Finans teknolojileri (Fintech) alanındaki yenilikler, Türkiye'deki kullanıcıların para yönetimi alışkanlıklarını kökten değiştirme potansiyeli taşıyan yeni bir kavramı gündeme getiriyor: "Finansal Nöro
- Feedback ile Duygu Tabanlı Otomatik Ödeme Zamanlaması". Bu sistem, bireylerin duygusal durumlarını ölçerek finansal işlemlerin zamanlamasını optimize etmeyi hedefliyor.
- Feedback, bu kararların altında yatan biyolojik ve duygusal tepkileri ölçmeyi amaçlıyor.
Nörofinans ve Duygusal Dalgalanmalar
Kavram, nörofinans prensiplerini temel alıyor. Klasik finans teorilerinin aksine, nörofinans, insanların stres, belirsizlik ve risk altında çoğu zaman rasyonel olmayan kararlar aldığını kabul ediyor. Borsada ani bir panikle varlıkların satılması veya aşırı iyimserlikle gereksiz risklere girilmesi, bu irrasyonel davranışlara örnek olarak gösteriliyor. Finansal Nöro
Sistem Nasıl İşliyor?
Sistemin işleyişi üç temel aşamadan oluşuyor. İlk aşamada, kullanıcılar giyilebilir bileklikler veya daha gelişmiş başlıklar aracılığıyla günlük fizyolojik ve duygusal verilerini topluyor. Elektroansefalografi (EEG) ile beyin dalgaları, galvanik deri tepkisi (GSR) ile stres seviyesi ve kalp atış hızı gibi veriler izleniyor.
İkinci aşamada, toplanan bu veriler işlenerek kullanıcının anlık stres, kaygı, özgüven veya risk alma eğilimi gibi durumları puanlanıyor. Son aşamada ise bu duygusal durum puanları, finansal işlemlerin zamanlamasını dinamik olarak belirliyor.
Duygu Durumuna Göre Zamanlama Optimizasyonu
Sistem, kullanıcının duygusal durumuna bağlı olarak farklı senaryolar uyguluyor. Kullanıcı yüksek stres veya kaygı durumundayken, sistem büyük miktarlı ödemeleri veya riskli yatırım kararlarını askıya alabiliyor. Ödemeyi, kullanıcının daha sakin olduğu bir zaman dilimine erteleyerek, panikle yapılabilecek hatalı işlemleri önlemeyi hedefliyor.
Kullanıcının duygusal durumu "normal" veya "optimal" olarak tespit edildiğinde, planlanan tüm ödemeler ve yatırımlar zamanında gerçekleştiriliyor. Yüksek özgüven ve risk alma isteği tespit edildiği durumlarda ise sistem, kullanıcının daha önce çekindiği ancak potansiyel getirisi yüksek yatırım fırsatlarını önerebiliyor.
Geleceğe Yönelik Potansiyel ve Zorluklar
Bu kavram, teorik alt yapısı güvenilir olmakla birlikte, pratikte henüz yaygınlık kazanmış bir uygulama değil. Giyilebilir biyosensör teknolojilerindeki ve yapay zeka yorumlama yeteneklerindeki gelişmeler, sistemin geleceğini şekillendirecek. Bununla birlikte, sistemin hayata geçirilmesi önünde önemli etik ve gizlilik endişeleri bulunuyor. Kullanıcıların en mahrem fizyolojik ve duygusal verilerinin toplanması, büyük veri güvenliği ve bu verilerin kötüye kullanımı gibi ciddi sorunları beraberinde getiriyor. Ayrıca, bireysel farklılıkların sisteme nasıl entegre edileceği ve finansal regülasyon kurumlarının bu tür sistemlere nasıl yaklaşacağı ise henüz netlik kazanmış değil.
Yorumlar
Yorum Yap