GenAI-Based Private Pension Information and Recommendation System

Ezgi Avcı; Mehmet Furkan Atik; Nur Muazzez Memiş

Makale detayları

GenAI-Based Private Pension Information and Recommendation System

Yazarlar:

Ezgi Avcı | Mehmet Furkan Atik | Nur Muazzez Memiş

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Bilişim Teknolojileri Dergisi Vol.17 Issue 3, pp.207-222

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001323528

pISSN:

1307-9697

Anahtar kelimeler:

Özet:

 This paper presents the design of an innovative private pension information and recommendation system powered by generative artificial intelligence GenAI. The system is tailored to leverage GenAI algorithms to analyze user data and generate personalized retirement planning advice. By integrating GenAI, the system seeks to significantly enhance financial literacy among users, providing them with a deeper understanding of retirement planning and financial products. The GenAI-driven insights will facilitate tailored investment strategies, enabling users to make informed decisions that align with their long-term retirement goals and risk preferences. This approach aims not only to improve individual financial outcomes but also to democratize access to financial advice that is traditionally available only through financial advisors. As the system evolves, it is expected to adapt to changing economic conditions and personal circumstances, offering dynamic advice that keeps pace with users life changes. The goal of this system is to foster a proactive approach to retirement planning, thereby enhancing the financial well-being and security of its users as they approach and enter retirement.

 This paper presents the design of an innovative private pension information and recommendation system powered by generative artificial intelligence GenAI. The system is tailored to leverage GenAI algorithms to analyze user data and generate personalized retirement planning advice. By integrating GenAI, the system seeks to significantly enhance financial literacy among users, providing them with a deeper understanding of retirement planning and financial products. The GenAI-driven insights will facilitate tailored investment strategies, enabling users to make informed decisions that align with their long-term retirement goals and risk preferences. This approach aims not only to improve individual financial outcomes but also to democratize access to financial advice that is traditionally available only through financial advisors. As the system evolves, it is expected to adapt to changing economic conditions and personal circumstances, offering dynamic advice that keeps pace with users life changes. The goal of this system is to foster a proactive approach to retirement planning, thereby enhancing the financial well-being and security of its users as they approach and enter retirement.

 This paper presents the design of an innovative private pension information and recommendation system powered by generative artificial intelligence GenAI. The system is tailored to leverage GenAI algorithms to analyze user data and generate personalized retirement planning advice. By integrating GenAI, the system seeks to significantly enhance financial literacy among users, providing them with a deeper understanding of retirement planning and financial products. The GenAI-driven insights will facilitate tailored investment strategies, enabling users to make informed decisions that align with their long-term retirement goals and risk preferences. This approach aims not only to improve individual financial outcomes but also to democratize access to financial advice that is traditionally available only through financial advisors. As the system evolves, it is expected to adapt to changing economic conditions and personal circumstances, offering dynamic advice that keeps pace with users life changes. The goal of this system is to foster a proactive approach to retirement planning, thereby enhancing the financial well-being and security of its users as they approach and enter retirement.

 Bu makale, üretken yapay zeka GenAI ile güçlendirilmiş yenilikçi bir bireysel emeklilik bilgi ve tavsiye sisteminin tasarımını sunmaktadır. Sistem, kullanıcı verilerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş emeklilik planlama tavsiyeleri üretmek için gelişmiş AI algoritmalarını kullanacak şekilde özelleştirilmiştir. GenAI entegrasyonu ile sistem, kullanıcılar arasında finansal okuryazarlığı önemli ölçüde artırmayı, emeklilik planlaması ve finansal ürünler hakkında daha derin bir anlayış sağlamayı hedeflemektedir. GenAI destekli içgörüler, kullanıcıların uzun vadeli emeklilik hedefleri ve risk tercihleriyle uyumlu bilinçli kararlar alabilmelerini sağlayacak şekilde özelleştirilmiş yatırım stratejilerini kolaylaştıracaktır. Bu yaklaşım, sadece bireysel finansal sonuçları iyileştirmeyi amaçlamakla kalmayıp, geleneksel olarak yalnızca finansal danışmanlar aracılığıyla erişilebilen finansal tavsiyeye erişimi demokratikleştirmeyi de hedeflemektedir. Sistem geliştikçe, değişen ekonomik koşullara ve kişisel durumlara uyum sağlaması, kullanıcıların yaşam değişiklikleriyle uyumlu dinamik tavsiyeler sunması beklenmektedir. Bu sistemin amacı, emekliliğe yaklaşırken ve emekliliğe girerken kullanıcılarının finansal refahını ve güvenliğini artıracak şekilde proaktif bir emeklilik planlaması yaklaşımını teşvik etmektir.

Makale detayları

GenAI-Based Private Pension Information and Recommendation System

Yazarlar:

Ezgi Avcı | Mehmet Furkan Atik | Nur Muazzez Memiş

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Bilişim Teknolojileri Dergisi Vol.17 Issue 3, pp.207-222

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001323528

pISSN:

1307-9697

private pension

generative artificial intelligence

artificial intelligence

decision support systemBireysel Emeklilik

Üretken Yapay Zeka

Yapay Zeka

Karar Destek Sistemi

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Ezgi Avcı | Mehmet Furkan Atik | Nur Muazzez Memiş

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi Vol.17 Issue 3, pp.207-222

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001323528

pISSN: 1307-9697

Sayı

Yazarlar:

Ezgi Avcı | Mehmet Furkan Atik | Nur Muazzez Memiş

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Bilişim Teknolojileri Dergisi Vol.17 Issue 3, pp.207-222

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001323528

pISSN:

1307-9697