2025 ve sonrasında Türkiye finans sektöründe üretken yapay zekâ ve makine öğrenmesi tabanlı risk analizi, hem verimliliği hem de karar kalitesini artıracak stratejik bir dönüşüm sunuyor.
Türkiye finans ekosistemi, 2024-2026 döneminde yapay zekâ ve üretken yapay zekâ (GenAI) teknolojilerinin hızla yaygınlaştığı bir sürece girdi. Özellikle bankacılık, sigorta ve fintech alanlarında risk analizi süreçleri, geleneksel istatistiksel modellerden veri destekli, öngörücü ve üretken yapay zekâ çözümlerine doğru evriliyor. Bu yazıda, finans sektöründe üretken yapay zekâ ile risk analizi nasıl yapılır, güncel uygulamalar, regülasyon ve yatırım trendleri, veri kaynakları ve geleceğe yönelik çıkarımlar detaylı biçimde ele alınacaktır.
Üretken Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Nedir?
Üretken yapay zekâ, girdilerden yeni ve özgün içerik, tahmin veya senaryo üretebilen yapay zekâ sistemlerini ifade eder. Makine öğrenmesi ise verilerden örüntüleri algılayıp tahminleme veya sınıflandırma yapan algoritmalardır. Finans sektöründe bu teknolojiler; kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti, portföy yönetimi ve operasyonel risk analizi gibi kritik alanlarda kullanılır.
- Üretken yapay zekâ (GenAI): Metin, tablo, senaryo ve kod üretimi, risk modellemesi ve otomatik raporlama
- Makine öğrenmesi: Kredi riski tahmini, müşteri segmentasyonu, anomalilerin tespiti
- Doğal dil işleme (NLP): Sözleşme analizi, müşteri iletişimi ve doküman sınıflandırılması
Okura sağlayacağı değer: Temel kavramları netleştirerek finans teknolojilerinin dayandığı altyapıyı anlamanızı sağlar.
Türkiye Finans Sektöründe Yapay Zekâ ile Risk Analizi Nasıl Yapılır?
Türkiye’de finans kuruluşları, risk analizi süreçlerinde üretken yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamalarını aşağıdaki adımlarla hayata geçiriyor:
- Veri Toplama ve Temizleme: Müşteri işlemleri, finansal geçmiş, piyasa verileri ve dış kaynaklardan alınan veriler (KKB, Findeks, BIST, TCMB vb.) toplanır ve veri kalitesi için temizlenir.
- Model Geliştirme: Makine öğrenmesi algoritmaları (ör. rastgele ormanlar, XGBoost, LSTM) ve üretken yapay zekâ modelleri (ör. GPT tabanlı finansal analiz) ile risk tahminleme modelleri geliştirilir.
- Senaryo Üretimi: Üretken yapay zekâ, çeşitli ekonomik ve operasyonel senaryolar üreterek stres testi ve “what-if” analizleri gerçekleştirir.
- Raporlama ve Otomasyon: Sonuçlar otomatik olarak raporlanır ve karar destek sistemlerine entegre edilir.
Örnek bir risk analizi kod bloğu:
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Veri seti yükleniyor
veri = pd.read_csv('finansal_veri.csv')
X = veri.drop('risk', axis=1)
y = veri['risk']
# Veri seti bölünüyor
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Model kuruluyor
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# Tahminler
tahminler = model.predict(X_test)
Okura sağlayacağı değer: Gerçek uygulama adımlarını ve kod örneğini görerek sürecin pratik yönlerini kavrayabilirsiniz.
Güncel Veriler
2025 Türkiye finans sektöründe üretken yapay zekâ ile risk analizi uygulamalarına dair güncel veri ve raporlar sınırlı olmakla birlikte, aşağıdaki noktalar öne çıkmaktadır:
- 2024 Türkiye Yapay Zekâ Ekosistemi Raporu: Türkiye’de bankacılık sektöründe yapay zekâ uygulama oranı %68’e yükseldi (Kaynak: T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı).
- Türkiye’de Fintech Yatırımları: 2024’te fintech yatırımları 250 milyon dolar seviyesine ulaştı ve GenAI tabanlı risk analizi ürünlerine odaklanan 12 yeni girişim kuruldu (Kaynak: Fintech İstanbul).
- Dijital Regülasyonlar: BDDK ve TBB, 2025 için yapay zekâ tabanlı kredi değerlendirme süreçlerine yönelik yeni düzenlemeler üzerinde çalışıyor.
Henüz 2025’e ait detaylı finansal performans verileri yayımlanmadı. Güncel gelişmeler için T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, BDDK ve Fintech İstanbul’un düzenli raporları takip edilmelidir.
Okura sağlayacağı değer: Sektöre dair en yeni rakamlar ve kaynaklarla güncel durumu izleyebilirsiniz.
Regülasyon, Etik ve Yatırım Trendleri
Yapay Zekâ Regülasyonları
Türkiye’de finansal yapay zekâ uygulamaları, BDDK ve TBB’nin regülasyon çerçevesinde şekilleniyor. 2025’te, yapay zekâ tabanlı risk analizi süreçlerinde şeffaflık, denetlenebilirlik ve veri gizliliği ön planda. Avrupa Birliği’nin Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ile uyumlu yerel düzenlemeler bekleniyor. Kişisel verilerin korunması (KVKK) ve algoritmik kararların açıklanması zorunluluğu, finans kuruluşlarını teknik ve hukuki altyapılarını güçlendirmeye yönlendiriyor.
Etik ve Sorumlu Yapay Zekâ
Türkiye’de etik yapay zekâ geliştirme, ayrımcılığın önlenmesi, “black box” model risklerinin azaltılması ve insan gözetimi gereklilikleriyle öne çıkıyor. Finansal kuruluşlar, model adaleti ve şeffaflık için açık kaynak araçlar ve model izleme sistemleri kullanıyor.
Yatırım ve Girişim Ekosistemi
2024-2026 döneminde, GenAI tabanlı finansal risk analizi ürünlerine yapılan yatırımlar hızla artıyor. Özellikle İstanbul, Ankara ve İzmir’de kurulan yeni fintech girişimleri, üretken yapay zekâ ile kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti ve “explainable AI” çözümlerinde uzmanlaşıyor.
- Yapay zekâ alanında çalışan finansal teknoloji girişimleri: SmartRisk, FinAI, Riskify
- Ulusal Ar-Ge destekleri: TÜBİTAK, KOSGEB ve Türkiye Kalkınma Fonu GenAI projelerine özel finansman sağlıyor.
- Kurumsal iş birlikleri: Bankalar, sigorta şirketleri ve regülatörler arasında GenAI tabanlı pilot projeler yaygınlaşıyor.
Okura sağlayacağı değer: Regülasyon, etik ve yatırım trendlerini bilerek sektörde güvenli ve sürdürülebilir inovasyon stratejisi geliştirebilirsiniz.
Risk Analizinde Üretken Yapay Zekâ Kullanım Senaryoları
Kredi Skorlama ve Tahminleme
Üretken yapay zekâ, geleneksel kredi skorlama modellerinin ötesine geçerek, müşteri davranışlarını ve ekonomik dalgalanmaları senaryo tabanlı şekilde analiz edebiliyor. Özellikle “tabular GenAI” modelleri, eksik veri tamamlamada ve yeni kredi ürünlerinin risk değerlendirmesinde öne çıkıyor.
Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ, işlem akışlarındaki anomalileri ve dolandırıcılık girişimlerini gerçek zamanlı olarak tespit
