Büyük veri ile dijital varlık yönetimi

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.

Özel bilgiye sahip değilse, sadece veriler ışığında yatırım kararı veriyor

“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?

2027'de yapay zeka ile yönetilen portföy büyüklüğü 4,66 trilyon dolar olacak

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…