Dergiler / Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2022 / Cilt: 21 - Sayı: 4

Yatırım Kararlarında Yapay Zekanın Rolü ve Türk Finans Sektörü Uygulamaları

The Role of Artificial Intelligence in Investment Decisions and Applications in The Turkish Finance Industry

Sayfa
2208–2222
Yayın Tarihi
2022-10-19
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Literatürde ilk olarak bu çalışma, bazı politika önerileri geliştirmek için Türkiye ve AB uygulamalarını karşılaştırarak, Türk finans sektöründeki mevcut AI politika çerçevesini ve endüstri uygulamalarını da gözden geçirmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz Makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini sorgulayan ilk kişi Alan Turing değildi, ancak olumlu bir yanıt veren en yakın kişi olduğu söylenebilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, Türk finans sektörü örneğinde yapay zeka tekniklerinin yatırımcıların karar verme süreçleri üzerindeki etkilerine ışık tutmayı amaçlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Literatürde ilk olarak bu çalışma, bazı politika önerileri geliştirmek için Türkiye ve AB uygulamalarını karşılaştırarak, Türk finans sektöründeki mevcut AI politika çerçevesini ve endüstri uygulamalarını da gözden geçirmektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay zeka · sinir ağları · genetik algoritmalar

Özet

Öz Makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini sorgulayan ilk kişi Alan Turing değildi, ancak olumlu bir yanıt veren en yakın kişi olduğu söylenebilir. Yapay zeka (AI) teknikleri, otomatik (kendi kendine) giden arabalar, karanlık fabrikalarda üretim, sohbet robotları ve robo-danışmanlar gibi birçok amaç için kullanılmaktadır. Yapay zekanın finans sektöründe artan kullanımına paralel olarak, ampirik çalışmalar da yapay zeka tekniklerinin geleneksel modellerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, Türk finans sektörü örneğinde yapay zeka tekniklerinin yatırımcıların karar verme süreçleri üzerindeki etkilerine ışık tutmayı amaçlamaktadır. Literatürde ilk olarak bu çalışma, bazı politika önerileri geliştirmek için Türkiye ve AB uygulamalarını karşılaştırarak, Türk finans sektöründeki mevcut AI politika çerçevesini ve endüstri uygulamalarını da gözden geçirmektedir.

Abstract

Alan Turing was not the first one to ask whether machines can think, but he might have been the closest one with a positive answer. Artificial intelligence (AI) techniques are used for many purposes, such as self-driven cars, manufacturing in dark factories, chatbots, and Robo-advisors. In line with the increasing use of AI in the financial sector, empirical studies also reveal that AI techniques perform better than conventional models. This study aims to shed light on the effects of AI techniques on investors’ decision-making process in the case of the Turkish finance industry. As the first study in the literature, by comparing EU practices, I also review the existing AI policy framework and industry practices in the Turkish finance industry to develop some policy suggestions.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

COŞKUN, E. A. (2022). Yatırım Kararlarında Yapay Zekanın Rolü ve Türk Finans Sektörü Uygulamaları. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 4, 2208–2222. https://ajindex.com/articles/667596

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (7)

  1. Afreen, R. (2013). Alan Turing: A Note On His Role As World War II Cryptanalyst. International Journal of Applied Engineering and Technology. Vol. 3 (1) January-March, pp.21-26/Afreen. Ahn, W., Lee, H. S., Ryou, H., & Oh, K. J. (2020). Asset Allocation Model for a Robo-advisor Using the Financial Market Instability Index and Genetic Algorithms. Sustainability, 12(3), 849. Arf, C. (1959). Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir? Atatürk Üniversitesi 1958- 1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları(1), 91-103. Retrieved 2 March 2022 from: https://l24.im/ROS
  2. Bahrammirzaee, A. (2010). A comparative survey of artificial intelligence applications in finance: artificial neural networks, expert system and hybrid intelligent systems. Neural Computing and Applications, 19(8), 1165-1195.
  3. Bauer, F. L. (2002). Decrypted secrets: methods and maxims of cryptology. Springer Science & Business Media. Belanche, D., Casaló, L. V., & Flavián, C. (2019). Artificial Intelligence in FinTech: understanding Robo-advisors adoption among customers. Industrial Management & Data Systems, Vol. 119 No. 7, pp. 1411-1430. https://doi.org/10.1108/IMDS-08-2018-036.
  4. Chen, B., Zhong, J., & Chen, Y. (2020). A hybrid approach for portfolio selection with higher-order moments: Empirical evidence from Shanghai Stock Exchange. Expert Systems with Applications, 145, 1-27. 113104. Chung, H., & Shin, K. S. (2019). Genetic algorithm-optimized multi-channel convolutional neural network for stock market prediction. Neural Computing and Applications, 1-18.
  5. Copeland, J. (1993). Symbolic Computation. Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction. Blackwell. p. 328. Coskun, Y. and Coskun, E.A. (2022). The Role of Government in Digital Innovations: Case of Turkish Startup Ecosystem. (in, Innovative Finance for Technological Progress: Roles of Fintech, Financial Instruments, and Institutions, Eds.: Taghizadeh-Hesary, F., Aboojafari, R., and Yoshino, N. Routledge) (forthcoming). Diplo Foundation. (2019). Mapping the challenges and opportunities of artificial intelligence for the conduct of diplomacy. January. Retrieved 4 January 2022 from: https://l24.im/A7lo.
  6. Elaziz, M. A., Ewees, A. A., & Alameer, Z. (2019). Improving adaptive neuro-fuzzy inference system based on a modified salp swarm algorithm using genetic algorithm to forecast crude oil price. Natural Resources Research, 1-16.
  7. Ellis, C., & Willson, P. (2005). Can a neural network property portfolio selection process outperform the property market? J