Mahir ÇİPİL - Sigorta ve Reasürans Yöneticisi & Yazar
Yapay zekâ (AI), finansal hizmetler sektöründe hâlâ öncü adımlarla ilerlemekle birlikte, gelişim ivmesi artmaya devam ediyor. AI uygulamaları ile sadece bireyler bazında verimlilik artmakla kalmayıp, kurumsal entegrasyonlarla finans piyasasındaki bazı temel iş süreçleri de köklü şekilde değişmeye başladı.
AI Pratiği ile Tanışma: Şaşkınlık ve Heyecan
Benim için AI’ın teorik bir kavram olmaktan çıkıp ete kemiğe bürünmesi, DALL·E’nin test kullanıcılarından biri olmamla başlamıştı. Komut satırı üzerinden ulaşabildiğim görsel yaratıcılığın kalitesi, üstelik de buna erişim kolaylığı aklımı başından almıştı.
Ardından sadece birkaç yılda AI uygulamaları hayatıma öyle hızlı entegre oldu ki, OpenAI’ın DALL·E’den sonraki büyük bombası GPT-3 gibi büyük dil modellerini (LLM) ilk kullandığımdaki şaşkınlık ve heyecanı unutmaya bile başladım.
AI tabanlı araçlar, günlük çalışma rutinimin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Öyle ki arama motorlarını hiç kullanmaz olduğumu geçenlerde hayretle fark ettim. Copilot, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Cursor, Claude, Suno gibi çeşitli AI araçları, kişisel ve profesyonel hayatıma derinlemesine entegre olmuş durumda.
AI alanındaki gelişmeler o denli hızlı ve büyük etkili ki, 2020 yılı Mayıs ayında yayımlanan ve sigortacılık sektöründe makine zekasını (machine intelligence) irdeleyen başarılı bir raporda şu an hepimizin dilinde olan LLM, doğal dil işleme modellerinin temelini oluşturan transformer mimarisi (BERT, GPT, T5 gibi) ya da çok az veriyle öğrenme kabiliyeti (Few-shot / Zero-shot Learning) kavramlarından bahsedilmemiş bile.
AI’ın bireysel verimlilik için vaat ettiklerinin yanı sıra kurumsal entegrasyonlara dayalı uygulama örnekleri de giderek yaygınlaşıyor. Yine kendimden örnek vermem gerekirse, görev yaptığım şirkette ikisi dahili ve biri nihai müşteriye satış odaklı harici olmak üzere üç ayrı LLM tabanlı bot geliştiriyoruz.
Peki, hayatımıza bir anda bu kadar hızlı girmeyi başaran AI uygulamaları, 2025 yılında hangi trendlerle şekillenecek? Gelin, odak alanım finansal hizmetler sektörü özelinde bu soruyu yanıtlamaya çalışalım.
2025’te Finansal Hizmetlerde AI: Neler Değişecek?
“2025’te finansal hizmetler sektöründe AI, bir iki sene önce hayal bile edilemeyen yenilikçi çözümleri günlük iş hayatımıza dahil edecek” şeklinde basmakalıp bir ifade kullanmak istemiyorum. Ama bu klişeyi yaşamaya başladık!
Bunun başlıca sebepleri, AI’nın veriyi anlama, işleme ve çıkarım yapma konusunda giderek artan gücü ve bu güçten faydalanarak risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti, müşteri hizmetleri gibi elle tutulur operasyonel alanlarda çözümler sunulmaya başlanmış olması. AI uygulamaları, bireysel şaşkınlık ve merak ile ateşlenen kişi bazlı verimlilikten kurumsal etkinliğe doğru süratle evriliyor.
- Risk Yönetimi ve Otomasyon
AI, finansal hizmetlerde risk yönetimini çok daha hassas ve verimli hâle getirecek. Özellikle derin öğrenme (deep learning) algoritmaları sayesinde büyük veri setlerinden elde edilen karmaşık bilgiler anlık olarak analiz edilebilecek ve bu veriler, finansal ve operasyonel riskleri tahmin etmede kullanılabilecek.
AI-tabanlı otomasyonlar, finansal kurumların bu riskleri daha hızlı tespit etmelerini sağlayacak, böylece hata payları azalabilecek. Örneğin sigorta sektöründe underwriting, risk mühendisliği ve fiyatlama gibi temel sigortacılık operasyonları AI tabanlı çözümler ile geleneksel emek-yoğun yapısından uzaklaşma adayı; özellikle de bireysel sigorta ürünleri için.
- Dolandırıcılık Tespiti
Finansal kurumlar, her geçen gün daha sofistike hale gelen dolandırıcılık yöntemlerine karşı AI destekli güvenlik sistemlerini daha etkin kullanmaya başlayarak şüpheli aktiviteleri ve anormal davranışları daha hızlı ve kapsamlı tespit edebilecek.
Yine sigortacılıktan ilerlersek, hasar operasyonlarındaki suiistimallerin AI tabanlı araçlar ile tespiti konusunda büyük bir oyun alanı görünüyor.
- Müşteri Hizmetleri
AI, finansal kurumların müşterilerine daha kişiselleştirilmiş hizmet sunmalarını sağlayabilecek. Gen AI (Generative AI) çözümleri, kullanıcıların sorularına hızlı ve doğru cevaplar verirken, AI’nın müşteri davranışlarını analiz ederek doğru ürün ve hizmet önerileri sunması da bekleniyor.
Yukarıda bahsettiğim satış botu projemiz gibi direkt satış odaklı süreçler kadar, satış öncesi ve sonrası müşteri hizmet süreçleri de AI destekli olarak değişen müşteri beklentileri ile daha uyumlu ve verimli hale gelebilecek.
- Kişiselleştirilmiş Finansal Danışmanlık
AI-tabanlı araçlar ile müşterilerin finansal durumlarını analiz ederek yatırım tavsiyeleri sunma modası zaten başladı. Robo-danışmanlar giderek daha sofistike hale gelecek ve karmaşık finansal ürünler hakkında bile kişiselleştirilmiş öneriler sunabilecekler.
Ülkemizde de bireysel emeklilik şirketleri tarafından peşi sıra sunulmaya başlanan yatırım tavsiyesi sunan bot örnekleri, Gen AI teknolojilerinin yaygınlaşması ile statik öneri ekranlarından daha sohbet odaklı interaktif hale gelebilecek.
- Regülasyon Uyumu
Finans piyasası gibi ağır regülasyonlar altında yönetilen sektörlerdeki uyum (compliance) maliyetleri azımsanmayacak boyutlara ulaşabiliyor.
Mesela 2008’deki Lehman Brothers krizinden sonra gündeme gelen Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act’e uyum için büyük ABD banklarının uyum maliyetlerinin yıllık 15 milyar doları bulabileceği tahmin edilmişti. AI araçları, bu tür yüksek regülasyon uyum maliyetlerini düşürebilir.
2025: Yapay Zekâ: Trendler ve Dönüşüm
Yapay zekânın (AI) 2025 rotasına bakmaya çalıştığımız bu yazı dizisinin ilk bölümünde finansal piyasalara odaklanmışken, devamında ise konuya biraz daha makro perspektiften bakmaya çalışacağız.
ABD-Çin AI Rekabeti, DeepSeek Faktörü
AI alanında 2024’te ABD’nin 47 milyar dolar, Çin’in ise 38 milyar dolar civarında yatırım yaptığı öngörülüyor. OpenAI, Google ve Microsoft gibi ABD firmaları LLM çalışmalarında önde giderken, Çin ise Baidu, Alibaba ve Tencent gibi “bilinen” isimlerin yanında Moonshot, Zhipu gibi “AI kaplanları” ile bu alanda giderek daha çok duyulmaya başlandı. Hele ki 2025’in başında DeepSeek’in yarattığı heyecan dalgası bana ChatGPT’nin ilk günlerini anımsattı.
DeepSeek, daha düşük donanım gereksinimiyle çalışabilen optimize edilmiş bir AI modeli sunarak yerel (on-device) AI kullanımını mümkün kılıyor. Örneğin, bir iPhone veya edge AI cihazında bile bulut bağlantısı olmadan yüksek performans gösterebiliyor. Bunun nedeni, DeepSeek’in hafıza yönetimi, model sıkıştırma (quantization) ve bellek etkinliği açısından daha optimize olması. DeepSeek transformer yapısını daha verimli kullanarak ve daha az enerji tüketen optimizasyonlarla daha küçük cihazlarda çalışabiliyor.
ChatGPT ise daha büyük parametre setleri ve geniş veri merkezleri gerektiren bir mimariyle çalıştığı için yüksek kaliteli yanıtlar için güçlü Nvidia H100 gibi veri merkezi GPU’larına ihtiyaç duymakta. ChatGPT büyük ölçekli bilgi işleme ve bağlamsal tutarlılık açısından üstün olsa da, DeepSeek mobil kullanımda, düşük gecikmeli ve özel çözümler sunarak başka avantajlar sağlıyor. Bu da, özellikle kişisel gizlilik ve yerel işlem gücü gerektiren alanlarda DeepSeek’i daha çok tercih edilen bir çözüm haline getirebilir.
DeepSeek, Ocak 2025'in başlarında mobil uygulamasını piyasaya sürdü ve kısa sürede popülerlik kazandı. 27 Ocak 2025 itibarıyla, DeepSeek-R1 modeli, ABD iOS App Store'da en çok indirilen ücretsiz uygulama olarak ChatGPT'yi geride bıraktı. Bu hızlı yükseliş, Nvidia'nın hisse değerinde %18'lik bir düşüşe de neden olmuştu.
Peki ya diğerleri?
Avrupa, AI alanında ABD ve Çin'e kıyasla bariz şekilde geride kalmış durumda. AI yatırımlarının ve inovasyonun hızla geliştiği bu iki bölgenin aksine, Avrupa’da yasal düzenlemelerin baskısı ve etik kaygılar, AI araştırma ve geliştirme sürecini sınırlıyor.
2023'te ABD ve Çin toplam 85 milyar dolar yatırım yaparken, Avrupa yalnızca 12 milyar dolar yatırım gerçekleştirdi. 2025’te Avrupa’nın bu açığı kapatıp kapatamayacağı, gelecekteki AI teknolojilerinin küresel rekabetindeki yerini belirleyecek.
Hindistan ise yazılımda güçlü olsa da risk sermayesi eksikliği nedeniyle küresel AI yarışında görece geri planda kalıyor.
AI Çözümleri Sunan Şirketlerin Konsolidasyonu?
AI pazarındaki hızlı büyüme, özellikle büyük teknoloji şirketlerinin, AI çözümleri sunan küçük firmaları satın almasına yol açabilir. Ayrıca, Google, Microsoft, Amazon gibi devler, milyarlarca dolarlık AI yatırımlarıyla sektördeki küçük firmaların büyümesini de engelleyebilir. Bu da orta-uzun vadede, AI çözümleri sunan şirketlerin konsolide olmasına ve birkaç büyük şirketin oligopol hâline gelmesine yol açabilir. Bu tür bir konsolidasyon, sektördeki rekabeti ve dolayısıyla da yenilikçiliği sınırlayabilir.
Fırsat ve Tehdit Bir Arada
Fırsatların olduğu yerde riskler de hiç kuşkusuz olacak. AI, diğer tüm yeni teknolojiler gibi, gelişip yaygınlaşırken beraberinde öngörülen ve görülmeyen çeşitli sorunları getirecek.
- AI destekli süreçlerdeki arızalar operasyonel aksamalara ve iş kesintisine yol açabilir.
- Profesyonel yöneticiler, AI tabanlı hatalı tavsiyeler veya açıklanamayan kararlar nedeniyle dava edilebilirken, AI destekli ürünlerin üreticileri, arızalar veya ürün sorumluluğu ihlalleri nedeniyle maddi hasar ve yaralanma iddialarıyla karşılaşabilir.
- AI tabanlı karar alım süreçlerindeki önyargılar ayrımcılık davalarını tetikleyebilir, ayrıca telif hakkı ve patent ihlalleri de hukuki sorunlara yol açabilir. Mesela, bir grup sanatçı, görsellerinin Gen AI araçlarını eğitmek için kullanılması nedeniyle toplu dava açtı bile.
AI’ın artan kullanımı bu tür tehditleri hem frekans hem de şiddet olarak fazlalaştırabilir.
AI Sigortası?
Ancak bu tehditler de ayrı bir fırsat sunuyor. AI çözümlerinin getirebileceği bu riskler odaklı yeni sigortacılık ve reasürans ürünleri pekâlâ geliştirilebilir.
Regülasyon Rüzgarları
AI faaliyetlerini düzenleyip denetleyecek regülasyon çerçevesi, ülkeler arasındaki farklı tarzları da gösteriyor.
ABD, inovasyonu teşvik eden esnek bir yaklaşım benimsemiş olsa da, 2023'te Başkan Biden’ın yayımladığı yürütme emriyle büyük ölçekli AI modellerine yönelik denetimler artırılmıştı. Ancak Trump yönetiminin 2025’te göreve gelmesiyle AI politikalarının yeniden şekillendirilmesi, beklenen değişiklikler arasında.
AB ise daha katı ve etik odaklı bir düzenleyici çerçeveye sahip olup, 2024 sonunda kabul edilen AI Yasası ile bu alandaki sistemleri risk bazlı kategorilere ayırarak yüksek riskli uygulamalara sıkı kontroller getirmiştir.
Ülkemizde ise AI düzenlemelerini tam anlamıyla oluşturma süreci devam ediyor. Hatta, Haziran 2024 yılında AI özelinde bir kanun teklifi Meclis’e sunuldu. Söz konusu teklif, esas komisyonlarda değerlendirme sürecinde.
Sonuç: AI’nın 2025’teki Dönüşümü
2025 yılında, AI’ın sadece “yeni, çılgın bir teknoloji” olmanın ötesine geçerek, finansal hizmetler sektöründe günlük operasyonlara daha çok dokunan bir “çözüm aracı” hâline geleceğini düşünüyorum.
Kurumsal entegrasyonlar, küresel rekabet, sektörel değişimler ve hızlı teknolojik gelişim, AI yatırımlarının konumlanmasını değiştirecek gibi görünüyor. AI’ın sunduğu fırsatlar, onu yalnızca teknolojik bir yenilik değil artık stratejik bir gereklilik, bir iş aracı hâline getiriyor.
