Bankacılıkta Yapay Zeka Dönüşümünün Arka Planı

Dijital Deneyim Uzmanı Levent Kopuz, Fintechtime Eylül sayısı için yazdı “Bankacılıkta Yapay Zeka Dönüşümünün Arka Planı”.

Bankacılıkta yapay zeka dönüşümü, chatbotları geliştirmekten çok daha geniş bir değişimi beraberinde getiriyor. Proaktif deneyim, güçlü bir hedef olsa da bunun arkasında kültür, veri, teknoloji, insan empatisi, yönetişim ve deneyim tasarımının birlikte çalışması gerekiyor. Yapay zeka müşterinin davranış örüntülerini yakalarken, duygusal zeka bu davranışların arkasındaki anlamı buluyor. Bu nedenle bankaların veriyle birlikte organizasyon yapılarını, ekiplerin çalışma biçimini ve başarı metriklerini de yeniden düşünmesi gerekecek. Büyük dönüşümü beklemek yerine küçük kullanım alanlarıyla deney yapmak, gerçek müşterilerden öğrenmek ve bu öğrenimleri kurumsal yapıya taşımak daha sağlıklı bir yol sunuyor. Önümüzdeki dönemde bankalar yalnızca yeni teknolojiye hazırlanmayacak. Değişen insanı anlayan, belirsizlikleri erken fark eden ve müşterinin karar yükünü hafifleten bir bankacılık anlayışı geliştirmek asıl dönüşümü yaratacak.

Daha yolun başındayız

Kasım 2022’de ChatGPT’nin hayatımıza girmesiyle, hiç bir şeyin eskisi gibi olmayacağı anlaşılmıştı. Yaklaşık son 4 yılda hayatımızda pek çok şey değişmeye başladı.

Peki, bankalarda chatbot’ları akıllı ve kişiselleşmiş hale getirmek yapay zeka dönüşümünü başlatmak için doğru bir nokta mı? Yoksa bu dönüşüm sadece bir ürünü dönüştürmenin ötesinde; bankanın ürün – takım yapısından, müşteriye bakış açısına ve oradan da kararların alınma biçimine kadar giden bir yolculuk mu?

Bugün yoğun şekilde gündemde olan proaktif deneyim yaklaşımı da bize burada bir durumu gösteriyor, -ki ben de bir önceki sayıda bu konuda yazmıştım- bu deneyim yaklaşımı kesinlikle güçlü bir hedef. Fakat proaktif deneyim bir başlangıç noktası değil, yıllar içinde geliştirilecek bir iş yapış biçimi, bakış açısı, kültür ve teknolojiyi konumlandırmanın bir çıktısıdır.

Dolayısıyla yapay zeka dönüşümünde; bir yolculuğa çıkıyor gibi düşünüp, aynı anda bir kaç noktadan bu yolculuğu başlatmak gerekebilir.

Değişen teknoloji kadar insan da değişiyor

2030’a giderken hayatın sadeleşeceğini söylemek zor. Belirsizlik büyüyor, ömürler uzuyor, insanların taşıdığı karar yükü ağırlaşıyor ve bu yük er ya da geç finansal hayata da yansıyor.

Bu mega değişimlerin, insanların banka ile olan etkisine de yansıması var; mesela bir müşteri bankacılık uygulamasını açtığında aslında sadece bakiyesine bakmıyor olabilir. Belki aklında birkaç ay sonraki bir taşınma var, belki çocuğunun okulu, belki işindeki belirsizlik. Ekranda gördüğü rakam hep aynı fakat o rakamın kendisine ifade ettiği şey her seferinde farklı olabilir.

Çünkü insanların aradığı artık sadece ucuz ya da hızlı bir hizmet değil, hayatta taşıdıkları yükü biraz hafifletecek bir deneyim. Belki de yarının en premium bankacılık deneyimi de metal bir kart değil, zor bir kararın ağırlığını onun için azaltabilmek olacak.

Soru da tam burada oluşuyor: “2030’a doğru insanları bekleyen bu mega değişimler, onların bankalardan beklentisini de ne yönde değiştirebilir?”

Proaktif Deneyim’den önce bir hazırlık dönemi var

Proaktif Deneyim çok değerli bir amaç. Hatta bir bankanın müşterisine “Önümüzdeki 12 gün içinde düzenli ödemeleriniz mevcut bakiyenizi aşabilir” dediğini düşünelim.

Bu tek cümlelik deneyimin arkasında oldukça karmaşık bir sistem vardır. Gelir ve harcama ritminin doğru okunması, risk seviyesinin hesaplanması, AI’ın hangi anda devreye gireceğinin belirlenmesi, regülasyon sınırlarının çizilmesi ve müşteriye yapılacak önerinin satış baskısına dönüşmemesi gibi…

Üstelik mesajın tonu bile deneyimin bir parçasıdır. “Paranız yetmeyebilir” demekle, “Önümüzdeki günlerde nakit akışınız sıkışabilir” demek aynı veriden çıkabilir; fakat insanda aynı etkiyi yaratmaz.

Bu nedenle proaktif bankacılığın yalnızca iyi çalışan bir AI modeliyle kurulabileceğini düşünmek zor.

Arka planda; Kültür + Veri + Teknoloji + İnsan Empatisi + Yönetişim + Deneyim Tasarımı birlikte çalışmalıdır.

Ve kritik nokta ise; bu dönüşümün de iki yönden aynı anda ilerlemesi gerekir. Yukarıdan aşağıya strateji, kültür, veri altyapısı ve yönetişim hazırlanırken; aşağıdan yukarıya küçük AI deneyleri gerçek müşterilerle test edilmelidir.

Kısacası; bir banka dönüşürken denemeli ve denerken de dönüşmelidir.

Yapay Zeka hızlanırken ekipler de aynı hızda mı?

Bankacılıkta ürün geliştirme çoğu zaman hala bir bayrak yarışı gibi ilerliyor. İş birimi ihtiyacı tanımlıyor, ürün ekibi çalışıyor, tasarım devreye giriyor, teknoloji geliştiriyor, risk ve hukuk kontrol ediyor. Hatta bazen de bu sıra karışıyor ve süreçler sarpa sarıyor.

Ve yakında, yapay zekanın saniyeler içinde karar üretebildiği bir dünyada, bu haftalar süren kurumsal karar döngüleri ciddi bir sıkışma yaşayabilir

Bu sıkışmanın yaşanmaması için ürün, tasarım, veri, teknoloji, risk ve müşteri deneyiminin problemin başında aynı masaya oturması gerekiyor. Çünkü artık yalnızca bir ekran değil, yapay zeka ile birlikte çok yönlü bir karar mekanizması tasarlanıyor olacak aynı masada.

Bu ekiplerin bir girişim gibi ortak problem, ortak KPI ve ortak sahiplikle hizalanması önemli olacak. AI’ın hızından yararlanmak isteyen bankanın önce kendi organizasyonundaki sürtünmeyi de bu tarz dönüşümler ile azaltması gerekebilir. Bu konuda bankaların girişimcilikten öğreneceği çok şey olduğunu düşünüyorum.

Veriye bakışımızın da değişmesi gerekebilir

Bankaların zorlandığı nokta çoğu zaman veri eksikliği olmuyor; finans kuruluşları zaten oldukça büyük veri setlerine sahip.

Ama bir müşterinin üç aydır daha az harcadığını bilmek başka, bunun nedenini anlamak başka. Tasarruf mu ediyor, geliri mi düştü, bir ev almaya mı hazırlanıyor, yoksa sessizce başka bir bankaya mı kayıyor?

Sayılar davranışı gösterir. Hikayeyi göstermez.

2030’a doğru kişiselleştirmenin gerçek anlamı da bence tam burada konumlanacak. Kilit nokta müşterinin geçmişte ne yaptığını bilmek olmayacak; şu an hayatında neyle uğraştığını ve birazdan neye ihtiyaç duyabileceğini anlayabilmek.

Sağlıkta koruyucu hekimlik nasıl hastalık büyümeden önce fark etmeyi hedefliyorsa, bankacılık da bir sorun büyümeden önce bunu fark edebilir, kredi önermek yerine, deneyimde bir şeylerin bozulmaya başladığını daha erken söyleyebilir.

Bankalardaki yapay zeka dönüşümünde, veriye karşı bakış açımızın da bu yönde değişmesi gerekebilir. Bu da bu yolculukta aklımızda tutmamız gereken önemli bir başlık olacaktır.

Dönüşümde Duygusal Zeka’nın rolü

Bu dönüşümün temelinde yatan bakış açısının Yapay Zeka – Duygusal Zeka uyumu olduğunu düşünüyorum.

Yapay Zeka davranış örüntülerini milyonlarca işlem içinden yakalayabiliyor, tahmin üretebiliyor ve alternatifleri karşılaştırabiliyor. frog’un Futurescape 2026 raporu da Yapay Zeka’nın uygulamaların sınırlarından çıkarak bağlamı anlayan, ihtiyacı öngören ve giderek görünmezleşen deneyimlerin parçası olacağını öngörüyor. Raporda aynı zamanda güvenin, mahremiyetin ve insanın kendi kararları üzerindeki kontrolünün de bu dönüşümün merkezinde tutulması gerektiği belirtiliyor.

Yani bu noktada, Yapay Zeka’nın yanına Duygusal Zeka’yı koymak gerekiyor.

Yapay Zeka, müşterinin kredi ekranına üç kez girip çıktığını görebilir. Fakat bunun kaygıdan mı, fiyat karşılaştırmasından mı, güven probleminden mi yoksa basit bir meraktan mı kaynaklandığını anlamak daha farklı bir yetkinlik gerektirir.

Bu nedenle geleceğin ürün ekiplerinin yalnızca AI ve veri okuryazarlığında değil; davranış bilimi, empati, service design, etik muhakeme ve kültürel bağlam konusunda da güçlenmesi gerekecek. Bu da yeni bir yetkinlik geliştirme noktası olacak bizim için.

Basitçe ifade etmek gerekirse: makinedeki yapay zeka örüntüyü yakalayacak, insandaki duygusal zeka ise anlamı bulacak. İyi deneyim ise ikisinin doğru yerde birleşimi ile tasarlanacak.

Büyük dönüşümü beklemeden küçük deneyler yapmak

Bu hazırlığın birkaç yıl sürmesi, birkaç yıl beklemek gerektiği anlamına gelmiyor.

Bir banka tek bir ürün veya bir karar anıyla başlayabilir bu dönüşüme. Yaklaşan nakit sıkışıklığı, KOBİ müşterisinin tahsilat-ödeme dengesizliği veya ilk kez yatırım yapan bir müşterinin riskli davranışı gibi bir karar anı / ürün seçilebilir.

Küçük bir kullanım alanı seçilir, yapay zeka sinyali yakalar, ekip deneyimi tasarlar ve gerçek müşterilerle test eder.

Buradaki öğrenme yalnızca doğru model seçimi ile ilgili olmamalı. Ortaya çıkacak deneyimde; müşteri bunu destek olarak mı algıladı? Kontrol onda kaldı mı? Gerçek bir iş sonucu oluştu mu? Gibi öğrenmeler de gerçekleşmeli.

Bu küçük deneyler sayesinde banka yalnızca Yapay Zeka’yı test etmez; proaktif davranmayı da pratik eder.

Ölçüm sistemi de buna göre değişmelidir. Bir nakit sıkışıklığı uyarısından sonra müşterinin kredi kullanması tek başına başarı değildir. Conversion artarken müşteri için kötü bir finansal karar üretilmiş de olabilir.

Bu nedenle bu dönüşümdeki metriklerde gelirin yanında güven, karar kalitesi, kontrol hissi ve müşteri eforu da yer almalı. Proaktif deneyimin finansal karşılığı yalnızca daha fazla satıştan değil; daha düşük risk, daha az hata, daha düşük servis maliyeti ve daha uzun müşteri ilişkisinden de oluşacaktır.

İki yönlü hareket

Bankacılıkta Yapay Zeka dönüşümünü iki yönlü bir hareket gibi düşünmek mümkün.

Birinci yön yukarıdan aşağıya çalışır: strateji, kültür, organizasyon, veri, yönetişim ve yetkinlik.

İkinci yön ise aşağıdan yukarıya: mikro deneyler, ölçüm, öğrenme ve ölçekleme şeklinde olur.

Sadece ilk yön çalışırsa yıllarca dönüşüm sunumları hazırlanıp müşteriye çok az şey sunulabilir. Sadece ikinci yön çalışırsa ise onlarca pilot yapılır, fakat hiçbiri kurumun kalıcı çalışma biçimine dönüşmez.

Hazırlık ve deney, yukarıdan ve aşağıdan aynı anda ilerlediğinde gerçek dönüşüm başlar.

2030 trendlerine baktığımızda da aslında bankaların yalnızca Yapay Zeka’ya hazırlanmadığını görüyoruz. Kaygı ekonomisi güven ihtiyacını, kişiselleştirme bağlamsal hizmet beklentisini, sağlıklı gelecek proaktif desteği, yeni lüks ise deneyimin üründen daha değerli hale gelişini gösteriyor.

Bankalar aslında yeni teknoloji kadar değişen insana da hazırlanıyor.

Bu nedenle bankacılıkta Yapay Zeka dönüşümünün başlangıç noktası yeni bir model satın almak ve bir günlük workshop yapmak veya yeni bir Yapay Zeka departmanı kurmak olmayabilir.

Bu dönüşümdeki başlangıç noktası, hep birlikte önce dünyadaki insanların değişen hayatını yeniden anlamak ve sonra kurumu buna cevap verebilecek hale getirmeye başlamak olacaktır.