BtcTurk Hukuk Müşaviri ve Veri Koruma Görevlisi Avukat Umut Gün, Fintechtime Eylül sayısı için yazdı “Finansal Alanda Yapay Zekânın Kullanımı Nasıl Mümkün Olabilir?”.
“Makalemde, yapay zekânın geçmişten bugüne uzanan gelişim sürecini ve özellikle makine öğreniminin bu evrimdeki kritik rolünü anlattım. Görme yetisi, büyük veri ve ImagiNet gibi teknolojilerle yapay zekânın nasıl güçlendiğini, ancak insan kaynaklı veri önyargılarının risklerini örneklerle açıkladım. Finansal alandaki kullanım potansiyelini, adil ve şeffaf modellerin, temiz veri yönetiminin ve regülasyon uyumunun önemini vurguladım. Ayrıca ABD, İngiltere, AB ve İsviçre’deki düzenleyici yaklaşımları karşılaştırarak, küresel ölçekte yasaklayıcıdan ziyade denetleyici bir strateji izlendiğini aktardım.”
Finansal Alanda Yapay Zekânın Kullanımı Nasıl Mümkün Olabilir?
Yapay zekâ aslında çok önceki tarihlerden beri bizimle. Uzun yıllar önce bir fikir ve filmlerin değişmez senaryosu olarak karşımıza çıktı. Bugünlerde ise somut bir şekilde karşımızda. Günlük hayatımızda tavsiyeler alıyor, araştırmalar yapmasını istiyor ve hangi alanda çalışırsak çalışalım işlerimizde kullanıyoruz. Peki yapay zekâ bir anda mı gelişti? Elbette hayır. Farkında olmadığımız bir ara dönem var. Yapay zekânın belki de en önemli dönemi.
Yapay Zekânın Dönüm Noktası
Makine öğrenimine sahip yapay zekânın muazzam gelişim süreci var. Bundan 30 yıl önce kart postalların üzerindeki kodları yapay zekâ okuyordu, telefonlarımızdaki kamera ile fotoğraf çekerken netlik ayarını yapay zekâ yapıyordu, sosyal medyalardaki gönderi önerileri yine yapay zekâ sayesinde…
Bugün en çok kullanılan yapay zekâlardan biri ChatGPT. Peki, GPT nedir? Basit. Önceden Eğitilmiş Üretken Dönüştürücüler. Bu kavram bize makine öğrenimini işaret ediyor. O halde Sokratik yöntemi ile devam. Makine öğrenimi nedir ve nasıl ortaya çıktı?
Makine öğrenimi için bir tanım yapmaya çok da gerek yok. Biz de yapay zekâ gibi basit ilerleyelim. Yapay zekâyı kodlayamazsınız, kendi kendilerine öğrenirler. İşte bu basitçe makine öğrenimi. Şimdi de sürecin esas dönüm noktası. Yapay zekâ, sadece okumuyor, yazmıyor aynı zamanda görüyor. Görme yetisinin kazanılmasıyla da öğrenme ve derin öğrenme yolları açıldı. İşte karşınızda bugününün yapay zekâ araçlarının büyük gelişimi.
Yapay zekâ nasıl görüyor? Cevap net: Big Data ve ImagiNet.
Kusursuz Yapay Zekâ
Yapay zekânın kusursuz olmadığı açık. Yapay zekâ internetten besleniyor. Sosyal medya kanalları, bloglar, açık kaynaklı ortamlar, makaleler vs. Tüm bu içerikler ise insan ürünü olduğu için kişisel düşünce ve yargıları içeriyor. Dolayısıyla, yapay zekâ öğrenimi otomatik olarak insanın önyargıları, tek taraflı düşünceleri ve iddiaları ile şekilleniyor. Örnekleri mevcut. Avrupa merkezli bir şirketin insan kaynaklarında kullanılan yapay zekâ yazılımının siyahlara karşı algoritmik bir önyargıya sahip olması, Amazon işe alımlarında ve Apple Kart süreçlerinde kadınlara yönelik gerçekleştirilen ayrımcılık, ABD kongre üyeleri ile yapılan bir deneyde 28 siyahinin yanlışlıkla suçlu veri tabanı ile eşleştirilmesi, ABD’de siyahi ve latin kökenli vatandaşların finansal olarak düşük puanlanması gibi pek çok örnek var.
Yapay Zekânın Finansal Alanda Kullanımı
Yapay zekânın finansal alanda kullanılması elbette mümkün. Finans kurumlarının operasyonel işleri bir yana müşteri edinimi, kredi skorlaması, müşteriler ile iletişim, kredi tahsisi gibi birçok temel konuda yapay zekâdan yardım alınabilir. O halde soru şu: Yapay zekânın finansal alanda kullanılabilmesi için neler yapılmalı? Zira, yanlış yönlendirme ile finansal zarar ve ayrımcılık ile müşteri ve marka değeri kaybı gibi sonuçlar söz konusu olabilir.
Alınacak önlemler noktasında en temel nokta elbette temiz ve önyargısız verinin sağlanmasıdır. Ayrıca, modelin adilliği de mutlaka test edilmelidir. Zira, modelin çıktılarına sadece doğruluk açısından değil, adillik açısından da bakılmalıdır. Modelin şeffaflığı ve açıklanabilirlik konusu da karşımıza çıkan bir diğer konu. Bu konuda alınan kararlar ve yürütülen süreçler ile “Bu karar neden alındı?” gibi soruların cevapları ortaya çıkar. Son olarak regülasyonlara uyum da karşımıza çıkan bir diğer önemli husus. İlgili bölge ve ülkelerin yasal otoriteleri tarafından öngörülen kurallar ve düzenlemeler ile müşteri ve bireylerin hakları, işlemleri ve kazanımları korunacaktır.
Finansal Alanda Yapay Zekâ ve Hukuk
Finansal alanda yapay zekâ kullanımı için farklı yargı bölgelerinde çeşitli gelişmeler mevcut.
- Amerika Birleşik Devletlerindeki Unleashing AI Innovation in Financial Services Act, Finansal kurumların şeffaflık, tüketicinin koruması ve ulusal güvenlik şartlarına uygun olduğu sürece yapay zekâ ürünlerini test etmelerine olanak tanıyor. Ancak, yasa hala teklif aşamasındadır. Ayrıca, ABD’de yayınlanan bir genelge kapsamında kripto varlıklar ile yapay zekâ teknolojisinin birlikte çalışabilirliği üzerinde durulmuştur.
- İngiltere’de, Financial Conduct Authority piyasa manipülasyonunu önleme, şeffaflık ve adalet ilkeleri doğrultusunda kurumlara rehberlik etmeyi hedeflemekte ve AI Safety Institute aracılığıyla statü kazanmış bir güvenlik otoritesi oluşturmayı planlanıyor. Financial Conduct Authority tarafından aynı zamanda Eylül 2025’te başlayacak olan “AI Live Testing” programına yönelik bir istişare belgesi yayımlanmıştır. Bu program ile finansal kurumlar yeni AI modelleri canlı olarak test edip, regülatör desteği alabilecektir.
- Avrupa Birliği’nin Yapay Zekâ Yasası yürürlüğe girdi ve finansal sistemde kullanılan yüksek riskli uygulamalar (örneğin kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti) için sıkı düzenlemeler getiriyor. Uygulama alanlarına göre risk seviyeleri tanımlanırken, şeffaflık ve insan denetimi gibi zorunluluklar da öne çıkıyor.
- Avrupa Birliği’nde Digital Operational Resilience Act, finansal kurumların siber saldırılar ve bilgi teknolojileri arızalarına karşı daha dirençli hale gelmesini sağlayacak kurumsal sorumlulukları içermekte olup, yürürlüğe girmiştir.
- Avrupa Birliği Komisyonu Genel Amaçlı Yapay Zekâ Kod Pratiği taslağını Mart 2025’te yayınlamıştır. Bu kod, şeffaflık, telif ve güvenlik gibi konularda model sağlayıcılar için net kurallar getiriyor.
- İsviçre’de The Swiss Financial Market Supervisory Authority, finansal kurumlar için yapay zekâ yönetişimi, risk yönetimi ve açıklanabilirlik hususlarını içeren rehberler yayımlandı. Bu rehberde yapay zekâ model riski, veri kalitesi, siber güvenlik, dış kaynak kullanımı, açıklanabilirlik ve sorumluluk sorunları tartışılmıştır. İlgili rehbere göre kurumlar, yapay zekâ kullanımında net bir yönetişim yapısı, risk yönetimi, dokümantasyon ve dış bağımlılık sözleşmeleri oluşturmakla yükümlü kılındı. Veri koruma yasalarıyla uyumlu regülasyonlar da gündemde.
Sadece batı’da değil, doğu’da da finansal alanda regülasyon çalışmaları var.
Önemli olan konu burada sadece tek başına yapay zekâya güvenerek süreç kurgulanmamasıdır. Yukarıda yer alan mevzuat ve temellerindeki ilkelere özen göstererek süreçlerin yürütülmesi elzemdir. Bu ilkeler ve kontroller çerçevesinde yapay zekâ ile gerçek sonuç elde edilebilir.
Ülkeler yapay zekâ konusunda yasaklayıcı bir yol izlemiyor. Aksine, bu teknolojiyi kabul ederek özenli kullanım ve regülasyon çalışmaları gerçekleştiriyor. Bazı ülkeler yeni bir yasa çıkarırken, bazıları da var olan yasaları değiştiriyor.
