dayanmaktadır.
2. Geliştirilmiş risk yönetimi ve operasyonel verimlilik
Uyumlu bir fintech teknoloji yığını, cihazlardan, davranışlardan ve finansal verilerden gelen sinyalleri merkezileştirir. Böylelikle risk kararları, tek bir dar sinyal yerine tam resme dayalı olarak alınır. Akış puanları, net kuyruklar ve denetlenebilir notlar, takımların sorunları erken tespit etmesini ve manuel işlemleri azaltmasını sağlar.
Ayrıca, daha iyi operasyonel verimlilik elde edersiniz. Bu da tek seferlik komut dosyalarının, onaylar için yan kanalların ve hacimlerin ani artışlarında yaşanan sürprizlerin azalmasına yol açar.
3. Daha iyi mevzuata uygunluk ve denetim hazırlığı
Fintech yığınınıza veri soyu ve şifrelemeyi dahil etmek, uyumluluğu tek seferlik bir proje olarak değil, sürekli bir sürece dönüştürür.
Karar açıklamaları ve performans raporları kod ve boru hattı çalıştırmalarına bağlanabilir, böylece düzenleyici raporlama daha kolay hale gelir.
💡 Profesyonel İpucu: Model kartlarını, politika onaylarını ve düzenleyici raporlama kontrol listelerini ClickUp görevleri içinde saklayın. ClickUp Brain'i kullanarak her çeyrekteki değişiklikleri iç ve dış incelemeler için özetleyin.
4. Artan kullanıcı hacimleri ve işlem yüklerini yönetmek için ölçeklenebilirlik
Modern bulut altyapısı ve olay odaklı mimari, ödeme işleme, kredi verme ve yatırım hizmetlerinin kayıt ol sayısındaki artışlarla birlikte ölçeklenmesini sağlar.
Düşük gecikmeli puanlama, esnek kuyruklar ve iyi tanımlanmış API'ler gibi temel metrikler de trafik arttığında bile istikrarlı bir kullanıcı deneyimi sağlamaya yardımcı olur.
Operasyonel giderler konusunda endişeli misiniz? Maliyet gösterge panelleri ve düzenli FinOps uygulamaları, fintech ürününüzün beklenmedik altyapı faturaları olmadan büyümesi için maliyetleri kontrol etmenize yardımcı olur.
📖 Ayrıca okuyun: Excel ve ClickUp'ta Getirileri İzlemek için ROI Şablonları
5. Veri ve yapay zeka odaklı hizmetler sayesinde rekabet avantajı
Fintech için doğru teknoloji yığını, ham etkinlikleri farklılaştırıcı unsurlara dönüştürür:
- Daha iyi dolandırıcılık tespit sistemleri
- Daha akıllı kredi değerlendirme
- Daha alakalı finansal hizmet teklifleri
- Fintech uygulamalarınızda proaktif uyarılar
Zamanla, özel sinyaller ve iyi ayarlanmış makine öğrenimi modelleri savunulabilir varlıklar haline gelir. ClickUp'ın operasyonel omurga görevi görmesiyle, AI yığınının hangi bölümlerinin en fazla gelir artışı ve kullanıcı memnuniyeti sağladığını daha iyi görebilirsiniz.
📖 Ayrıca okuyun: Doğru Planlama için Ücretsiz Finansal Tahmin Şablonları
Fintech girişimlerinin AI yığını oluştururken sıkça yaptığı hatalar
2025 AFP anketine göre, 2024 yılında kuruluşların %79'u ödeme dolandırıcılığı saldırılarına veya girişimlerine maruz kaldı.
Sadece Birleşik Krallık'ta, bankalar daha da fazlasını bloke etse de, 2025'in ilk yarısında 629 milyon sterlin çalındı.
Bu bağlam çok önemlidir: Dolandırıcılık ve uyumluluk baskısı aynı anda arttığında, zayıf yığın kararları hızla ortaya çıkar.
İşte takımların en sık hata yaptığı noktalar ve bunun yerine yapılacaklar.
- Veri temellerini düzeltmeden önce modeller oluşturmak: Net etkinlikler, sahipler veya şemalar olmaması, bozuk özelliklere ve güvenilmez gösterge panellerine yol açar. Önce veri sözleşmelerini ve küçük bir özellik deposunu düzeltin.
- Dolandırıcılığı toplu rapor olarak ele alma: Dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi kararları, finansal işlem devam ederken alınmalıdır. Akış verileri, kurallar ve makine öğrenimi gerçek zamanlı olarak birlikte çalışmalıdır.
- Açıklanabilirliği atlamak: Bir kredinin veya ödemenin neden reddedildiğini açıklayamazsanız, düzenleyici risk ve kullanıcı memnuniyetsizliği ile karşı karşıya kalırsınız. Sebep kodlarını, tekrar oynatılabilir günlükleri ve iyi belgelenmiş model davranışını koruyun.
- Zayıf güvenlik hijyeni: Paylaşım anahtarlarının kullanımı ve çok faktörlü kimlik doğrulamanın olmaması, veri ihlali riskini artırır. Hassas alanları tokenize edin, anahtarları döndürün ve ölçeklendirmeden önce kontrolleri PCI DSS 4. 0 ve diğer ilgili standartlara eşleyin.
- MLOps güvenlik ağları yok: Bir modeli bir kez gönderip olduğu gibi bırakmak, sessiz bir sapmaya yol açar. CI/CD, kanarya sürümleri, sapma uyarıları ve net geri alma çalışma kitapları ekleyin, böylece sorunlar müşterilere ulaşmasın.
📖 Ayrıca okuyun: Veriye Dayalı Karar Verme için En İyi Pazar Araştırma Araçları
ClickUp ile AI yığınınızın ROI'sini artırın
Fintech sektöründe doğru teknoloji yığınını seçmek işin sadece yarısıdır. Diğer yarısı ise planları, sahipleri, kararları ve kanıtları tek bir yerde tutarak araçların yayılmasıyla hiçbir şeyin kaybolmamasını sağlamaktır. ClickUp, fintech şirketlerine bu altyapıyı sağlar:
- ClickUp Brain, görevler, belgeler, toplantılar ve daha fazlası gibi kendi bağlamınızdaki soruları yanıtlar. Bu, takımların ayrıntıları aramak için daha az zaman harcamasına yardımcı olur.
- ClickUp Brain MAX, Talk to Text ve uygulamalar arası arama özelliğini masaüstünüze getirerek, konuşmaları ve araştırmaları saniyeler içinde temiz, eyleme geçirilebilir notlara dönüştürür.
- ClickUp Otomasyonları, Gösterge Panelleri ve Entegrasyonlar, dolandırıcılık modelinin uygulamaya konulmasından düzenleyici raporlamaya kadar, devirler, izleme ve denetimlerin tutarlı olmasını sağlar.
Bu kılavuz, sonraki adımlarınızı netleştirdiyse, ClickUp içinde küçük bir "AI Risk MVP" proje başlatın.
Bir hafta içinde, fintech ürününüzün AI yığını için doğru yer olup olmadığını anlayacaksınız. ClickUp'ı bugün ücretsiz deneyin!
Sık Sorulan Sorular (SSS)
Fintech'te AI yığını, ham finansal verileri operasyonel kararlara dönüştüren araç ve sistemler kümesidir. Genellikle veri depolama, model eğitimi ve hizmet sunumu ile bu modelleri dolandırıcılık kontrolleri, kredi puanlama veya müşteri desteği gibi amaçlarla kullanan arayüzleri kapsar.
Erken aşamadaki fintech girişimleri, daha hızlı piyasaya sürülmek ve altyapı işlerini azaltmak için genellikle KYC, AML ve kimlik kontrolleri için yönetilen AI hizmetleriyle başlar. Büyüdükçe, performans, maliyetler ve düzenleyici beklentiler üzerinde daha fazla kontrole ihtiyaç duydukları kritik modelleri şirket içine alırlar. Bu aşamada, değişimi yönlendirmek için iç yol haritalarına ve deney izleme sistemlerine başvururlar.
En yüksek maliyetler, eğitim ve çıkarım için GPU ağırlıklı bulut altyapısından kaynaklanmaktadır. Bunu, ödemeler, kimlik doğrulama ve dolandırıcılık tespiti için yüksek hacimli üçüncü taraf API'ler izlemektedir. Zamanla, uzman mühendislik ve veri bilimi yetenekleri de eklenir, bu nedenle birçok fintech şirketi, teknoloji yığınını sürdürülebilir kılmak için model verimliliği ve hizmet konsolidasyonuna odaklanır.
Fintech girişimleri, düzenlemeleri katı kısıtlamalar olarak görür ve ilk günden itibaren bu düzenlemeler etrafında AI kullanım senaryoları tasarlar. Müşterilerin ve düzenleyicilerin finansal verilerin kullanımına güvenebilmesi için, net politikalar (örneğin, veri saklama ve açıklanabilirlik) ile insan gözden geçirme ve düzenli denetimler gibi süreçleri birleştirirler.
Evet. Birçok fintech girişimi, dolandırıcılık tespiti veya kredi puanlama gibi bir veya iki yüksek etkili kullanım senaryosuna odaklanan basit bir yığın ve sağlam bir veri ambarı ile başlar. Büyüdükçe, özellik depoları, daha gelişmiş modeller ve olay odaklı sistemler gibi bileşenler eklerler. Ekstra karmaşıklık, ürün hedeflerini ve uyumluluk ihtiyaçlarını açıkça desteklediğinde genişlerler.