Kredi Kayıt Bürosu ile Koç Üniversitesi-İş Bankası Yapay Zekâ Merkezi, federe öğrenme projesi için iş birliği yaptı. Yapay zekâ güvenliği tartışmaları sürerken beş banka, ham verilerini kendi sistemlerinden çıkarmadan ortak modelin eğitimine katkı verecek.
Projenin odağında kredi başvurularındaki sahtecilik ve dolandırıcılık girişimlerini tespit etmek bulunuyor. KKB koordinasyonundaki yapı, farklı bankalardaki örüntülerden yararlanırken müşteri verilerini tek bir merkezi havuzda toplamamayı hedefliyor.
Federe öğrenmede model bankaların ortamlarında yerel veriyle eğitiliyor. Merkeze ham kayıtlar yerine model güncellemeleri gönderiliyor ve ortak model bu katkılarla ilerliyor. Bunun yanında bu yöntem tek başına bütün mahremiyet risklerini ortadan kaldırmıyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Meta, Muse için geliştirilebilir yapay zekâ cihazları istiyor
Sahte yorum ve yapay etkileşim sitelerine erişim engeli getirildi
Japonya Merkez Bankası yapay zekânın faiz dengesini etkileyebileceğini söyledi
ASELSAN Nahçıvan’da ortak üretim tesisi kurmaya hazırlanıyor
ASELSAN GÖKBAĞ ağının ilk gerçek uydusunu gösterdi
Ekip, model güncellemelerinden bilgi sızması gibi olasılıklara karşı ek mahremiyet koruma yöntemlerini değerlendirecek. Geliştirilen yaklaşım gerçek banka verileriyle uçtan uca test edilecek; başarı yalnızca doğrulukla değil güvenlik ve uygulanabilirlikle de ölçülecek.
Amaç kredi başvurusu sahteciliğini daha erken yakalamak
Bir bankada az görülen bir dolandırıcılık örüntüsü, sektör çapındaki ortak öğrenmeyle daha erken fark edilebilir. Fakat yanlış pozitif sonuçların müşterileri haksız biçimde etkilememesi için insan denetimi ve itiraz süreçleri önemini koruyor.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Ortak modelin başarısı bankalardaki veri kalitesi ve olay etiketlerinin tutarlılığına bağlı. Kurumların aynı sahtecilik türünü farklı biçimde sınıflandırması, model güncellemelerinin bir araya getirilmesini zorlaştırabilir.
KUIS AI öğrenci ve araştırmacıları da projede görev alacak. Çalışmanın bilimsel çıktılarının konferans ve yayınlara taşınması planlanıyor. Özetleyecek olursak proje, veriyi paylaşmadan ortak model geliştirme yaklaşımının Türkiye finans sektöründeki gerçek koşullarda sınanmasını sağlayacak.
