Risk yönetiminin finansal hizmetlerin özü olduğu iyi bilinmektedir. Mevzuata uyum, siber tehditler, dolandırıcılık önleme ve piyasa oynaklığı sürekli dikkat gerektirir. Finans işletmeleri, hızla değişen bir düzenleyici ortamda potansiyel tehditleri yönetmek ve önlemek için yapay zekâ ve veri odaklı yaklaşımlar kullanır.
Öngörücü analizler ve makine öğrenimi, finansal kurumların riskleri tırmanmadan önce tespit edip azaltmasını sağlar. Bu teknolojiler, büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi analiz ederek potansiyel riskleri gösterebilecek kalıpları belirler.
Finansal kuruluşlar ayrıca kredi riskini değerlendirmek, kredi veya kredi ödemelerinde temerrüde düşebilecek müşterileri işaretlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Tarihsel verilere dayanan geleneksel kredi puanlama modellerinin aksine, yapay zekâ destekli modeller sürekli olarak yeni bilgilerden öğrenerek daha doğru bir risk profili sağlar.
Bunun tersine, yapay zekâ destekli anormallik tespit araçları geçmiş hatalardan ders çıkararak ve sistemleri gerçek zamanlı olarak sürekli izleyerek güvenliği ve operasyonel verimliliği artırır. Bu araçlar, dolandırıcılık, operasyonel kesintiler veya siber tehditleri gösterebilecek ani ödeme artışları veya beklenmeyen finansal davranışlar gibi düzensiz kalıpları tespit etmek için işlem verilerini analiz eder.
Mensubu olduğumuz kuruluşumuzda, finansal kurumların istikrarı koruması için kritik öneme sahip olan veri güvenliğini artırmak, veri uyumunu kolaylaştırmak ve farklı veri modeli stratejilerini ve risk azaltmayı optimize etmek için yapay zekâ teknolojisinden yararlandık. Bu yeni teknolojileri verimli bir şekilde birleştirmek, veri istikrarına ve dayanıklılığına yardımcı olur. Bunu artırmak için, uyum riskini en aza indirmek ve operasyonel maliyetleri azaltmak için uyum politikaları gibi gerçek zamanlı güncellemeler sağlayan yapay zekâ destekli bir risk ve uyum panosu oluşturduk.
Kredi riskinin ötesinde, öngörücü analizler finans firmalarının likidite risklerini, operasyonel verimsizlikleri ve hatta itibar tehditlerini öngörmelerine de yardımcı olur. Bankalar ve yatırım firmaları gerçek zamanlı verileri kullanarak proaktif kararlar alabilir ve genel risk duruşlarını güçlendirebilirler.
Sahtecilik, kötü aktörlerin güvenlik açıklarını istismar etmek için giderek daha karmaşık yöntemler kullanmasıyla finansal kurumlar için de devam eden bir zorluktur. Geleneksel kural temelli sahtecilik tespit sistemleri, genellikle gelişen tehditlere ayak uydurmakta zorlanır. Ancak, yapay zekâ destekli sahtecilik tespiti, davranış kalıplarını ve anormallikleri analiz ederek şüpheli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak belirleyebilir.
Bankalar ve ödeme işlemcileri ayrıca potansiyel olarak dolandırıcılık içeren faaliyetleri işaretlemek için gerçek zamanlı işlem izlemeyi kullanır. Bir müşteri alışılmadık bir konumda aniden birden fazla yüksek değerli işlem yaparsa, sistem işlemi durdurabilir ve ilave doğrulama isteyebilir. Davranışsal biyometri ayrıca şüpheli davranışları tespit etmek için bir kullanıcının yazma hızını, gezinme alışkanlıklarını ve hatta imleç (fare) hareketlerini analiz ederek dolandırıcılık önlemeyi de artırır. Bu sistemler, meşru müşteriler için sürtüşme yaratmadan güvenliği artırmak için yeni dolandırıcılık modellerinden öğrenerek modellerini sürekli olarak iyileştirir.
Bankalar ve yatırım şirketleri, Basel III[1], Dodd-Frank[2] ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği[3] [General Data Protection Regulation] dâhil olmak üzere karmaşık düzenlemelere uymalıdır. Uyulmaması ağır para cezalarına, itibar kaybına ve operasyonel aksaklıklara yol açabilir.
Finansal kuruluşlar, yasal uyum süreçlerini kolaylaştırmak için teknolojiye yönelmektedir. Yapay zekâ destekli düzenleyici teknoloji veya düzenlemeleri izleme teknolojisi [Regulatory Technology], olası ihlaller için finansal işlemleri, iletişimleri ve sözleşmeleri tarayarak yasal uyum izlemeyi otomatikleştirir. Bu, manuel iş yükünü azaltır ve insan hatası riskini en aza indirir.
İşletmemizde bizim mevcut rolümüzde ekibimiz, operasyonları gerçek zamanlı olarak izleyen ve ortaya çıkan riskleri gerçekleştiği anda belirleyen yapay zekâ destekli bir sistem oluşturdu. Yapay zekâ modelleri, işlemleri gerçekleştiği anda analiz ederek tipik kalıplardan sapmaları işaretler. Bu yaklaşım, hızlı müdahaleyi mümkün kılarak riskleri en aza indirir ve güvenliği artırır.
Bu amaçla, siber dolandırıcılığı tespit eden yapay zekâ siber güvenlik modellerini kullanarak yetkisiz işlemleri azaltan dolandırıcılık uyarıları almak amacıyla müşteriler için otomatik yapay zekâ uyarıları oluşturduk. Ayrıca, kötü amaçlı yazılım tespiti, siber saldırılar ve şüpheli yetkisiz oturum açma etkinliği kalıpları gibi finansal riski izlemek ve yetkisiz işlemleri belirlemek için yapay zekâ destekli ağ güvenliği araçları tasarladık.
Makine öğrenimi algoritmaları ayrıca kara para aklamayı önlemeye yardımcı olarak bankaların şüpheli işlemleri izlemesine ve raporlamasına olanak tanır. Birden fazla kurumdaki büyük veri kümelerini analiz ederek kara para aklama faaliyetlerinin kalıplarını belirleyebilirler. Bu, finansal kurumların yasadışı faaliyetleri daha etkili bir şekilde tespit etmesini ve bunları düzenleyici kurumlara bildirmesini sağlar.
Bu otomatik mevzuata uyum araçları, şirketlerin değişen düzenlemelere uyum sağlamasına yardımcı olur. Politikaları sürekli güncelleyerek ve düzenleyici koşullardaki değişiklikleri izleyerek, finansal kuruluşlar sürekli manuel müdahale olmadan uyumlu kaldıklarından emin olabilirler.
Ekonomik gerilemeler, jeopolitik olaylar ve beklenmeyen finansal krizler hisse senedi fiyatlarında ve varlık değerlerinde büyük dalgalanmalara yol açabilir. Finansal kurumlar bu belirsizlikleri etkili bir şekilde aşmak için risk yönetimi stratejileri geliştirmelidir.
Yapay zekâ destekli içyüzünü anlama kapasiteleri, yüksek frekanslı işlem stratejileriyle bir araya gelerek firmaların bu oynaklığı yönetmesine yardımcı olur. Tahmini modeller, potansiyel piyasa hareketlerini tahmin etmek için geçmiş piyasa verilerini ve mevcut ekonomik göstergeleri analiz eder. Bu araçları kullanarak, finansal kuruluşlar trendleri ve kalıpları belirleyerek yatırım stratejilerini ayarlayabilir.
Buna ek olarak, hedge fonlar ve kurumsal yatırımcılar, işlemleri en uygun zamanlarda gerçekleştirmek için yapay zekâ destekli işlem algoritmalarını kullanır. Yüksek frekanslı işlem sistemleri, büyük hacimli işlemleri milisaniyeler içinde işler ve piyasa dalgalanmalarından, insan yatırımcılara belirgin hale gelmeden önce faydalanır. Bu stratejiler, şirketlerin değişen piyasa koşullarına hızlı tepki vermesini sağlayarak riski azaltmaya yardımcı olur.
Kurumsal yatırımcılar için işlem yürütmeyi optimize etmek üzere yapay zekâ destekli işlem algoritmaları geliştirdik. Bu yüksek frekanslı işlem sistemleri, devasa veri kümelerini milisaniyeler içinde işleyerek, insan yatırımcıların yanıt verebilmesinden önce piyasa dalgalanmalarından yararlanmalarını sağlar. Fiyat hareketleri, işlem hacimleri ve son dakika haberleri gibi gerçek zamanlı piyasa sinyallerini analiz eder. Algoritmalar, değişen koşullara hızlı uyum sağlayarak riski azaltarak saniyenin onda biri kadar bir sürede kararlar alır. Bu yaklaşım, getirileri artırırken maruz kalma riskini en aza indirerek daha verimli ve stratejik işlem sonuçları ortaya çıkarır.
Risk ayarlı yatırım portföyleri, oynaklığı yönetmek için bir diğer önemli stratejidir. Portföy yöneticileri, varlık dağılımını optimize etmek, yüksek riskli ve düşük riskli yatırımları dengelemek için yapay zekâ destekli araçlar kullanır. Bu yaklaşım, yatırımcıların ani piyasa düşüşlerine maruz kalmayı en aza indirirken istikrarlı getiriler elde etmelerini sağlar.
Finans sektörü, yapay zekâ, büyük veri ve blok zinciri teknolojisinin risk yönetiminde giderek daha önemli roller oynamasıyla gelişmeye devam edecektir. Finans kuruluşları, öngörücü analiz modellerini iyileştirecek, doğruluğu iyileştirecek ve dolandırıcılık önleme mekanizmalarını geliştirecektir.
Düzenlemeleri izleme teknolojisi daha da gelişmiş hale gelecek ve firmaların yasal uyum süreçlerini otomatikleştirmelerine ve gelişen politikaların önünde kalmalarına olanak tanıyacaktır. Yapay zekâ destekli siber güvenlik araçları, siber tehditleri gerçek zamanlı olarak tespit edip yanıt verecek ve veri ihlalleri ve kimlik hırsızlığı riskini azaltacaktır.
Finansal kurumlar, geleneksel risk yönetimi uygulamalarını güçlendirirken teknolojik gelişmeleri benimseyerek çevik kalmalıdır. Yeni çözümlerden ve veri odaklı karar alma mekanizmalarından yararlanarak sektör, işletmeleri ve tüketicileri risklerden koruyan daha eksiksiz bir finansal ekosistem inşa edebilir.
[1]<https://www.bis.org/bcbs/basel3.htm>.
[2]<https://www.cftc.gov/LawRegulation/DoddFrankAct/index.htm>.
[3]<https://gdpr-info.eu/>.
Yavuz Akbulak
1966 yılında, Gence-Borçalı yöresinden göç etmiş bir ailenin çocuğu olarak Ardahan/Çıldır’da doğdu. 1984 yılında yapılan sınavda Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü kazandı. 1985 yılında Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümüne yatay geçiş yaptı ve 1988’de Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü birincilikle, Fakülteyi ise 11’inci olarak bitirdi.
1997 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin Denver şehrinde yer alan ‘Spring International Language Center’da; 65’inci dönem müdavimi olarak 2008-2009 döneminde Milli Güvenlik Akademisi’nde (MGA) eğitim gördü ve MGA’dan dereceyle mezun oldu. MGA eğitimi esnasında ‘Sınır Aşan Sular Meselesi’, ‘Petrol Sorunu’ gibi önemli başlıklarda bilimsel çalışmalar yaptı.
• Türkiye’de Yatırımların ve İstihdamın Durumu ve Mevcut Ortamın İyileştirilmesine İlişkin Öneriler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü);
• Türk Sosyal Güvenlik Sisteminde Yaşanan Sorunlar ve Alınması Gereken Önlemler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü, Sevinç Akbulak ile birlikte);
• Kayıp Yıllar: Türkiye’de 1980’li Yıllardan Bu Yana Kamu Borçlanma Politikaları ve Bankacılık Sektörüne Etkileri (Bankalar Yeminli Murakıpları Vakfı Eser Yarışması, Övgüye Değer Ödülü, Emre Kavaklı ve Ayça Tokmak ile birlikte),
• Türkiye’de Sermaye Piyasası Araçları ve Halka Açık Anonim Şirketler (Sevinç Akbulak ile birlikte) ve
• Türkiye’de Reel ve Mali Sektör: Genel Durum, Sorunlar ve Öneriler (Sevinç Akbulak ile birlikte)
başlıklı kitapları yayımlanmıştır.
• Anonim Şirketlerde Kâr Dağıtımı Esasları ve Yedek Akçeler (Bilgi Toplumunda Hukuk, Ünal TEKİNALP’e Armağan, Cilt I; 2003),
• Anonim Şirketlerin Halka Açılması (Muğla Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Tartışma Tebliğleri Serisi II; 2004)
ile
• Prof. Dr. Saim ÜSTÜNDAĞ’a Vefa Andacı (2020), Cilt II;
• Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler (2021);
• Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler II (2021);
• Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler (2021);
• Ticari İşletme Hukuku Fasikülü (2022);
• Ticari Mevzuat Notları (2022);
• Bilimsel Araştırmalar (2022);
• Hukuki İncelemeler (2023);
• Prof. Dr. Saim Üstündağ Adına Seçme Yazılar (2024);
• Hukuka Giriş (2024);
• İşletme, Pazarlama ve Hukuk Yazıları (2024),
• İnterdisipliner Çalışmalar (e-Kitap, 2025)
başlıklı kitapların bazı bölümlerinin de yazarıdır.
1992 yılından beri Türkiye’de yayımlanan otuza yakın Dergi, Gazete ve Blog’da 3 bini aşkın Telif Makale ve Telif Yazı ile tamamı İngilizceden olmak üzere Türkçe Derleme ve Türkçe Çevirisi yayımlanmıştır.
1988 yılında intisap ettiği Sermaye Piyasası Kurulu’nda (SPK) uzman yardımcısı, uzman (yeterlik sınavı üçüncüsü), başuzman, daire başkanı ve başkanlık danışmanı; Özelleştirme İdaresi Başkanlığı GSM 1800 Lisansları Değerleme Komisyonunda üye olarak görev yapmış, ayrıca Vergi Konseyi’nin bazı alt çalışma gruplarında (Menkul Sermaye İratları ve Değer Artış Kazançları; Kayıt Dışı Ekonomi; Özkaynakların Güçlendirilmesi) yer almış olup; halen başuzman unvanıyla SPK’da çalışmaktadır.
Hayatı dosdoğru yaşamak ve çalışkanlık vazgeçilmez ilkeleridir. Ülkesi ‘Türkiye Cumhuriyeti’ her şeyin üstündedir.