Yapay zekâ bankacıyı emekliye mi ayırıyor?

UĞUR GÜNDÜZ
Ekonomist - Bankacı

Geçmişte kredi kararları objektif veriler üzerin­den yapılan subjektif bir değerlendirmeyle alınırdı. Aynı kredi talebine ilişkin (aynı veri­lerle) farklı kararlar veriliyordu. Günümüzde teknolojik gelişme­ler bu subjektifliği biraz ortadan kaldırsa da özellikle ticari kredi­lerde kişisel değerlendirme hâlâ çok önemli. Gidişat ise bu subjek­tifliği ortadan kaldıracak sistem­sel işleyişin artışı ve daha fazla yapay zekâ kullanımı yönünde. Kredicinin inisiyatif alanı daral­tılmakta ve tahsis işlemi yapay zekâya yaptırılmaktadır.

Özellikle yığın müşteri yöneti­mi yapılan bireysel krediler ala­nında büyük bir dönüşüm ger­çekleşiyor. Geleneksel kredi de­ğerlendirme süreçlerinin aksine, yapay zekâ destekli sistemler da­ha hızlı, daha doğru ve daha ki­şiselleştirilmiş kredi kararları alınmasını sağlıyor.

Ticari krediler ise karmaşık fi­nansal tabloların analizi, piya­sa koşullarının değerlendiril­mesi ve kapsamlı risk yönetimi gerektirdiğinden zaman alıcı ve emek yoğundur. Son yıllarda ya­pay zekâ teknolojileri, bu süreç­leri optimize ederek, daha hızlı, daha doğru ve daha stratejik ka­rarlar alınmasını sağlayarak ti­cari bankacılıkta da bir dönüşüm yaratmaktadır.

Kredi değerlendirmesinde yapay zekânın rolü

Bireysel kredi başvurularında, bankalar genellikle başvuru sa­hibinin kredi geçmişini, gelirini, istihdam durumunu ve diğer fi­nansal bilgilerini analiz eder. Bu süreç, manuel olarak yapıldığın­da zaman alıcı ve hata oranı yük­sek olabilir. Yapay zekâ, bu süreci otomatize ederek ve geliştirerek önemli katkılar sağlar.

Ticari kredi değerlendirmele­ri, bireysel kredilere göre çok da­ha karmaşıktır. Çünkü şirketle­rin finansal sağlığı, sektörel risk­ler, makroekonomik göstergeler ve yönetim kalitesi gibi çok sayı­da değişkeni içerir. Yapay zekâ, bu karmaşık verileri işleyerek ve analiz ederek bankalara önemli avantajlar sunar.

Nasıl kullanılıyor?

* Veri analizi ve tahmin modelleri: Yapay zekâ algorit­maları, geniş veri kümelerini (iş­lem geçmişi, sosyal medya verile­ri, online davranışlar vb.) saniye­ler içinde işleyebilir. Bu sayede, geleneksel kredi skorlama mo­dellerinin gözden kaçırabilece­ği risk faktörlerini veya potansi­yel fırsatları belirleyebiliyor. Ör­neğin, bir bireyin geçmiş ödeme alışkanlıkları ve harcama eğilim­leri, kredi geri ödeme potansiyeli hakkında daha doğru bir öngörü sunabilir.

Yapay zekâ algoritmaları, şir­ketlerin finansal tabloları (bi­lanço, gelir tablosu, nakit akış tablosu), sektörel veriler, makro­ekonomik göstergeler, sosyal medya analizi, haberler ve hatta tedarik zinciri bilgileri gibi yapı­landırılmış ve yapılandırılmamış geniş veri setlerini işleyebilir. Bu sayede, geleneksel yöntemle­rin gözden kaçırabileceği kore­lasyonları ve risk faktörlerini be­lirleyerek daha doğru kredi risk tahminleri yapabiliyor. Örneğin, bir şirketin ödeme alışkanlıkla­rı, müşteri yorumları veya sektö­rel trendler, kredi geri ödeme po­tansiyeli hakkında derinlemesi­ne analiz ve tahminler sunabilir.

* Dolandırıcılık tespiti ve risk izleme: Yapay zekâ, dolan­dırıcılık faaliyetlerini anormal­lik tespiti yöntemleriyle proak­tif olarak belirleyebilir. Başvuru verilerindeki tutarsızlıkları veya şüpheli davranış kalıplarını hız­la tespit ederek, bankaları potan­siyel kayıplardan korur. Ayrıca yapay zekâ modelleri, kredi notu düşük olan ancak geri ödeme po­tansiyeli yüksek olabilecek ‘ince dosya’ (thin file) müşterileri için de alternatif risk değerlendirme yöntemleri sunar.

Yapay zekâ, ticari kredi baş­vurularındaki anormallikleri ve şüpheli işlem kalıplarını da hızla tespit edebilir. Bu, sahte şirketler veya dolandırıcılık amaçlı başvu­ruların erken aşamada belirlen­mesine olanak tanır, böylece ban­kaların finansal kayıpları mini­mize edilir.

Yapay zekâ, gelişmiş makine öğrenimi modelleri kullanarak şirketlerin kredi itibarını ve te­merrüt riskini daha doğru bir şe­kilde değerlendirebilir. Bu, ban­kaların daha bilinçli kredi karar­ları almasına ve potansiyel batık kredi risklerini azaltmasına yar­dımcı olur. Bu değerlendirme­lerden en büyük zararı, kayıt dışı hacmini bilançosuna yansıtma­yan, gerçek durumu resmi ra­kamlardan kestirilemeyen fir­malar görür.

* Kişiselleştirilmiş kredi teklifleri: Yapay zekâ, müşte­ri davranışlarını ve finansal ih­tiyaçlarını analiz ederek, her bi­reye özel kredi ürünleri ve faiz oranları sunabilir. Bu, müşteri memnuniyetini artırmanın yanı sıra, bankaların daha uygun müş­teri segmentlerine ulaşmasını da sağlar. Örneğin, belirli bir harca­ma alışkanlığına sahip müşteri­ye, o alışkanlığa uygun bir kredi limiti veya ödeme planı önerile­bilir. Yapay zekâ, şirketlerin özel ihtiyaçlarını ve risk profillerini analiz ederek onlara özel olarak tasarlanmış kredi ürünleri, vade seçenekleri ve faiz oranları suna­bilir. Bu, müşteri memnuniyeti­ni artırmanın yanı sıra, bankala­rın daha rekabetçi teklifler suna­rak pazar paylarını artırmalarına yardımcı olur.

* Sürecin hızlanması: Kredi başvurusu değerlendirme, onay ve dağıtım süreçleri yapay zekâ sayesinde büyük ölçüde otoma­tikleştirilebilir. Bu, bankaların operasyonel maliyetlerini düşü­rürken, müşterilerin çok daha kı­sa sürede krediye erişmesini sağ­lar. Anında kredi onayları, müş­teri deneyimini önemli ölçüde iyileştirir. Kredi başvuru alma, evrak doğrulama, finansal analiz ve onay süreçlerinin önemli bir kısmı yapay zekâ ile otomatikleş­tirilebilir. Bu, kredi başvuru süre­lerini kısaltır, operasyonel mali­yetleri düşürür ve banka perso­nelinin daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlar.

* Portföy yönetimi ve erken uyarı sistemleri: Yapay zekâ, mevcut kredi portföyünü sürekli olarak izleyebilir ve temerrüt ris­ki taşıyan şirketleri proaktif ola­rak belirleyebilir. Bu erken uyarı sistemleri, bankaların zamanında müdahale etmesine ve potansiyel kayıpları önlemesine olanak tanır.

Gelecek ve potansiyel

Yapay zekâ, hem bireysel hem ticari kredilerde potansiyelini henüz tam olarak gerçekleştir­memiştir. Gelecekte, yapay zekâ­nın bankacılıkta daha da derinle­mesine entegre olmasını bekle­yebiliriz.

* Gelişmiş müşteri iletişi­mi: Sesli asistanlar ve sohbet ro­botları aracılığıyla daha interak­tif ve kişiselleştirilmiş kredi da­nışmanlığı sunulabilir.

* Proaktif finansal danış­manlık: Yapay zekâ, müşteri harcama/tasarruf alışkanlıkları­nı analiz ederek, ihtiyaç duyduk­ları anda proaktif olarak uygun kredi veya finansal ürünleri öne­rebilir/sunabilir.

* Mikrokrediler ve esnek kredi ürünleri: Yapay zekâ, ge­leneksel bankacılık sistemine erişimi olmayan veya düşük ge­lirli bireylere yönelik mikrokre­di programlarının etkinliğini ar­tırabilir.

* Dinamik kredi izleme: Şirketlerin finansal sağlığını ger­çek zamanlı olarak izleyen ve pi­yasa koşullarına göre kredi limit­lerini veya faiz oranlarını ayar­layan dinamik kredi modelleri geliştirilebilir.

* Akıllı sözleşmeler ve blo­ckchain uyumu: Kredi anlaş­malarının otomatikleştirilmesi, ödeme takibinin ve teminat yö­netiminin kolaylaştırılması için blockchain ve akıllı sözleşmeler­den faydalanılabilir.

Etik standartlara uygun hareket edilmesi önemli

Sonuç olarak, yapay zekâ birey­sel krediler ve ticari krediler ala­nında devrim niteliğinde bir dö­nüşüm yaratıyor. Daha hızlı, daha doğru ve daha kişiselleştirilmiş kredi süreçleri sunarak hem ban­kalara hem de müşterilere önem­li faydalar sağlıyor. Ancak bu teknolojinin tam potansiyeline ulaşması için veri güvenliği, al­goritma yanlılığı ve şeffaflık gibi zorlukların üstesinden gelinmesi ve etik standartlara uygun hare­ket edilmesi büyük önem taşıyor.

Bankaların ve düzenleyicile­rin, yapay zekânın sunduğu fır­satları en iyi şekilde değerlendi­rirken, olası riskleri de minimize etme konusunda iş birliği yapma­ları gerekmektedir. Yapay zekâ bankaların daha verimli, doğru ve stratejik kredi kararları almasını sağlayarak hem risklerini azaltı­yor hem de gelirlerini artırıyor. Ayrıca bankaları daha çevik, pro­aktif ve rekabetçi hale getirerek kurumsal finansmanın geleceği­ni şekillendiriyor.