İnfina Blog

Finansal piyasaların son on yılına baktığımızda eskiye oranla daha karmaşık bir hale geldiğini görüyoruz. Tasarruf sahipleri birikimlerini yüksek enflasyon beklentisi ile korumaya çalışırken sermaye piyasalarının artan volatilesi bu imkanı gittikçe zorlaştırıyor.

2010 yılından itibaren sayılarında ciddi oranda artış yaşanmış robo danışmanlık hizmeti veren yatırım yönetimi kurumları, finansal teknoloji şirketleri ile iş birliği yaparak bu duruma çözüm üretmeye çalışıyorlar.

Robo danışmanlık hizmetini oluşturan teknolojinin, portföy dağılımı önerisi oluşturmada finansal model ve makine öğrenmesi olmak üzere iki temel dayanağı var. Finansal varlıkların geçmiş fiyat hareketleri finansal modelin girdisini oluştururken, kıymetler arasındaki ilişkiler ve volatilite de hesaplama modellerine dahil oluyor. Makine öğrenmesi modelleri ise gelecek dönemdeki fiyat hareketlerini tahmin ederek modeli tamamlıyor. Bu aşamadan sonra ise, yatırımcının risk profiline göre portföy dağılım önerileri oluşturuluyor.

Ancak bu noktada robo danışmanlığın yalnızca bir danışmanlık hizmeti olduğunu düşünmek yanlış.

Robo danışmanlık sadece danışmanlık değildir. İki temel dayanak üzerinden bir yatırım tavsiyesi oluşturulması belki de işin en kolay tanımlanan tarafı. Asıl zor olan ve yatırım yönetimi kurumlarının üzerinde daha fazla çalışması gereken kısım ise her yatırımcının tek tek risk profilinin en gerçeğe yakın şekilde çıkartılması...

Risk profilinin kişiselleştirilmiş modeller ile üretilmesi ise finansal teknoloji şirketlerinin üzerinde en çok uğraştığı konulardan biri.

Risk profili anketinin yatırımcıya; kullanıcı deneyimi yüksek, oyunlaştırma temelinde ve mevzuatın da istediği detaylarda sunulması gerekiyor. Bu gereksinimle beraber risk profili ölçümünün sürekliliği olmalı, risk profilinin alt başlıkları olan risk toleransı ve risk kapasitesinin hesaplanması da gerekiyor.

Finansal hizmet kurumları bu başlıklarda tek tek müşterilerini tanımalarının imkanı bulunmuyor. Özellikle binlerce müşteriye hizmet vermek istediklerinde teknoloji kullanmadan yapmaları imkansız.

Bu nedenle Robo danışmanlık altyapısını oluşturan finansal teknoloji şirketi bu kapsamda da hizmet verebilmeli, risk anketinin dijital mecralardan binlerce müşteriye etkin şekilde ulaşmasını ve verilerin en iyi şekilde değerlendirilmesini sağlamalı.

Sadece finansal bir model ve makine öğrenmesi ile portföy dağılım önerisi vermek tüm süreci tamamlayamıyor. Öncesini iyi ölçmek, sonrasında da takip etmek portföy performansı üzerinde çok etkili oluyor.

Bu nedenle robo danışmanlık altyapısı sağlayan fintechler açısından bir modele dayalı portföy dağılım önerisi oluşturmak, robo danışmanlık hizmetinin tamamlanmasını sağlamıyor.

Robo Danışmanlık ve Risk Profillemesi

Son kullanıcıyı tanımak, ona özel portföy dağılımı önermek, belirli durumlarda davranış kalıplarını kişi bazında anlayarak portföy değişimini buna göre oluşturmak robo danışmanlığın ilk aşaması olarak karşımıza çıkıyor.

Robo danışmanlık hizmeti vermek için sadece bir finansal model, akademik makaleler ve yapay zeka ile eğitilmiş veri analizleri yeterli olmayacaktır. Finansal kurumun altyapıları ile sağlıklı entegrasyon olmadan bu altyapılar sonuç üretemeyecektir. Yapılacak entegrasyon ile son kullanıcıya en etkin şekilde ulaşabilmenin yolu açılmalıdır. İşte finansal teknoloji şirketi farkı da bu noktada ortaya çıkmakta.

Bu yazıda risk profillemesinin biraz daha derinine inmek istiyorum.

Temel olarak yatırımcı risk profili ölçümünde risk algısı, risk toleransı ve risk kapasitesi ölçülür. Bu ölçümleri yaparken;

• Kullanıcıyı sıkmadan, algısını bozmadan gerçeğe en yakın değerleri almak için çok iyi bir kullanıcı deneyimi sağlanmalı,
• Oyunlaştırma bakış açısı ile sorular sorulmalı, soruların cevaplarına göre yeni sorular oluşturulmalı.
• Risk profili ölçümünde kurumsal olarak dinamik ve parametrik değerlendirme altyapısına sahip olunmalıdır.

Risk profili ölçülürken kullanıcı deneyimi içinde mevzuatın zorunlu tuttuğu soruları sormak ve gerekli bilgileri almak da önemli katkı sağlayacaktır.

Portföy yönetecek kurumun müşterisi ile ilk iletişimi risk profillemesinde kurrduğu göz önüne alındığında; güzel, akıcı, anlamlı bir ilişkinin temeli olan risk profili ölçümünün uzun süreli başarılı bir varlık yönetiminin temeli niteliğinde olduğunu söyleyebiliriz.

Dijital varlık yönetiminde başarılı bir örnek olan Öneriver ekibi de bu konuda iki temel çalışma yapıyor:

Öncelikle çok iyi bir kullanıcı deneyimine sahip mobil ve web altyapısı geliştirirken, kurum ile beraber soruları tanımlıyor. Soruların yatırımcı risk profilini en etkin değerleme ile ölçebilmesi için anlamlı soruları oluşturuyor.

İkinci olarak, soruların değerleme modelini yine finansal kurum ile beraber kuruyor. Öneriver altyapısı parametrik ve esnek olduğundan dolayı bu süreç kolaylıkla tamamlanıyor.

Robo danışmanlık hizmetinin birinci aşaması olan "yatırımcı risk profili" için bir örneği buradan inceleyebilirsiniz. Yakın zamanda Öneriver’in bu kapsamda yaptığı çalışmaları birkaç farklı kurumla birlikte hizmete soktuğunu göreceğiz.

Sektörle ilgili gelecek yazılarımızı kaçırmamak için bizi sosyal medya hesaplarımızdan takip edebilir, aylık olarak yayınlanan bültenimize abone olabilirsiniz.