ARC Law Firm Kurucusu Avukat Cemal Araalan ile CBC Hukuk Bürosu’ndan Avukat Alp Mete Şirin, Fintechtime Şubat sayısı için yazdı “Yapay Zekâ Teknolojisi Finansal Teknoloji Alanını Nasıl Etkileyecek?”.
Bu çalışmada öncelikle ilk kısımda yapay zekâ kavramının etimolojik kökeni ve kavramsal çerçevesi öğretideki farklı yazarların görüşleri çerçevesinde inceledik. İkinci kısımda ise özellikle yapay zekâ teknolojisinin finansal teknolojiler alanında son zamanda gündemde dikkati çeken uygulamaları hukuki bir bakış açısıyla ele aldık. Sonuç kısmında ise, yazarların konu ile özgün çıkarımlarına değindik.
Yapay Zekâ Teknolojisi Finansal Teknoloji Alanını Nasıl Etkileyecek?
Yapay zekâ teknolojisi günümüz teknolojilerinde sıklıkla kullanılan ve özellikle üzerinde çok tartışılan bir kavram haline gelmiştir. Kısaca Fintek diyebileceğimiz Finansal Teknolojiler alanında ise özellikle son zamanlarda yapay zekânın kullanımı artmış ve başta fintek şirketleri, bankalar ve sigorta şirketleri olmak üzere birçok alanda birçok kuruluşu derinden etkilemiştir.
Bu çalışmada öncelikle ilk kısımda yapay zekâ kavramının etimolojik kökeni ve kavramsal çerçevesi öğretideki farklı yazarların görüşleri çerçevesinde incelenecektir. İkinci kısımda ise özellikle yapay zekâ teknolojisinin finansal teknolojiler alanında son zamanda gündemde dikkati çeken uygulamaları hukuki bir bakış açısıyla ele alınacaktır. Sonuç kısmında ise, yazarların konu ile özgün çıkarımlarına değinilecektir.
Yapay Zekâ Kavramının Kavramsal Çerçevesi
Yapay zekâ kelime öbeği açısından “yapay” ve “zekâ” sözcüklerinin ne anlama geldiğine ayrı ayrı bakıldığında yapay sözcüğü Türkçe’de, Türk Dil Kurumu (“TDK”)’nun tanımı doğrultusunda “doğadaki örneklerine benzetilerek insan eliyle yapılmış veya üretilmiş, yapma, suni, doğal karşıtı” anlamına gelmektedir. Zekâ ise, yine TDK’nın tanımıyla “İnsanın düşünme, akıl yürütme, objektif gerçekleri algılama, yargılama ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tamamı, anlak, dirayet, zeyreklik, feraset” gibi sözcüklerle ifade edilmektedir. Yapay zekâ kavramının özellikle teknolojik açısından hızlı değişen yönü dikkate alındığında ise doktrinsel açısından yapay zekâ kavramında farklı yazarlar tarafından farklı tanımlara yer verildiği ve bu konuda herhangi bir uzlaşıya varılamadığı görülmektedir.
OECD’nin Yapay Zekâ Uzman Grubu (AI Experts Group veya kısaca “AIGO”) tarafından yapay zekâ, makine-odaklı bir sistem olarak insan-tanımlı amaçların gerçekleştirilebilmesi açısından bazı tahminlerde ve tavsiyelerde bulunarak gerçek ve sanal ortamları etkileyen sistemler olarak tanımlanmıştır. AIGO, yapay zekânın özellikle makine ve/veya insan esaslı bazı girdileri gerçek veya sanal ortamlarda kullanarak algı oluşturduğuna, bu algılama modellerini ise sistemli modeller şeklinde kullanarak (örneğin herhangi bir otomasyon sistemi veya manuel olarak) bir bilgiye erişim veya eyleme geçilmesi açısından farklı seçenekleri değerlendiren bir teknoloji olduğuna işaret etmiştir. Bu bağlamda, yapay zekâ sistemleri farklı seviyelerde otonomi içerecek şekilde işlerlik göstermek üzere tasarlanmıştır. Doktrinde Wang tarafından en basit şekliyle yapay zekâyı tanımlamak açısından her şeyden önce bazı bu kavramın bazı kriterlere dayandırılması gerekli olduğu belirtilmiştir: Yapısal yapay zekâ (Structure-AI) insan beyninin nasıl çalıştığı konusunda yapay zekâ çalışmalarına katkı sağlamaktadır. Davranışsal yapay zekâ (Behaviour-AI), insan davranışlarının bilgisayarların kullanılmasına nasıl etki edeceği konusuna yoğunlaşmaktadır. Yetisel yapay zekâ (Capability-AI) yapay zekânın değişik uygulamalar sayesinde değişik problemleri nasıl çözebileceğine katkı sağlamaktadır. İşlevsel yapay zekâ (Function-AI) ise bilişim teknolojisi açısından yeni yazılımlar üreterek (bazen donanım da olabilir) yapay zekâda bilişimin hangi farklı türleri olabileceğine katkı sağlamayı amaçlamaktadır. İlkesel yapay zekâ (Principle AI) ise değişik varsayımlar ve hedefler çerçevesinde yapay zekâ açısından bilginin en efektif şekilde nasıl işleneceğine katkı sağlamaktadır. Wang, tüm bu kriterleri tek bir tanım altında toplamanın yapay zekâyı açıklamak açısından yetersiz olacağı ifade etmektedir[1]. Türk doktrininde ise, Bak tarafından yapay zekâ, bilgisayar biliminin bir alt dalı olarak insanlar tarafından yapıldığında belirli bir zekâ gerektiren işleri makine öğrenmesi[2] ve derin öğrenme[3] yöntemlerini kullanarak yapabilen makineler olarak tanımlanmıştır[4]. Bozkurt Yüksel, yapay zekânın insanların doğal olarak sahip oldukları zekâ ile çözdükleri problemleri çözme becerisine sahip makine olduğunu ifade etmiştir[5].
Zeytin/Gençay, benzer şekilde yapay zekânın kabul görmüş tam ve tek bir tanımı bulunmadığına dikkat çeken yazarlar, yapay zekânın “genel olarak insan benzeri bir zekânın simülasyonu olduğunu” ifade etmektedir. Diğer bir ifade ile, anılan yazarlara göre, yapay zekâ ile bugün insan zekâsına benzer şekilde çalışabilen, algıladığı olguları nitelendirebilen ve bu nitelendirmelere dayanarak değerlendirme yapabilen, tüm bunların sonucunda ise karar verebilen ve uygulayabilen robotik bir sistemin oluşturulmasının amaçlandığı belirtilmiştir[6]. Bacaksız/Sümer ise, yapay zekânın insan zekâsı ile gerçekleştirilen düşünme, anlama, kavrama, yorumlama ve öğrenme işlemlerini bilgisayar programları aracılığıyla problem çözümüne uygulanması olarak tanımlanabileceğini ve aslında bir başka ifade ile programlanmış olan bir bilgisayara düşünebilme yetisinin kazandırılması olarak nitelendirilebileceğini ifade etmiştir[7].
Yukarıda yer verilen tanımlardan yola çıkılarak tarafımızca yapay zekânın kavramsal çerçevesinin belirlenmesinde en önemli unsurun “otonomi”[8] olduğu değerlendirilmekte olup yapay zekâ, insan zekâsının gerektirdiği bazı faaliyetleri farklı otonom düzeylerde gerçekleştirebilen teknoloji olarak tanımlanması uygun görülmüştür.
Yapay Zekâ Teknolojisinin Finansal Teknoloji (Fintech) Alanındaki Etkisi
Finans sektörünün teknoloji ile tanışması ile birlikte birçok finans şirketi, teknolojiyi bünyelerine çeşitli aşamalarda yerleştirmeye başladı ve açıkçası bu olgu finans teknolojisi denilen yeni bir sektörün ortaya çıkmasına sebebiyet verdi. Finans sektörünün farklı aşamalarına teknolojinin entegre edilmesi her ne kadar şirketler ve bireyler için işleri birçok anlamda kolaylaştırsa da iç süreçlerine teknolojiyi entegre eden finans şirketlerinin kullanmış oldukları teknolojiler sebebi ile, tekelleşmesi, veri ihlallerinin yaşanması, kişisel hak ve verilerin korunması da bir o kadar önemli bir husustur. Avrupa Birliği bu anlamda önemli düzenleyicilerdendir. Özellikle GDPR (General Data Protection Regulation) ve PSD (Payment Services Directive) FinTech alanını düzenleyen önemli kuralları barındırmaktadır. Bunun yanında finans şirketlerinin teknolojiyi kontrollü bir şekilde iş süreçlerine entegre etmesini sağlayan birçok direktif yayımlanmıştır ve yayımlanmaya devam edilmektedir.
Finans Endüstrisini Etkileyen Önemli Teknolojiler
Yukarıda da değindiğimiz üzere finans endüstrisi için çeşitli teknolojilerin iş süreçlerine entegrasyonu oldukça önemlidir. Ancak bizce finans sektörünü yeniden şekillendiren ve kilometre taşı olan belirli teknolojiler mevcuttur. Bunlar; saklanması, işlenmesi ve iletilmesi önem arz eden finansal verilerin güvenliği üzerinde büyük etkiye sahip olan “bulut teknolojileri”, fiziksel nesnelerin internet aracılığı ile birbirleriyle ve diğer sistemlerle iletişim kurmasına imkan tanıyan “nesnelerin interneti” , belirli fiziksel veya davranışsal özellikleri kullanarak bireyleri tanıma ve kimlik doğrulamaya olanak veren “biyometrik teknolojiler”, bir yazılım uygulamasının diğer uygulamalarla iletişim kurmasını sağlayan “API’lar (Application Programming Interface)”, son zamanlarda çok daha fazla konuşmuş olduğumuz ve bu içerikte de asıl değineceğimiz “yapay zekâ” teknolojilerini içermektedir.
Yapay zekânın Fintech Açısından Önemi
Adı üstünde yapay zekâ, insana benzer şekilde düşünme ve öğrenme aktivitelerini gerçekleştirebilmek üzere geliştirilir. Düşünme ve öğrenmenin de insana benzer bir şekilde gerçekleştirilebilmesi için de yapay zekâ modellerinin büyük miktarlarda veri sağlanarak eğitilmesi gerekmektedir. Yapay zekâ dan alınan çıktının kalitesi de sağlanan veri miktarı ile doğru orantılı olarak artacaktır.
Verilerin büyük önem taşıdığı Fintech sektörü, yapay zekâ teknolojisinin kullanımı için sahip olduğu büyük veri miktarından dolayı çok iyi bir kullanım alanına sahiptir ve bu nedenle de teknoloji bu sektörde büyük bir öneme sahiptir. Fintech şirketleri ve bankalar tarafından, yapay zekâ teknolojilerinin potansiyeli fark edilerek yapay zekâ, finansal iş süreçlerine; çevrimiçi güvenliğin sağlanması, müşteri desteği, değerlendirme ve onay süreçleri, dolandırıcılığın önlenmesi, işe alım ve otomatikleştirilmeye müsait olan idari işler özelinde hızlı bir şekilde entegre edilmeye başlanmıştır. Müşterilerin yatırım portföylerinin oluşturulması, yönetilmesi ve tavsiyelerde bulunulması için insanlar yerine robo danışmanlardan yararlanılması da Fintek sektöründe en sık uygulamalardan birisini teşkil etmektedir[9].
Çevrimiçi Güvenliğin Sağlanması
Günümüzde birçok finans şirketi ve banka, müşterilerine mobil uygulamalar ve internet siteleri ile hizmet sunmaktadır. Bu uygulama ve siteleri, müşterilerin yanı sıra kötü niyetli üçünü kişiler de kullanmakta ve çeşitli sızma protokolleri ile iyiniyetli kullanıcılara veya şirketlere zarar vermeye çalışmaktadır. Özellikle hassas verilerin bulunduğu finans sektöründe hizmet veren kurumlarda yapay zekâ, en önemli kullanım alanlarından birine sahiptir.
Kötü niyetli üçüncü kişilerin, yanıltıcı bilgiler ve sızma protokolleri ile finansal kurumlarda hesaplar oluşturması en sık karşılaşılan güvenlik sorunlarından biridir. Bu sorunun oraya çıkmadan engellenmesi için yapay zekâ teknolojisi entegre edilen, biyometrik veri ve kimlik doğrulama sistemleri kullanılmaya başlanmıştır.
Bir diğer tehlike ise bir başkasının kimlik bilgilerini ele geçiren üçüncü tarafların, finansal kurumlarda işlem yapmasıdır. Bu tehlikeyi engellemek amacı ile birçok finansal kurum iş süreçlerinde yapay zekâ destekli konuşma tanıma teknolojilerini kullanmaya başlamıştır. Ülkemizde de bu anlamda proje geliştiren çeşitli start-uplar bulunmakta ve finans kuruluşları tarafından oldukça fazla rağbet görmektedir.
Müşteri Desteği
Finansal kurumlarının bir başka zorlandığı alan ise oldukça karmaşık süreçlerin olduğu aşamalarda, müşteriler tarafından yönlendirilen soruları hızlı ve doğru bir şekilde cevaplanmasıdır. Doğal dil işleme, derin öğrenme ve makine öğreniminden yararlanılarak, müşteriler hızlı ve doğru bir şekilde yönlendirerek aynı zamanda da kullanıcı dostu bir deneyim sunmaktır.
Son zamanlarda birçok finansal kurum, bünyesinde yapay zekâ destekli sohbet botlarını ve sanal asistanları kullanarak, belirli bir oranda bu sorunun üstesinden gelebilmektedir. Yapay zekânın gelişimi ile birlikte kullanılan yapay zekâ destekli sohbet bot ve asistanlarının, yöneltilen sorulara vermiş olduğu çıktılardan daha verimli sonuçlar elde edildiği görülmektedir.
Değerlendirme ve Onay süreçleri
Yapay zekâ, insan davranışlarını anlama ve analiz etmek için derin öğrenme, doğal dil işleme, duygu analizi, görüntü tanıma ve konuşma tanıma gibi gelişmiş yöntemler kullanır. Geniş veri setlerine sahip olan Fintech sektöründe, yapay zekâ sahip olunan verilerle beslenerek, bu veri setlerinden öğrenir ve karmaşık desenli insan davranışlarını anlamak üzere kullanılır.
Geniş veri setleri ile eğitilen ve hizmet vermiş olduğu kitleyi analiz eden yapay zekâ, örneğin bankalarda yer alan kredi değerlendirme ve onay süreçleri gibi karmaşık analiz gerektiren değerlendirme ve onay süreçlerini içeren konularda, daha hızlı ve doğru bir yaklaşım sunarken, insan gücünden de tasarruf sağlayarak, sahip olunan insan gücünün daha stratejik alanlarda kullanılmasına olanak tanır.
Olası Dolandırıcılık Senaryolarının Önlenmesi
Değinilmesi gereken bir diğer noktanın da gelişen yapay zekânın yalnızca iyi niyetli birey ve kurumları değil, kötü niyetli üçüncü tarafları da geliştiriyor olmasıdır. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi, ses klonlama ve yapay görüntü oluşturma gibi yöntemler zararlı yazılımlar ile verilen manipüle edilmesi, kimlik avı (Phising), siber saldırı otomasyonları ve güvenlik algoritmalarının devre dışı bırakılması gibi yöntemler kullanılarak, kullanıcılar çok gerçekçi bir şekilde taklit edilebilmekte ve de telafi edilemeyecek büyüklükte sorunlara yol açabilecek siber güvenlik tehditlerine yol açabilmektedir.
Yukarıda belirtmiş olduğumuz ve örnekleri çoğaltılabilecek olan yapay zekâ destekli siber saldırı yöntemlerine karşı bir tedbir olarak, yine yapay zekâ destekli güvenlik önlemleri geliştirilmekte ve kullanılmaktadır. Bu tedbirlere örnek olarak; Anomali tespiti sistemleri, davranış analizleri, siber saldırı simülasyonları, konuşma ve davranış tanıma sistemleri kullanılarak bir insan tarafından ayırt edilemeyecek hatalar ayıklanmakta ve çeşitli siber güvenlik stratejileri ve gerçekleşen veya gerçekleşmesi muhtemel saldırılara karşı etkili bir savunma mekanizması oluşturulabilmektedir.
İşe Alım Süreçleri
Günümüzde ChatGPT, CoPilot vb. yapay zekâ dil modellerinin ücretsiz olması ve ortalama tüketici tarafından da kullanılması ile birlikte, iş arama ve iş başvurusu hazırlama aşamalarında yapay zekâ kullanımı da büyük oranda artmıştır. Yapay zekâ tarafından özgeçmişler çok hızlı bir şekilde oluşturulabilmektedir.
Yapay zekâ ile ilgili-ilgisiz oluşturulan ve büyük bir kısmı uygun olmayan adaylardan gelebilmesi mümkün olan başvurular, işe alım uzmanları için çok büyük bir iş yükü oluşturmakta ve bu sırada nitelik sahibi adayların da başvurularının gözden kaçabilmesine sebep olabilmektedir.
Yapay zekâ kullanımı ile doğru orantılı olarak artan bu soruna çözüm olarak şirketler, belirli veri setlerini ve makine öğrenimini kullanarak nitelikli adayların hızlı bir şekilde tespit edilmesine olanak tanımaktadır.
Sonuç
Yapay zekânın her ne kadar birçok sektör üzerinde büyük etki yarattığı görülmüş ayrıca birçoğumuz tarafından kullanılarak, iş süreçlerine entegre edilmeye başlanmıştır. Ancak yapay zekâ teknolojisinin gelişmekte olan bir teknoloji olduğu unutulmamalıdır. Bu bağlamda, henüz gerek Fintek sektörü gerekse yapay zekâ teknolojisi gelişmekte olduğu için yapay zekâ bazında değerlendirme yapmak açısından yeterli örnek olmadığını söylemek de yanlış olmayacaktır. Zira, yapay zekâ alanındaki çalışmalar bünyesinde teknik ve derin konular barındırdığından, fintek sektöründe yapılan çalışmalar da çoğunlukla keskin görüşlerden ziyade genel hipotezlere dayanmaktadır.
Konunun diğer bir boyutu olarak belirtmek gerekir ki, yapay zekâ etik, güvenlik ve insan üzerindeki etkisi açısından sürekli bir şekilde ele alınması gereken bir teknolojidir. Bu nedenle iş süreçlerimize yapay zekâyı dahil ederken acele etmemek ve yapay zekâyı eğitirken verilerimizin nesnel veriler olması önemlidir. Yapay zekânın sakıncalı veriler ile yanlış bir şekilde eğitilmesi, cinsiyet, ırk, din, mezhep gibi hassas sınırlar açısından önyargılı davranmalara sebebiyet verebilmektedir. Bu teknolojiyi iş süreçlerimize dahil ederken her zaman duygusal zekâ ve empatiden yoksun olduğunu bilmek önemlidir.
