İşletme

Bilgisayar teknolojilerindeki hızlı gelişim önce finans piyasalarında algoritmik işlemlerin hızla artmasına neden olmuş, paralelinde finans piyasalarında artan işlem hacmi ve çeşitliliği ile ortaya çıkan büyük miktardaki veri ise bu verilerin analizi ve parametre tahmininde yapay zeka sistemlerinin kullanılmasına imkan vermiştir. Piyasa etkinliğinin analizi, istatistiksel arbitraj işlemleri, alım-satım stratejilerinin oluşturulması, fiyat tahmini, piyasa ve kredi riski ölçümü bu sistemlerin uygulandığı konular arasındadır.  

Risk yönetimi tüm şirketler için kilit faaliyet durumuna gelmiştir. Geçtiğimiz dönemde yaşanan piyasa dalgalanmaları, faiz oranlarındaki oynaklık, kredi temerrütleri ve şirket içi dolandırıcılık vakaları büyük finansal kayıplarla sonuçlanmıştır. Şirket itibarlarını da zedeleyen bu gelişmeler sonucunda, şirketlerin maruz kaldığı tüm risk unsurlarının izlenmesi ve yönetilmesinin önemi her geçen gün artmaktadır. Bu kapsamda finansal risk ölçümü ve piyasalar arası risk etkileşimlerinin yanı sıra Türkiye'de şirketlerin risk yönetim faaliyetleri üzerine çalışılmaktadır.

Kârlılığı ve verimliliği en üst düzeye çıkarmak için gelir yönetimi ve fiyat optimizasyonu stratejilerine odaklanmaktadır. Dinamik fiyatlandırma modelleri, talep tahmini ve tüketici davranışı analizi incelenerek en uygun fiyatlandırma stratejileri belirlenmektedir. Çalışma ayrıca, karar alma süreçlerini geliştirmek, kaynak tahsisini iyileştirmek ve piyasa dalgalanmalarına uyum sağlamak için ileri analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarının kullanımını araştırmaktadır. Özellikle, gerçek zamanlı veri entegrasyonu ve işletme hedefleriyle uyumlu, rekabet avantajını koruyan fiyatlandırma çerçevelerinin geliştirilmesine özel bir vurgu yapılmaktadır.

İnsanların ve şirketlerin istek ve ihtiyaçları gün geçtikçe daha da çeşitlenmektedir. Oluşan bu talebi karşılamak üzere ise Girişimciler ön plana çıkmaktadır. Ortaya çıkan bir fırsatı değerlendirme isteği veya oluşan bir ihtiyacı giderme çabası ile motive edilen bir iş fikri ile başlayan girişimcilik sürecinde gereksinim duyulan kaynaklar da bulunmaktadır. Bu gereksinimlerin en önemlileri network ve kaynaktır ve bunları giderebilmek adına pek çok kurumsal ve bireysel destekleyiciler yer almaktadır. Özellikle teknolojinin geliştiği ve küreselleşmiş günümüz dünyasında girişimcilik faaliyetleri her anlamdan destek görmekte iken oluşan rekabet ile aynı zamanda girişimcilikte başarısızlık oranları da artmaktadır.

Bu araştırma, karar verme çerçevelerini istatistiksel ve olasılıksal prensiplere dayandırarak geliştirmekte, makine öğrenimi tekniklerini kullanmakta ve bunları olasılık dağılımı parametre tahmini, finansal oynaklık ve başarı tahmini, operasyonel analitik ve tüketici tercih modelleme yöntemlerimle birleştirmektedir. Araştırma, bireyler ve firmaların kararlarını etkileyen belirsizlik modellerini geliştirmek ve bu kararları modelleyen ve tahmin eden yapay zeka uygulamaları için bir temel oluşturmak amacıyla istatistiksel modelleme ve parametre tahmininden yararlanmaktadır.

Türkiye'deki işletmelerin yaklaşık %99.89'unu oluşturan KOBİ'ler teknolojiye erişim, inovasyon, yatırım ve finansman kaynaklarına erişim, stratejik planlama gibi konularda yetersizlikler yaşamaktadırlar. Finansal sistem içindeki payları da çok düşük düzeylerde kalan KOBİ'ler için erişilebilir finansman kaynakları, mali başarısızlık tahmin yöntemleri, kurumsallaşma ve verimlilik yönetimi alanlarında çalışmalar yürütülmektedir.

Organizasyonel bağlamlarda bilinçli karar alma süreçlerini güçlendirmek için İş Zekası (BI) ve veri analitiğinin entegrasyonunu inceleyen araştırmalar yapar. Temel BI prensiplerini, veri yönetim stratejilerini ve etkili veri tabanı sorgulamalarının sosyal bilimler alanlarında kullanımını sağlamaktadır. Ayrıca, araştırma makine öğrenimi ve yapay zeka gibi veri bilimi kavramlarını ve bunların iş operasyonları ile veri odaklı pazarlama stratejileri üzerindeki etkilerini de ele almaktadır. Bu ileri analitiklerin, Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemleri içinde uygulanmasına özel bir vurgu yapılarak iş süreçleri arasında içgörülerin sorunsuz entegrasyonunun nasıl sağlanabileceği incelenmektedir. Nihai hedef, veri odaklı yaklaşımların ve analitik araçların karmaşık veri setlerini yorumlamak, stratejik karar alma süreçlerini bilgilendirmek ve çeşitli endüstrilerde iş sonuçlarını optimize etmek için nasıl kullanılabileceğini değerlendirmektir.

Sürdürülebilir finans, finansal kararların çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) faktörlerini göz önünde bulundurarak alındığı bir yaklaşımdır. Bu anlayış, ekonomik kazançların yanı sıra, toplum ve çevre üzerinde uzun vadeli olumlu etkiler yaratmayı amaçlar. Sürdürülebilir finans, yatırımcıların yalnızca kısa vadeli kazançları değil, aynı zamanda çevresel sorumluluk, sosyal adalet ve etik yönetim gibi unsurları da dikkate almalarını teşvik eder. Bu sayede, finansal piyasalar daha sürdürülebilir bir geleceğe katkı sağlar ve sürdürülebilir büyüme hedeflerine ulaşmak için güçlü bir araç haline gelir. Sürdürülebilir finans analizi ise firmaların ve yatırımcıların finansal kararlarını bu çerçeve içinde inceler. Bu analiz, sadece etik ve çevresel kaygıları değil, aynı zamanda risk yönetimi ve fırsatları da değerlendirerek sürdürülebilir bir yatırım stratejisi geliştirilmesine yardımcı olur.

Yatırım analizi, finansal piyasalarda en iyi yatırım fırsatlarını belirlemek ve riskleri minimize etmek amacıyla yapılan bir değerlendirme sürecidir. Bu süreç, şirketlerin mali durumlarını, sektör trendlerini, ekonomik göstergeleri ve diğer önemli faktörleri inceleyerek, gelecekteki değer kazançlarını tahmin etmeyi hedefler. Yatırımcılar, bu analizle, hisse senetleri, tahviller, emtialar ve diğer finansal araçlar arasında bilinçli tercihler yaparak portföylerini optimize edebilirler. Yatırım analizi, temel analiz ve teknik analiz gibi yöntemlerle gerçekleştirilir ve her iki yöntem de piyasadaki fırsatları ve riskleri daha iyi anlamak için kullanılır.