Yapay Zeka ve Varlık Yönetimi

Yapay zekâ artık yatırım analizinde sadece bir araç değil, karar mekanizmasının kendisi haline geliyor. McKinsey tarafından bu konuda yapılan çalışma, portföy yönetiminde veri temelli modellerin, insan sezgisini nasıl tamamladığına ve risk-getiri dengesini yeniden tanımladığına dikkat çekiyor.

Yapay zekâ (AI), finans sektöründe bir devrim yaratıyor ve varlık yönetimi endüstrisi bu dönüşümün ön saflarında yer alıyor. Sadece bir analiz aracı olmanın ötesine geçen AI, karar alma süreçlerinin temel bir unsuru haline gelerek portföy yönetimini yeniden tanımlıyor.

McKinsey tarafından bu konuda yapılan çalışmalara dayanarak hazırlanan rapora göre, AI ve özellikle GenAI (üretken yapay zekâ) ile yeni nesil agentic AI (temsilci tabanlı yapay zekâ), varlık yöneticilerinin maliyet yapısını dönüştürme ve getiri optimizasyonunu sağlama potansiyeli taşıyor. Rapordan öne çıkanlar şöyle:

Verimlilik Artışı

“AI ve GenAI, ortalama bir varlık yöneticisinin maliyet tabanının yüzde 25 ila 40’ını optimize etme potansiyeline sahip.”

Rapora göre varlık yönetimi endüstrisi, son yıllarda düşük faiz oranları ve istikrarlı ekonomik büyüme gibi olumlu piyasa koşullarından faydalanarak rekor seviyelerde varlık büyümesi (AUM-Asset Under Management) elde etti. Ancak 2022’de küresel AUM’da yaşanan yüzde 10’luk düşüş ve devam eden maliyet artışları, sektörde marj sıkışmasına yol açtı. Kuzey Amerika’da son beş yılda işletme marjları üç, Avrupa’da ise beş puan geriledi. Bu ortamda, teknoloji harcamaları yaklaşık yüzde 9’luk bir yıllık bileşik büyüme oranıyla (CAGR) hızla artsa da, bu yatırımlar genellikle verimlilik artışı sağlamada yetersiz kaldı. Bu noktada AI, maliyet yapısını dönüştürmek için önemli bir fırsat sunuyor.

McKinsey’nin analizine göre, AI ve üretken AI, ortalama bir varlık yöneticisinin maliyet tabanının (cost base) yüzde 25 ila 40’ını optimize etme potansiyeline sahip. Örneğin, portföy yönetiminde AI destekli veri analitiği, yatırım süreçlerini otomatikleştirerek manuel iş yüklerini azaltıyor. Araştırma asistanları, kazanç raporları, finansal veriler ve konferans notları gibi geniş veri setlerini hızlıca sentezleyerek analistlerin içgörü üretme süreçlerini hızlandırıyor. Bu, yalnızca zaman tasarrufu sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda operasyonel maliyetleri de düşürüyor. Ayrıca, AI tabanlı risk modelleri ve otomatik raporlama araçları, portföy yöneticilerinin daha veri odaklı kararlar almasını sağlayarak süreçleri daha akıcı ve ekonomik hale getiriyor.

Daha Akıllı Portföy Yapılandırma

“Yapay zekâ yatırım yönetiminde yüzde 8’lik bir verimlilik artışı sağlıyor.”

AI, portföy yönetimi maliyetini düşürmenin yanı sıra, getirileri de optimize ediyor. Geleneksel portföy yönetimi, bilindiği üzere çoğu durumda insan sezgisine ve manuel analizlere dayanıyordu. Ancak AI, büyük veri setlerini analiz ederek karmaşık piyasa dinamiklerini anlamada benzersiz bir yetenek sunuyor. Örneğin, portföy yöneticileri, AI destekli araçlarla yatırım stratejilerini daraltabiliyor ve portföy yapılandırmasını optimize edebiliyor. Bu, risk-getiri dengesini daha hassas bir şekilde ayarlamalarına olanak tanıyor.

McKinsey raporunda, AI’nın yatırım yönetiminde yüzde 8’lik bir verimlilik artışı sağladığı belirtiliyor. Bu artış, özellikle portföy yapılandırma süreçlerinde görülüyor. AI, geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki piyasa trendlerini tahmin etme yeteneğiyle, portföylerin daha iyi çeşitlendirilmesini ve risklerin daha etkili yönetilmesini sağlıyor. Ayrıca, AI destekli araçlar, müşteri odaklı portföy önerileri sunarak bireysel ihtiyaçlara göre özelleştirilmiş yatırım çözümleri geliştiriyor. Bu, müşteri memnuniyetini artırmanın yanında varlık yöneticilerinin rekabet avantajını da güçlendiriyor.

İnsan & Makine İş Birliği

“Ekipler daha stratejik ve yaratıcı görevlere odaklanabiliyor.”

Yapay zekanın varlık yönetimindeki en çarpıcı etkileri arasında, yatırım ekiplerinin rollerini yeniden tanımlaması da yer alıyor. Yakın bir geçmişe kadar portföy yöneticileri ve analistlerin çoğu, zamanlarının büyük bir kısmını veri toplama ve veri analizine ayırıyordu. Ancak AI, bu süreçleri otomatikleştirerek ekiplerin daha stratejik ve yaratıcı görevlere odaklanmasına ciddi bir katkıda bulunuyor. Örneğin, raporda bir üst düzey varlık yöneticisi, AI’nin kod yazma ihtiyaçlarını önemli ölçüde azalttığını ve çalışanların AI araçlarını kullanarak daha hızlı ve etkili kararlar alabileceğini ifade ediyor. Bu, hem yeni hem de kıdemli geliştiriciler için geçerli; kıdemli geliştiriciler, AI araçlarını derin uzmanlıklarıyla birleştirerek maksimum fayda sağlarken, yeni geliştiriciler ise beceri eksikliklerini AI ile telafi edebiliyor.

Yapay Zekânın Tam Potansiyelini Açığa Çıkarmakve Yapay Zekâ ile Geleceğe Hazırlanmak

Yapay zekânın sunduğu fırsatları tam anlamıyla değerlendirebilmek için varlık yöneticilerinin stratejik bir dönüşüm yaklaşımını benimsemeleri önemli bir gereklilik olarak öne çıkıyor. McKinsey, bu dönüşüm için altı temel ilkeyi öne sürüyor: Alan bazlı dönüşüm, yetkinlik stratejilerinin yenilenmesi, işletme modellerinin optimize edilmesi, teknoloji yol haritalarının kontrolü, veri stratejilerinin geliştirilmesi ve kültürel değişim yönetimi. Bu ilkeler, yapay zekânın sıradan kullanım senaryolarının ötesine geçerek, kurum genelinde ölçeklenebilir bir değer yaratılmasını sağlıyor.

Raporun da dikkat çektiği üzere yapay zekâ, varlık yönetimi endüstrisini dönüştürmek için benzersiz bir fırsat getiriyor; maliyetleri düşürmekten getirileri optimize etmeye ve yatırım ekiplerinin rollerini yeniden tanımlamaya uzanan geniş bir alanda, sektörün karşılaştığı marj baskılarını hafifletme ve sürdürülebilir büyüme sağlama potansiyeli sunuyor. Ancak bu potansiyeli gerçekleştirmek, yalnızca teknolojiye yatırım yapmakla değil, aynı zamanda stratejik bir dönüşüm yaklaşımını benimsemekle mümkün olabilir.