Yapay Zekânın Portföy Yönetim Sektöründeki Yeri – Kurumsal Yatırımcı

İş Portföy Kıdemli Portföy Yöneticisi Yardımcısı Suat Can Şimşek

Yapay zekâ, en basit şekilde belirli görevleri yerine getirmek için insan zekâsını taklit eden ve topladıkları bilgileri yineleyerek kendilerini geliştirebilen sistemler olarak tanımlanır. Bu süreçte, yapay zekâ duruma ilişkin verileri hızlı, yinelemeli ve akıllı algoritmalarla birleştirerek işler. Yapay zekâyı günümüz teknoloji sistemlerinden ayıran en önemli özellik insan zekâsını taklit edebilmesidir. Yapay zekâ her ne kadar ChatGPT ile birlikte çok popüler olsa da ilk yıkıcı devrimini IBM’in 1980 yıllarında geliştirmeye başladığı Deep Blue ile satranç dünya şampiyonu Kasparov’a karşı kazanması ile yapmıştır. 1996’da yapılan ilk maçı Kasparov kazansa da Deep Blue öğrenimine devam ederek 1997 yılında büyük ustayı yenmeyi başarmıştır. Günümüzde olasılıklarının hesaplanması imkânsız görünen Go oyununda makinenin en iyi oyuncuları bile yenmeye başladığı bilinmektedir. Yapay zekâ burada 30 milyondan fazla kendi geliştirdiği pozisyonu analiz ederek kazanmaya götüren pozisyon oluşumlarını öğrenmiş ve oynanan oyunlarda insan zekâsından ayrışacak şekilde bu oluşumları sağlayacak hamleleri bulmaya başlamıştır. Kısaca yapay zekâ, var olan durumları gözlemleyerek daha önceden belirlenen parametreler doğrultusunda ilgili durumu işlemekte ve buna yönelik bir tepki vermektedir.

Günümüzde yapay zekâyı popüler kılan ChatGPT’nin işleyişini anlamak gerekirse, program sorulan soruya uygun verileri açık kaynaklardan toplayarak en uygun cevabı insan diline uygun bir şekilde veren bir algoritmaya sahiptir. Elon Musk’ın Twitter için getirdiği yasağın ana sebebi de yine ChatGPT gibi yazılımların ilgili algoritmaları gereği beslendiği bölgelerle alakalıdır. Musk, yapay zekâ yazılımlarının bot hesaplar ile siteden bilgi aşırmasını ve bu bilgiyi açık kaynak olarak paylaşmasını engellemek amacıyla bütün hesaplara izleme limiti getirmiş ve sonsuz tarama yapılmasının önüne geçmek istemiştir Yapay zekânın cevapları açık kaynaklardan aktif şekilde çekiyor olması ve hızlı bir şekilde cevabın beklenmesi, teknolojinin işlemci hızı ve depolamaya olan bağımlılığını göstermektedir. Şirketin geliştiricileri bu konuda sorulan sorularda uygulamanın depolama alanı yetmemesi sebebiyle kendi dilini oluşturduğunu belirtmektedir. Kendi dilini oluşturması gibi durumlar da sistemde “kara kutu”ların oluşmasına ve geliştirilen yapay zekânın bazı durumlarda tam anlaşılmamasına sebep vermektedir. Günümüzde sektördeki uygulamalarına bakmak gerekirse ChatGPT gibi bir yapay zekâ modelinin basit bir şekilde kullanılabileceği birkaç örnek:

• Yatırım Danışmanı: ChatGPT, finansal portföy yönetimiyle ilgili soruları yanıtlayabilir ve yatırım önerileri sunabilir. Örneğin, "Hangi sektörde yatırım yapmalıyım?" veya "En iyi hisse senetleri hangileri olabilir?" gibi sorular sorulabilir. Önemli bir nokta; ChatGPT sadece geçmiş performans verilerine dayanarak analizler yapabiliyor ve uygun yatırım stratejilerini önerirken riskleri de göz önünde bulunduruyor.

• Piyasa Takipçisi: ChatGPT, finansal piyasalarla ilgili güncel bilgileri sağlayabilir. Örneğin, "Bugün hisse senedi piyasası nasıl performans gösterdi?" veya "Son açıklanan ekonomik veriler neler?" gibi sorularla güncel bilgilere hızlıca erişilebilir. ChatGPT, haberleri ve piyasa trendlerini takip ederek anlık bilgiler sunabilir.

• Risk Analisti: ChatGPT, finansal portföylerin risk analizlerini rahatlıkla yapabilir. Örneğin, "Portföyüm risk toleransına uygun mu?" veya "Bu iki yatırım aracı arasındaki korelasyon nedir?" gibi sorularla portföy riskleri değerlendirilebilir. ChatGPT, farklı senaryoları simüle ederek risk-getiri analizleri sunabilir ve önerilerde bulunabilir.

• Strateji Geliştirici: ChatGPT, yeni yatırım stratejileri geliştirilmesine yardımcı olabilir. Örneğin, "Momentum stratejisini nasıl uygulayabilirim?" veya "Opsiyonlarla ilgili stratejiler nelerdir?" gibi sorularla farklı stratejiler hakkında bilgi alanabilir. ChatGPT, geçmiş veriler ve piyasa koşulları üzerinden strateji önerileri sunabilir.

• Eğitim Kaynağı: ChatGPT, finansal portföy yönetimi hakkında eğitim kaynakları sağlayabilir. Örneğin, "Portföy yönetimiyle ilgili temel kavramlar nelerdir?" veya "Risk-getiri analizini nasıl yapabilirim?" gibi sorularla temel bilgilere erişilebilir. ChatGPT, finansal terimleri açıklayabilir ve konuyla ilgili kaynakları önerebilmesi olarak sıralanabilir.

Teknolojinin Borsa’daki etkilerine bakıldığında, Twitter problemi göz önüne alındığında bu vaka gelecekte oluşacak trendlere dair ipuçları vermektedir. Ürünün optimizasyonu için kuvvetli işlemciler ve depolama alanı gereksinimi bulunmaktadır. Bu sebeple 2023 yılında Nvidia, AMD, Taiwan Semiconductor, ASML gibi şirketler, yapay zekânın gereksinim duyacağı kuvvetli işlemcilerin yapılması konusunun ön plana çıkması sebebiyle yüksek talep görürken, uygulamanın paraya dönüştürülmesi konusunda, özellikle reklam optimizasyonu ve trafik çekmeyi sağlama açısından, Meta, Microsoft, Alphabet (Google), Amazon gibi şirketlerin ciddi hisse değeri kazandığı görüldü. Yine buna benzer uygulamaların kullanımını sağlayan yazılım geliştirme şirketleri, doğrudan kendi yapay zekâlarını bulunduran şirketler ve verinin depolanmasında kullanılan veya doğrudan veri depolayan şirketler ile dijitalleşmenin getirdiği siber güvenliğe olan talep nedeniyle siber güvenlik şirketleri bu yılın ilk yarısının en çok getiri sunan şirketleri oldu. İlgili şirketlerin ciddi getiriler sunması sonrası S&P 500’deki neredeyse tüm şirketlerin yatırımcı toplantılarında yapay zekâya atıfta bulunduğu görüldü. Bu durumun internet gibi bir oyun değiştirici veya 3D yazılımcılar gibi geçici trend oluşturacağı sorusunun henüz cevabının verildiğini söylemek mümkün gözükmemektedir. Çünkü bu durum şimdilik her ne kadar ciddi faydalar sunsa da ileride uygulama alanında yapay zekâ yazılımlarının ne gibi finansal avantajlar sunacağı kısmen belirsizliğini korumaktadır.

Özetle, ChatGPT ile birlikte gündelik hayatın da içine girmeye başlaması yapay zekânın önemini daha da artırsa da yazılım ile ilgili olarak piyasalar tarafında en büyük soru işareti “yapay zekânın nasıl parasallaştırılacağı” olacaktır. Gündelik hayatta ise bilgiye ulaşmanın iyice kolaylaşması ve hantal uygulamaların otonomlaşarak yerini yapay zekâya bırakıyor olma ihtimali bu trendi daha da cazip kılacak denebilir. McKinsey’in tahmin ettiği 2.6 ila 4.4 trilyon dolar arasında ekonomik bir hacim oluşturup yeni bir dönemin kapılarını açıyor olma potansiyeli, yapay zekayı birçok alanda devrim yaratmaya uygun bir “kara kutu” haline getirmekte ve ciddi bir heyecan yaratmaktadır.*

• McKinsey, The Economic Potential Of Generative AI: The Next Productivity Frontier Report, June 14 2023