Tasarruflarımızı değerlendirmek adına finansal enstrümanlar için yatırım kararı alırken nasıl davranıyoruz?
Belki hizmet aldığımız bankadaki veya borsa aracı kurumundaki yatırım danışmanı bizi yönlendiriyor. Belki eşten dosttan veya çok eskiden olduğu gibi berberden, taksi şoföründen gelen tavsiyelere göre hareket ediyoruz. Ya da Twitter hesapları veya Telegram gruplarında asla kim olduklarını bilmediğimiz gizemli ve iştah açıcı rumuzları olan kişilerin tavsiyelerine göre hareket ediyoruz. Bir kısmımız da piyasadaki verileri teknik analiz yöntemleri ile eviriyor çeviriyor ve sonunda trendi yakalayıp alım satım kararını veriyor.
Burada ortaya koyduğum her örnekte, karar aşamasında dikkate aldığımız bir “veri seti” var. Alınan kararların başarı ve başarısızlık sayılarına ve katkılarına göre o veri kaynağına güven de aynı oranda artıyor veya azalıyor. Elbette bu kararları alırken duygusal süreçlerin de etkisinin olduğunu unutmayalım. Davranışsal finans prensiplerine göre insanın her zaman mantıklı kararlar alan bir varlık olmadığını hepimiz biliyoruz. Bunu hayatımızda pek çok kez deneyimliyoruz üstelik. Yani elimizdeki veriler bir yatırımın kârlı olacağını söylese de bazen o gün yaşadığımız ve yatırımla ilgisi olmayan olumsuz bir olay bile yatırım kararımızı etkileyebiliyor. Bu da piyasanın doğasında kabul ettiğimiz bir olgu.
“Veri” odağında konuyu ele aldığımızda başka bir gerçekle yüzleşiyoruz. Günümüzde öyle fazla veri üretiyoruz ki, bu verileri doğru analiz edebildiğimiz her alanda çok daha başarılı kararlar alabiliyoruz. İşte bu noktada da yapay zekâ teknolojileri devreye giriyor. Bugün işi yatırım yönetmek olan bir portföy yöneticisini ele alalım.
Her gün onlarca kaynaktan elde ettiği verileri analiz ediyor ve gelecekle ilgili bir öngörü oluşturuyor. Hisse senetleri özeline inersek ülkeyi, sektörü, şirketi, tümünü etkileyebilecek makro ve mikro verileri inceliyor. Bu verilerle hisse senedinin performansı arasında bir korelasyon yakalamaya çalışıyor. Buradan hareketle de özel bir “bilgi”ye sahip değilse, sadece veriler ışığında yatırım kararı veriyor.
Peki bunca veriyi bir insandan çok daha hızlı ve hatta bir insanın asla potansiyel olarak bile işleyemeyeceği seviyede büyük veriyi analiz edebilecek bir teknoloji var desem? Tıpkı bir portföy yöneticisinin yatırım kararı almayı öğrendiği gibi bu büyük verilere bakarak öğrenen bir makine var desem?
Evet, özellikle 2008’den sonra Amerika’da gelişen Robo Danışmanlık tüm dünyada 2.76 trilyon dolar değerinde varlığı yönetiyor. 2027’de yapay zeka ile yönetilen portföy büyüklüğünün 4.66 trilyon dolar olacağı öngörülüyor.
Yakın zamanda Türkiye Sermaye Piyasası Birliği’nin düzenlediği “Büyük Veri ile Dijital Varlık Yönetimi” etkinliğinde bu konuda çok kıymetli bilgiler paylaşıldı. Ülkemizde büyük veriyi kullanarak ve yapay zekanın yardımıyla yatırım fonlarının yönetildiğini, üstelik bu yatırım fonlarının hisse senedi seçtiğini gördüm. Performansına baktığımda açıkçası insan portföy yöneticileri ile yarıştığını hatta bazı dönemlerde geçtiğini görmek ilgi çekiciydi. Üstelik yapay zekanın sosyal medya verileri ile hisse senetlerinin performansı arasında ilişkiyi kurarak bazı öngörüler yapabildiğini de etkinlik esnasında deneyimledik.
Yapay zekanın finans sektöründe kullanımının önemli örneklerinden biri olan robo danışmanlık, yani dijital varlık yönetimi yapan uygulamaları daha sonra daha da derinleştireceğim. Bu yazıyı şimdilik bir girizgâh olarak değerlendirin.
Bu uygulamaların hangi finansal deneyimlerle bize dokunacağını, hayatımıza neler katacağını sonraki yazılarımda örnekleri ve öngörülerimle vurgulayacağım.
Güzel bir gelecek için…