Bankacılıkta yapay zekâ: Dönüşümün eşiğinde

Nomupay Genel Müdürü, Sabancı Üniversitesi Öğretim Vazifelisi Ergi ŞENER

Yapay zekâ, bankacılık dalında uzun za­mandır merakla bek­lenen bir ihtilal vaat ediyor. Lakin, McKinsey’nin Aralık 2024 tarihli raporu, bu vaadin gerçeğe dönüşmesi için ban­kaların deneme-yanılma aşa­masını geride bırakıp, iş sü­reçlerini uçtan uca tekrar tasarlaması gerektiğini ortaya koyuyor.

Yapay zekânın (AI) potan­siyeli, artık yalnızca otomasyon ve verimlilik artışıyla hudutlu değil. Daldaki öncü banka­lar, AI’ı gelir artırıcı bir öge, müşteri memnuniyetini yük­selten bir araç ve kurumsal dönüşümün temel taşı olarak görüyor. McKinsey’nin ‘Ban­kacılıkta Yapay Zekadan De­ğer Yaratmak: Kurumsal Ya­pıyı Yine Şekillendirmek’ raporu (Extracting value from AI in banking: Rewiring the enterprise), bu dönüşümün gerçekleştiği noktada banka­ların yalnızca rekabet avantajı kazanmadığını, birebir zaman­da iş modellerini de tekrar şekillendirdiğini gözler önü­ne seriyor.

Artık yalnızca deneme evresi yetmiyor, vakit daralıyor

Rapor, bankacılık sektörü­nün AI’a yaptığı yatırımların süratle arttığını, fakat hala bir­çok kurumun deneme süre­cinde takılı kaldığını vurgulu­yor. AI projelerinin büyük bir kısmı dar kapsamlı uygulama­lar olarak kalıyor – chatbotlar, otomatik e-posta cevapları ve­ya doküman özetleyiciler üzere. An­cak bu uygulamalar (Mc Kin­sey’nin ifadesiyle), “izole pro­jeler olarak kalırsa, manalı bir finansal dönüşüm sağlama potansiyeli hudutlu oluyor”.

Bu noktada kimi banka­lar, kesimdeki başka oyuncu­lara kıyasla fark yaratmaya başlamış durumda. Örneğin, bir banka, AI’ı yazılım geliş­tirici verimliliğini artırmak için kullanarak yüzde 40’a va­ran bir üretkenlik artışı elde etmiş. Ayrıyeten geliştiricilerin yüzde 80’i bu süreçte AI’ın iş­lerini kolaylaştırdığını belirt­mekte. Yapay zekâ, müşte­ri etkileşimlerinde de proak­tif tahliller sunarak müşteri bağlılığını artırıyor. Örneğin, bir banka taşınabilir uygulaması üzerinden müşterilere anlık yatırım teklifleri yahut tasar­ruf tavsiyeleri sunan AI des­tekli bir sistem geliştirmiş.

Bir diğer örnekte, büyük bir bankanın AI’ı müşteri iliş­kilerini geliştirmek için na­sıl kullandığı anlatılıyor. Ban­ka, AI takviyeli şahsî yatırım tavsiyeleri sunarak müşteri­lerine daha amaçlı finansal planlama teklifleri sağlıyor. Küçük işletmeler içinse AI, sorunlu kredileri erken tes­pit edip tedbir almayı müm­kün kılıyor.

Benzer formda, dolandırı­cılık tespitinde AI’nin yüzde 40 oranında daha erken tes­pit sağladığı görüldüğü uygu­lamalar da öne çıkmakta. Bu muvaffakiyet örnekleri, AI’nin ban­kacılıkta operasyonel verim­lilik ve güvenlik mevzularında nasıl kritik bir rol oynadığını gösteriyor.

Bankacılıkta yapay zekânın öncelikli alanları

Bankalarda yapay zekâ dö­nüşümünden elde edilen de­ğerin yüzde 70-80’i, belirle­nen 25 alt uygulama alanının yalnızca 10 adedinden geliyor. Barclays’in AI Playbook ça­lışmasında da yapay zekânın bankacılık ve finans sektörün­de en fazla kıymet yarattığı bu alanlar aşağıdaki üzere sıralanı­yor. Barclays’in tahlili de ben­zer biçimde, bankaların AI dö­nüşümünden elde ettiği top­lam kıymetin yüzde 70-80’inin aşağıdaki alanlarda yoğunlaş­tığını gösteriyor:

-Kredi kıymetlendirme ve risk yönetimi

-Dolandırıcılık tespiti

-Müşteri hizmetleri ve ki­şiselleştirilmiş öneriler

-Yatırım yönetimi

-Operasyonel verimlilik (back-office süreçleri)

AI herkes için erişilebilir

Barclays, yapay zekâ proje­lerinde sıkça karşılaşılan yan­lış inanışları da raporunda çü­rütüyor. Bunlardan kelam ede­cek olursak:

Mit: “AI uzak bir hayal.”

Gerçek: Genel yapay zekâ (AGI) hala gelişim aşama­sında olsa da bugünün yapay zekâ tahlilleri, pratik ve uy­gulanabilir durumda. Chat­botlar, otomatik kredi de­ğerlendirme sistemleri ve dolandırıcılık tespiti üzere uy­gulamalar, bankaların kısa vadede verimliliğini artırma­sına imkan tanıyor.

Mit: “AI için büyük bir büt­çeye gereksinimimiz var.”

Gerçek: API tabanlı ser­vislerle AI servislerine düşük maliyetle erişim mümkün. Küçük bankalar bile müşte­ri hizmetleri için AI tabanlı chatbotlar ve otomatik ana­liz araçları kullanarak büyük yatırımlar yapmadan dönü­şüm başlatabilir. Bu noktalar, AI’ın demokratikleştiğini ve küçük-orta ölçekli bankaların bile büyük yararlar sağlayabi­leceğini ortaya koyuluyor.

AI Orkestrasyonu: Multi­agent (Çok Ajanlı) sistemle­rin gücü

AI’ın bankacılıktaki en he­yecan verici evrimlerinden biri, multiagent sistemlerin yükselişi. Barclays raporuna nazaran, bu sistemler farklı gö­revleri üstlenen AI ajanları­nın birlikte çalışarak karma­şık iş akışlarını otomatikleş­tirmesine dayanıyor.

Örneğin, bir kredi başvuru­su sürecinde:

-Bir AI casusu dokümanları toplar ve tahlil eder.

-Bir başka casus müşteri bilgilerini doğrular ve dolan­dırıcılık riskini tespit eder.

-Bir öbür casus kredi tek­lifini oluşturur ve müşteriye sunar.

Bu multiagent sistemler, yalnızca verimlilik sağlamak­la kalmaz, tıpkı vakitte kre­di sürecinin hızlanmasını ve yanılgıların minimize edilmesi­ni sağlar. Barclays, bu orkest­rasyonun gelecekte bankala­rın operasyonel yapısını kök­ten değiştireceğini öngörüyor.

AI’ı stratejik bir ortak olarak görmek

Sonuç olarak, AI artık ban­kalar için yalnızca bir teknolo­jik yenilik değil, stratejik bir dönüşüm aracıdır. McKin­sey’nin ve Barclays’ın son ra­porları, bankaların AI’ı be­nimseme seviyesinde önemli bir uçurum olduğunu gösteriyor. Bir küme banka AI’ı kurumsal dönüşümün merkezine ko­yarken, öbürleri hala dar kap­samlı projelerle hudutlu kalıyor.

Gelecekte bankacılık sektö­ründe liderliği elinde tutacak olanlar, AI’ı cesaretli bir formda benimseyen ve onu yalnızca bir araç değil, iş yapış biçimleri­nin temel bir modülü haline getirenler olacak.

Başarılı bankaların sırrı: 4 kritik adım

Peki, fark yaratan bankalar neyi farklı yapıyor? McKinsey, öne çıkan bankaların dört kritik noktaya odaklandığını vurguluyor:

1.Vizyoner ve yavuz bir bakış açısı

Başarılı bankalar, AI’ı sırf operasyonel verimlilik için bir araç olarak değil, gelir artırıcı ve müşteri tecrübesini güzelleştirici bir güç olarak görüyor. AI, bu kurumlarda maliyet azaltmanın ötesinde, gelir artıran ve rekabet avantajı sağlayan bir stratejik öge olarak konumlanıyor.

2.Uçtan uca dönüşüm

AI projeleri ekseriyetle dar kapsamlı başlıyor, lakin önder bankalar tüm iş süreçlerini baştan sona dönüştürüyor. Örneğin, sırf bir chatbot geliştirmek yerine, bankanın müşteri edinme, kredi kıymetlendirme ve risk idaresi üzere tüm alt süreçleri AI ile entegre ediliyor. McKinsey’nin tahlili, bu tıp uçtan uca dönüşümlerin en büyük finansal getiriyi sağladığını gösteriyor.

3.Çok casuslu (multiagent) sistemler

Modern bankalar, birden fazla AI casusunun birlikte çalıştığı sistemler geliştirerek karmaşık iş akışlarını otomatikleştiriyor. AI casusları sahtecilik tespitinden kredi onayına kadar farklı alanlarda çalışabiliyor.

4.Sürdürülebilirlik ve ölçeklenebilirlik

AI projeleri başlatıldıktan sonra, bu projelerin sürdürülebilir olması büyük kıymet taşıyor. McKinsey, bu noktada ‘AI denetim kulesi’ (AI control tower) kavramını öneriyor. Bu kule, AI projelerini merkezi bir biçimde koordine ederek, geliştirilen uygulamaların bankanın öteki kısımlarında de kullanılmasını sağlıyor.

Bankalar, büyük dönüşümlerin vakit alacağını bilse de kısa vadede süratli çıkarlar sağlayabilecek alanları hedefleyerek AI’ın tesirini daha erken gösterebilir. Bu ‘quick win’ (hızlı kazanım) projeler, banka içinde AI’a olan inancı artırır ve daha geniş çaplı dönüşümlerin önünü açar.

AI projeleri geliştirirken, şeffaflık ve etik kurallar da kesinlikle göz önünde bulundurulmalıdır. AI denetim kulesi sadece iş süreçlerini değil, regülasyonlara uygunluk ve etik kurallar açısından da projeleri denetlemelidir. Barclays de bu yaklaşımı bir yönetişim çerçevesi olarak belirtiyor ve bankaların AI projelerinde data şeffaflığına odaklanması ve önyargıyı minimize etmesi gerektiğini belirtiyor. Bilhassa kredi kıymetlendirme ve müşteri teklif sistemlerinde insan kontrolü (human-in-the-loop) sistemlerinin yer alması, AI’nin adil ve yanlışsız çalışmasını sağlıyor.

AI’ın bankalarda rolü evriliyor

Raporlar, gelecekte bankalarda AI’ın çalışanlarla iş birliği içinde nasıl çalışması gerektiğini de ayrıntılandırıyor. Ayrıyeten çok modlu konuşma tecrübeleri ve müşteri/ çalışan davranışını simüle eden dijital ikizler üzere yeni gelişim alanları da belirtiliyor. AI, sırf iş süreçlerini değil, iş gücünün rolünü de dönüştürüyor. Bankalar, AI takviyeli eğitim programları ve çalışanların AI ile ahenk içinde çalışabileceği bir kültür inşa etmeliler. Örneğin, AI koçları (AI copilots) çalışanlara satış sırasında anlık rehberlik sunarak performansı artırabilir.

Yapay zekayı kısımlara ayrılmış ve kopuk projeler yerine, tüm tertipte net bir vizyon ve yatırım getirisi (ROI) ile ele almak yararlı olacaktır. Tek bir modelin her sorunu çözmesini beklemek yerine, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için çoklu casus sistemlerini kullanmak tesirli olacaktır. Bu yaklaşımlar, yapay zekanın işletmelerin merkezine pozisyonlandırılmasına ve gerçek manada dönüşüm yaratılmasına katkı sağlayacaktır.