Global Studies on Management Information Systems
Machine Learning Applications In Finance
Elif KartalThe rise of blockchain technology in recent years has brought a different perspective to the traditional circulation of money in the physical environment and digital banking. Money began to exist in a decentralized form in the virtual environment. The use of technology in finance is an emerging trend. Although this seems like an advantage, it also imposes a great responsibility because financial institutions lagging behind the technology will create risks for the institution and the customers. Therefore, the integration of new methods and techniques in accordance with the current technological innovations and developments of our age in financial processes and the smooth functioning of the processes afterward should be guaranteed. At this point, it is believed that artificial intelligence technologies make essential contributions. Artificial intelligence provides many tasks, such as decision making, automatic inference, estimation/foresight and speech/object recognition in corporate processes that can be performed almost similar to human performance. Moreover, in critical decision-making processes, it is thought that many humanspecific errors can be prevented, and faster and more accurate decisions can be taken. This research aims to examine the applications of machine learning, a subfield of artificial intelligence, in finance, as well as recent related studies in the literature. In this context, process automation, financial predictions in investment, algorithmic trading & highfrequency trading, financial advisory, financial security and financial risk management are examined. In this way, the study’s primary motivation is to provide a different perspective to researchers particularly interested in finance and machine learning, and contribute to progress in the field.
Finansta Makine Öğrenmesi Uygulamaları
Elif KartalBlockchain teknolojisinin son yıllarda yükselişi, paranın fiziksel ortamda ve dijital bankacılıkta geleneksel dolaşımına farklı bir bakış açısı getirmiştir. Para, sanal ortamda merkezi olmayan bir biçimde var olmaya başlamıştır. Finansta teknolojinin kullanımı yükselen bir trenddir. Bu bir avantaj gibi görünse de beraberinde büyük bir sorumluluk da getirmektedir, çünkü finansal kurumların teknolojinin gerisinde kalması kurum ve müşteriler için risk oluşturacaktır. Bu nedenle çağımızın güncel teknolojik yenilik ve gelişmelerine uygun yeni yöntem ve tekniklerin finansal süreçlere entegrasyonu ve sonrasında süreçlerin sorunsuz işleyişi garanti altına alınmalıdır. Bu noktada yapay zekâ teknolojilerinin önemli katkılar sağladığına inanılmaktadır. Yapay zekâ, kurumsal süreçlerde neredeyse insan performansına yakın bir şekilde gerçekleştirilebilen karar verme, otomatik çıkarım, tahmin/öngörü, konuşma/nesne tanıma gibi birçok görevin gerçekleştirilmesini sağlamaktadır. Ayrıca yapay zekâ ile kritik karar verme süreçlerinde insana özgü birçok hatanın önlenebileceği, daha hızlı ve daha doğru kararların alınabileceği düşünülmektedir. Bu çalışmada, yapay zekânın bir alt alanı olan makine öğrenmesinin finans alanındaki uygulamalarını ve literatürdeki ilgili son çalışmaları incelemek amaçlanmıştır. Bu kapsamda süreç otomasyonu, yatırımda finansal tahminler, algoritmik ticaret ve yüksek frekanslı ticaret, finansal danışmanlık, finansal güvenlik ve finansal risk yönetimi konuları incelenmiştir. Böylelikle, çalışmanın temel motivasyonunu özellikle finans ve makine öğrenmesi ile ilgilenen araştırmacılara farklı bir bakış açısı kazandırmak ve bu alandaki ilerlemeye katkı sağlamak oluşturmuştur.
