Bankacılıkta yapay zekâ: Dönüşümün eşiğinde

Nomupay Genel Müdürü, Sabancı Üniversitesi Öğretim Görevlisi Ergi ŞENER

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

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

Artık sadece deneme aşaması yetmiyor, zaman daralıyor

Rapor, bankacılık sektörü­nün AI’a yaptığı yatırımların hızla arttığını, ancak hala bir­çok kurumun deneme süre­cinde takılı kaldığını vurgulu­yor. AI projelerinin büyük bir kısmı dar kapsamlı uygulama­lar olarak kalıyor – chatbotlar, otomatik e-posta yanıtları ve­ya belge özetleyiciler gibi. An­cak bu uygulamalar (Mc Kin­sey’nin ifadesiyle), "izole pro­jeler olarak kalırsa, anlamlı bir finansal dönüşüm sağlama potansiyeli sınırlı oluyor".

Bu noktada bazı banka­lar, sektördeki diğer 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. Ayrıca geliştiricilerin yüzde 80’i bu süreçte AI’ın iş­lerini kolaylaştırdığını belirt­mekte. Yapay zekâ, müşte­ri etkileşimlerinde de proak­tif çözümler sunarak müşteri bağlılığını artırıyor. Örneğin, bir banka mobil uygulaması üzerinden müşterilere anlık yatırım önerileri veya tasar­ruf tavsiyeleri sunan AI des­tekli bir sistem geliştirmiş.

Bir başka örnekte, büyük bir bankanın AI’ı müşteri iliş­kilerini geliştirmek için na­sıl kullandığı anlatılıyor. Ban­ka, AI destekli kişisel yatırım tavsiyeleri sunarak müşteri­lerine daha hedefli finansal planlama önerileri sağlıyor. Küçük işletmeler içinse AI, problemli kredileri erken tes­pit edip önlem almayı müm­kün kılıyor.

Benzer şekilde, dolandırı­cılık tespitinde AI’nin yüzde 40 oranında daha erken tes­pit sağladığı görüldüğü uygu­lamalar da öne çıkmakta. Bu başarı örnekleri, AI’nin ban­kacılıkta operasyonel verim­lilik ve güvenlik konularında 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 sadece 10 tanesinden geliyor. Barclays’in AI Playbook ça­lışmasında da yapay zekânın bankacılık ve finans sektörün­de en fazla değer yarattığı bu alanlar aşağıdaki gibi sıralanı­yor. Barclays’in analizi de ben­zer biçimde, bankaların AI dö­nüşümünden elde ettiği top­lam değerin yüzde 70-80’inin aşağıdaki alanlarda yoğunlaş­tığını gösteriyor:

-Kredi değerlendirme 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 söz ede­cek olursak:

Mit: “AI uzak bir hayal.”

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

Mit: “AI için büyük bir büt­çeye ihtiyacımız 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 faydalar sağlayabi­leceğini ortaya koyuluyor.

AI Orkestrasyonu: Multi­agent (Çok Ajanlı) sistemle­rin gücü

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

Örneğin, bir kredi başvuru­su sürecinde:

-Bir AI ajanı belgeleri toplar ve analiz eder.

-Bir diğer ajan müşteri bilgilerini doğrular ve dolan­dırıcılık riskini tespit eder.

-Bir başka ajan kredi tek­lifini oluşturur ve müşteriye sunar.

Bu multiagent sistemler, sadece verimlilik sağlamak­la kalmaz, aynı zamanda kre­di sürecinin hızlanmasını ve hataların 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 sadece bir teknolo­jik yenilik değil, stratejik bir dönüşüm aracıdır. McKin­sey’nin ve Barclays’ın son ra­porları, bankaların AI’ı be­nimseme düzeyinde ciddi bir uçurum olduğunu gösteriyor. Bir grup banka AI’ı kurumsal dönüşümün merkezine ko­yarken, diğerleri hala dar kap­samlı projelerle sınırlı kalıyor.

Gelecekte bankacılık sektö­ründe liderliği elinde tutacak olanlar, AI’ı cesur bir şekilde benimseyen ve onu sadece bir araç değil, iş yapış biçimleri­nin temel bir parçası 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 cesur bir bakış açısı

Başarılı bankalar, AI’ı yalnızca operasyonel verimlilik için bir araç olarak değil, gelir artırıcı ve müşteri deneyimini iyileştirici bir güç olarak görüyor. AI, bu kurumlarda maliyet azaltmanın ötesinde, gelir artıran ve rekabet avantajı sağlayan bir stratejik unsur olarak konumlanıyor.

2.Uçtan uca dönüşüm

AI projeleri genellikle dar kapsamlı başlıyor, ancak lider bankalar tüm iş süreçlerini baştan sona dönüştürüyor. Örneğin, yalnızca bir chatbot geliştirmek yerine, bankanın müşteri edinme, kredi değerlendirme ve risk yönetimi gibi tüm alt süreçleri AI ile entegre ediliyor. McKinsey’nin analizi, bu tür uçtan uca dönüşümlerin en büyük finansal getiriyi sağladığını gösteriyor.

3.Çok ajanlı (multiagent) sistemler

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

4.Sürdürülebilirlik ve ölçeklenebilirlik

AI projeleri başlatıldıktan sonra, bu projelerin sürdürülebilir olması büyük önem taşıyor. McKinsey, bu noktada ‘AI kontrol kulesi’ (AI control tower) kavramını öneriyor. Bu kule, AI projelerini merkezi bir şekilde koordine ederek, geliştirilen uygulamaların bankanın diğer bölümlerinde de kullanılmasını sağlıyor.

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

AI projeleri geliştirirken, şeffaflık ve etik kurallar da mutlaka göz önünde bulundurulmalıdır. AI kontrol kulesi yalnızca 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 veri şeffaflığına odaklanması ve önyargıyı minimize etmesi gerektiğini belirtiyor. Özellikle kredi değerlendirme ve müşteri öneri sistemlerinde insan denetimi (human-in-the-loop) mekanizmalarının yer alması, AI’nin adil ve doğru çalışmasını sağlıyor.

AI’ın bankalarda rolü evriliyor

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

Yapay zekayı bölümlere ayrılmış ve kopuk projeler yerine, tüm organizasyonda net bir vizyon ve yatırım getirisi (ROI) ile ele almak faydalı olacaktır. Tek bir modelin her sorunu çözmesini beklemek yerine, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için çoklu ajan sistemlerini kullanmak etkili olacaktır. Bu yaklaşımlar, yapay zekanın işletmelerin merkezine konumlandırılmasına ve gerçek anlamda dönüşüm yaratılmasına katkı sağlayacaktır.