Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenmesi (ML) Odaklı Uyum Süreçleri
Yapay zeka ve makine öğrenmesi, KYC ve AML süreçlerinde verimliliği artırmak, insan hatasını azaltmak ve daha önce tespit edilmesi zor olan karmaşık suç kalıplarını ortaya çıkarmak için devrim niteliğinde bir potansiyel sunuyor. FinTek’ler, bu teknolojileri kullanarak uyum operasyonlarını reaktif bir yaklaşımdan proaktif bir risk yönetimi modeline dönüştürüyor. Algoritmalar, devasa veri setlerini analiz ederek anormallikleri anında tespit edebilir ve uyum ekiplerinin yalnızca en kritik uyarılara odaklanmasını sağlayabilir.
Yapay Zeka Destekli KYC Doğrulaması Nedir?
Yapay zeka destekli KYC doğrulaması, müşteri kimlik bilgilerinin otomatik olarak toplanması, doğrulanması ve analiz edilmesi sürecidir. Bu teknoloji, optik karakter tanıma (OCR) ile kimlik belgelerindeki metinleri dijital verilere dönüştürür, yüz tanıma algoritmaları ile belge fotoğrafını canlı bir özçekimle karşılaştırır ve sahtecilik girişimlerini tespit eder. Bulut KYC platformları sayesinde FinTek’ler, bu gelişmiş teknolojileri kendi altyapılarına entegre ederek müşteri kabul süreçlerini dakikalar içinde tamamlayabilir. Bu, hem operasyonel maliyetleri düşürür hem de müşteri memnuniyetini önemli ölçüde artırır.
Müşteri Risk Derecelendirmesinde Makine Öğrenmesi Modelleri
Geleneksel kural tabanlı sistemler, müşterileri statik kategorilere ayırırken, makine öğrenmesi modelleri dinamik ve çok boyutlu bir risk derecelendirmesi sunar. Bu modeller, bir müşterinin işlem geçmişi, demografik bilgileri, coğrafi konumu ve hatta davranışsal biyometrik verileri gibi yüzlerce farklı değişkeni analiz eder. Bu sayede, her müşteriye özel, sürekli güncellenen bir risk profili oluşturulur. Örneğin, bir müşterinin aniden yüksek meblağlı ve yurt dışı transferler yapmaya başlaması, ML modeli tarafından şüpheli bir davranış olarak işaretlenir ve risk skoru anında yükseltilir. Bu yaklaşım, fraud tespit ve önleme çözümleri için temel bir bileşendir.
Anomali Tespiti ve Davranışsal Analitik için Gelişmiş Algoritmalar
Anomali tespiti, bir kullanıcının normal davranış kalıplarının dışına çıkan işlemleri belirleme sürecidir. Yapay zeka algoritmaları, her kullanıcı için kişiselleştirilmiş bir “normal davranış” profili oluşturur. Bu profil, kullanıcının genellikle ne zaman, nereden ve ne tür işlemler yaptığı gibi bilgileri içerir. Örneğin, normalde sadece hafta içi mesai saatlerinde küçük ödemeler yapan bir kullanıcının hesabından gece yarısı büyük bir kripto para alımı yapılması, bir anomali olarak anında tespit edilir. Davranışsal biyometri ise kullanıcının klavye tuşlarına basma hızı veya fare hareketleri gibi fiziksel etkileşimlerini analiz ederek kimlik doğruluğunu sürekli olarak teyit eder.
Yanlış Pozitif (False Positive) Oranlarını Düşürmede AI’ın Rolü
AML sistemlerindeki en büyük zorluklardan biri, yasal işlemleri yanlışlıkla şüpheli olarak işaretleyen “yanlış pozitif” uyarılardır. Bu durum, uyum ekiplerinin zamanını ve kaynaklarını boşa harcamasına neden olur. Yapay zeka, uyarıları daha derin bir bağlam içinde analiz ederek bu sorunu çözer. Örneğin, bir müşterinin bayram döneminde yaptığı yüksek harcamayı, geçmiş yıllardaki benzer kalıplarla karşılaştırarak bunun meşru bir davranış olduğuna karar verebilir. AI, hangi uyarıların gerçekten bir riski temsil ettiğini öğrenerek işlem izleme ve dolandırıcılık tespiti süreçlerinin etkinliğini artırır ve analistlerin daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlar.
Üretken Yapay Zeka (Generative AI) ile Şüpheli Faaliyet Raporlarının (SAR) Otomasyonu
Üretken yapay zeka, uyum süreçlerinde verimliliği bir üst seviyeye taşıma potansiyeline sahiptir. Bir makine öğrenmesi modeli şüpheli bir işlem tespit ettiğinde, üretken yapay zeka bu işlemin tüm verilerini (taraflar, tutarlar, zamanlama, ilişkili diğer işlemler vb.) analiz edebilir. Ardından, yasal düzenlemelere uygun formatta, tutarlı ve ayrıntılı bir Şüpheli Faaliyet Raporu (SAR) taslağı oluşturabilir. Bu otomasyon, raporlama sürecini haftalardan saatlere indirgeyerek uyum görevlilerinin iş yükünü hafifletir ve düzenleyici kurumlara daha hızlı ve kaliteli bilgi sunulmasını sağlar. Bu süreç, Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) teknolojileri ile birleştirilerek uçtan uca bir verimlilik sağlanabilir.
Dijital Kimlik ve Biyometrik Doğrulamanın Yükselişi
Fiziksel kimlik belgelerinin yerini giderek dijital ve biyometrik çözümler alıyor. Bu trend, KYC süreçlerini daha güvenli, hızlı ve kullanıcı dostu hale getiriyor. Müşteriler artık banka şubesine gitmek veya belgeleri postalamak yerine, akıllı telefonlarını kullanarak kimliklerini saniyeler içinde doğrulayabiliyor. Bu dönüşüm, sahtecilikle mücadelede yeni kapılar açarken, aynı zamanda veri güvenliği ve gizliliği konularını da ön plana çıkarıyor.
Dijital Kimlik Cüzdanları ve KYC Süreçlerine Entegrasyonu
Dijital kimlik cüzdanları, kullanıcıların doğrulanmış kimlik bilgilerini (örneğin, pasaport, ehliyet) güvenli bir şekilde mobil cihazlarında saklamalarını sağlayan uygulamalardır. Bir FinTek hizmetine kaydolurken, kullanıcı bu cüzdan aracılığıyla gerekli kimlik verilerini anında ve güvenli bir şekilde paylaşabilir. Bu, her yeni hizmet için aynı bilgileri tekrar tekrar girme zorunluğunu ortadan kaldırır. FinTek’ler için bu entegrasyon, KYC sürecini neredeyse anlık hale getirir ve güvenilirliği yüksek, doğrulanmış verilere erişim sağlar. Bu, modern bir kimlik doğrulama yöntemidir.
Biyometrik Veri (Yüz Tanıma, Parmak İzi) ile Müşteri Tanıma
Biyometrik veriler, “sizin kim olduğunuzu” kanıtlayan en güvenli yöntemlerden biridir. Yüz tanıma ve parmak izi okuyucuları, şifrelerin veya PIN’lerin aksine çalınamaz veya unutulamaz. KYC sürecinde biyometrik doğrulama, genellikle müşterinin kimlik belgesindeki fotoğrafı ile canlı bir özçekimini karşılaştırarak yapılır. Bu teknoloji, sadece kimliğin gerçekliğini değil, aynı zamanda doğrulama anında kişinin gerçekten orada olduğunu da teyit eder. Finansal işlemlerde ise her bir transfer veya ödeme için biyometrik onay istenmesi, yüz tanıma sistemi gibi teknolojiler sayesinde hesap ele geçirme saldırılarına karşı güçlü bir koruma katmanı oluşturur.
Merkeziyetsiz Kimlik (Decentralized Identity – DID) ve Kendi Egemenliğindeki Kimlik (Self-Sovereign Identity – SSI) Kavramları
DID ve SSI, kimlik verilerinin kontrolünü merkezi otoritelerden (devletler, şirketler) alıp doğrudan bireyin kendisine veren devrimci kavramlardır. Bu modelde, kullanıcılar kimlik bilgilerini kendi dijital cüzdanlarında, blok zinciri gibi dağıtık teknolojilerle güvence altına alarak saklar. Bir hizmete kimliklerini kanıtlamaları gerektiğinde, sadece gerekli olan minimum bilgiyi (örneğin, “18 yaşından büyük olduğumu onayla” gibi) ifşa ederler, tüm kimliklerini paylaşmak zorunda kalmazlar. Bu yaklaşım, veri gizliliğini en üst düzeye çıkarır ve büyük veri sızıntılarının riskini azaltır. FinTek’ler için bu, geleceğin kimlik yönetimi standardı olabilir.
Canlılık Tespiti (Liveness Detection) ile Sahteciliğe Karşı Gelişmiş Koruma
Canlılık tespiti, biyometrik doğrulama sırasında sistemin karşısındakinin gerçek bir insan mı yoksa bir fotoğraf, video veya maske mi olduğunu anlayan teknolojidir. Bu, dolandırıcıların başkasının fotoğrafını kullanarak hesap açmasını veya işlem yapmasını engeller. Aktif canlılık tespiti, kullanıcıdan başını çevirmesi veya gülümsemesi gibi belirli hareketleri yapmasını isterken; pasif canlılık tespiti, kullanıcının farkında olmadan, yüzdeki mikro ifadeleri, ışık yansımalarını ve doku analizini yaparak doğrulama yapar. Başarılı bir Video KYC entegrasyonu için canlılık tespiti vazgeçilmez bir unsurdur.
Yeniden Kullanılabilir KYC (Reusable KYC) ve Sürtünmesiz Müşteri Deneyimi
Yeniden kullanılabilir KYC, bir müşterinin kimliğinin bir kez güvenilir bir kurum tarafından doğrulandıktan sonra, bu doğrulamanın diğer kurumlar tarafından da kabul edilmesi prensibine dayanır. Bu sayede müşteri, her yeni finansal hizmet için aynı yorucu KYC sürecinden geçmek zorunda kalmaz. Blok zinciri ve dijital kimlik cüzdanları bu konsepti mümkün kılan teknolojilerdir. Müşteri, doğrulanmış kimlik bilgilerini içeren “jetonu” farklı FinTek platformlarıyla güvenli bir şekilde paylaşabilir. Bu, müşteri kazanım sürecini hızlandırır, maliyetleri düşürür ve uzaktan kimlik tespiti süreçlerinde sürtünmesiz bir deneyim sunar.
Regülasyon Teknolojileri (RegTech) ile Sürekli İzleme ve Otomasyon
Regülasyon Teknolojileri (RegTech), finansal kurumların yasal düzenlemelere uyum süreçlerini daha verimli, etkili ve otomatik hale getirmek için teknolojiyi kullanan çözümleri ifade eder. FinTek sektörünün dinamik ve hızla değişen yapısı, manuel ve periyodik kontrollerin yetersiz kalmasına neden olmaktadır. RegTech, sürekli izleme, gerçek zamanlı veri analizi ve otomasyon yetenekleri ile FinTek’lere rekabet avantajı sağlamaktadır.
RegTech Platformu Nedir ve FinTek’lere Sağladığı Avantajlar Nelerdir?
RegTech platformu, KYC, AML, işlem izleme ve düzenleyici raporlama gibi çeşitli uyum fonksiyonlarını tek bir merkezi sistem altında birleştiren yazılım çözümüdür. Bu platformlar, genellikle bulut tabanlı olup, FinTek’lerin karmaşık uyum gereksinimlerini yönetmelerini kolaylaştırır. Sağladığı temel avantajlar arasında operasyonel verimliliğin artması, insan hatasının azalması, düzenleyici değişikliklere hızla adapte olma yeteneği ve uyum maliyetlerinin düşürülmesi yer alır. Gelişmiş bir RegTech platformu, kurumun genel siber güvenlik duruşunu da güçlendirir.
Gerçek Zamanlı ve Sürekli Müşteri Durum Tespiti (Perpetual KYC)
Geleneksel KYC, genellikle müşterinin hesabı açılırken bir kez yapılan ve belirli aralıklarla (örneğin yılda bir) tekrarlanan bir süreçtir. Ancak bu yaklaşım, periyotlar arasında ortaya çıkabilecek riskleri gözden kaçırabilir. Perpetual KYC (pKYC) veya sürekli müşteri durum tespiti, müşterinin risk profilini gerçek zamanlı olarak izleyen dinamik bir yaklaşımdır. Müşterinin yaptırım listelerine eklenmesi, hakkında olumsuz bir haber çıkması veya işlem davranışlarında ani bir değişiklik olması gibi olaylar anında sisteme yansır ve gerekli aksiyonlar otomatik olarak tetiklenir. Bulut işlem izleme servisleri bu sürecin temelini oluşturur.
API Odaklı Uyum: Servislerin Entegrasyonu ve Veri Akışı
Modern FinTek mimarileri, farklı hizmetlerin ve veri kaynaklarının API’ler (Uygulama Programlama Arayüzleri) aracılığıyla birbirine bağlandığı modüler bir yapıya dayanır. API odaklı uyum, bu mimariden faydalanarak en iyi KYC, AML, yaptırım tarama ve sahtekarlık tespiti servislerini tek bir uyum iş akışında birleştirir. Örneğin, bir müşteri kaydı sırasında API aracılığıyla anında kimlik doğrulama, yaptırım listesi kontrolü ve risk puanlaması yapılabilir. Bu esneklik, FinTek’lerin ihtiyaçlarına en uygun teknoloji yığınını oluşturmasına ve değişen koşullara hızla uyum sağlamasına olanak tanır. Geliştirme süreçlerinde CI/CD gibi pratikler, bu entegrasyonların hızını ve güvenilirliğini artırır.
Kural Tabanlı Sistemlerden Dinamik Risk Değerlendirme Modellerine Geçiş
Kural tabanlı sistemler, “Eğer bir müşteri X ülkesinden Y tutarında bir işlem yaparsa, uyarı oluştur” gibi katı ve önceden tanımlanmış kurallara dayanır. Bu sistemlerin bakımı zordur ve yeni suç yöntemlerine karşı yetersiz kalabilirler. Dinamik risk değerlendirme modelleri ise makine öğrenmesini kullanarak, kuralların ötesinde, verilerdeki gizli ilişkileri ve kalıpları öğrenir. Bu modeller, bir müşterinin riskini sadece tek bir işleme göre değil, genel profili, geçmiş davranışları ve benzer profillerdeki diğer müşterilerin davranışları gibi birçok faktörü göz önünde bulundurarak değerlendirir. Bu yaklaşım, dijital dolandırıcılık gibi karmaşık tehditlere karşı daha etkili bir savunma sağlar.
Düzenleyici Değişikliklerin Otomatik Takibi ve Uyum Süreçlerine Entegrasyonu
Finansal düzenlemeler sürekli olarak güncellenmektedir. Bu değişiklikleri manuel olarak takip etmek ve iç süreçlere entegre etmek, hem zaman alıcı hem de hataya açık bir iştir. RegTech çözümleri, doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojileri kullanarak dünya genelindeki düzenleyici otoritelerin yayınlarını otomatik olarak tarar, ilgili değişiklikleri tespit eder ve bu değişikliklerin kurumun mevcut politika ve prosedürleri üzerindeki etkisini analiz eder. Bu sayede uyum ekipleri, yeni düzenlemelere proaktif bir şekilde hazırlanabilir ve gerekli güncellemeleri sistemlere hızla entegre edebilir. Bu süreçler, kurumun genel veri yönetimi (data governance) stratejisinin önemli bir parçasıdır.
Kripto Varlıklar ve Merkeziyetsiz Finans (DeFi) için AML Çözümleri
Kripto varlıkların ve DeFi platformlarının hızla yaygınlaşması, geleneksel finansal sistemlerin dışında yeni bir ekosistem yarattı. Bu yenilikler, finansal özgürlük ve erişilebilirlik sunarken, aynı zamanda anonimlik ve sınır ötesi işlem kolaylığı gibi özellikleriyle kara para aklama ve terörizmin finansmanı için yeni riskler de barındırıyor. Düzenleyiciler, bu alandaki boşlukları kapatmak için harekete geçerken, FinTek’ler ve kripto hizmet sağlayıcıları da bu yeni varlık sınıfına özel AML çözümleri geliştirmek zorunda kalıyor.
Kripto Varlıklar için Seyahat Kuralı (Travel Rule) Uygulamaları ve Zorlukları
Finansal Eylem Görev Gücü (FATF) tarafından ortaya konan Seyahat Kuralı, kripto varlık transferlerinde gönderici ve alıcı bilgilerinin VASP’lar (Kripto Varlık Hizmet Sağlayıcıları) arasında paylaşılmasını zorunlu kılar. Bu kural, geleneksel bankacılıktaki SWIFT mesajlaşma sistemine benzer bir şeffaflık getirmeyi amaçlar. Ancak, kripto ekosisteminin merkeziyetsiz doğası ve farklı VASP’lar arasında standart bir iletişim protokolünün olmaması, Seyahat Kuralı (Travel Rule) uygulamasını zorlaştırmaktadır. Bu zorlukları aşmak için TRISA gibi çeşitli teknolojik çözümler geliştirilmektedir.
Zincir Üstü (On-Chain) Analiz ile Şüpheli İşlemlerin İzlenmesi
Blok zincirinin halka açık ve değiştirilemez yapısı, tüm işlemlerin kalıcı olarak kaydedildiği bir defter sunar. Zincir üstü analiz araçları, bu halka açık verileri tarayarak şüpheli faaliyet kalıplarını tespit edebilir. Bu araçlar, yasa dışı faaliyetlerle ilişkili bilinen cüzdan adreslerini (örneğin, darknet pazarları, çalınan fonlar) izler ve bu adreslerle etkileşime giren cüzdanları işaretler. Ayrıca, fonların kaynağını ve hedefini takip ederek, karmaşık aklama şemalarını (örneğin, mixing hizmetleri) ortaya çıkarabilirler. Bu analizler, kripto para borsaları için gelişmiş KYC stratejilerinin temelini oluşturur.
Merkeziyetsiz Finans (DeFi) Platformlarında AML Risklerinin Yönetimi
DeFi platformları, aracısız ve genellikle anonim bir şekilde finansal hizmetler sunduğu için AML açısından benzersiz zorluklar sunar. Geleneksel AML kontrolleri, merkezi bir kurumun varlığına dayanırken, DeFi’de bu tür bir aracı yoktur. Bu riskleri yönetmek için, DeFi protokolleri ile etkileşime giren kullanıcıların cüzdan adresleri üzerinden risk analizi yapmak gibi yeni yaklaşımlar geliştirilmektedir. Zincir üstü analiz araçları, DeFi platformlarına bağlanan cüzdanların geçmişini tarayarak, yasa dışı kaynaklardan gelen fonların sisteme girmesini engellemeye çalışır. Bu, AML (Kara Para Aklamayı Önleme) mücadelesinin yeni cephesidir.
NFT ve Metaverse Platformları için Gelişen KYC/AML Stratejileri
NFT’lerin (Nitelikli Fikri Tapu) ve metaverse platformlarının popülerliği, yeni ekonomik faaliyet alanları yaratırken, suçlular için de yeni aklama yöntemleri sunmaktadır. Değeri subjektif olan dijital varlıkların yüksek meblağlara alınıp satılması, yasa dışı fonların aklanması için kullanılabilir. Bu platformlar için gelişen AML stratejileri, büyük değerli NFT işlemlerinin daha sıkı bir incelemeden geçirilmesini, kullanıcı profillerinin analiz edilmesini ve şüpheli alım-satım kalıplarının tespit edilmesini içerir. Bu yeni alanlarda bilgi güvenliği standartlarının oluşturulması kritik öneme sahiptir.
Kripto Varlık Hizmet Sağlayıcıları (CASP) için Artan Düzenleyici Beklentiler
Dünya genelindeki hükümetler ve düzenleyici kurumlar, Kripto Varlık Hizmet Sağlayıcıları’nı (CASP’ler) geleneksel finans kurumlarıyla aynı AML standartlarına tabi tutma yönünde adımlar atmaktadır. Bu, CASP’lerin sağlam KYC süreçleri uygulaması, işlem izleme sistemleri kurması, şüpheli faaliyetleri bildirmesi ve Seyahat Kuralı gibi uluslararası standartlara uyması gerektiği anlamına gelir. Bu beklentiler, kripto sektörünün daha şeffaf ve güvenli hale gelmesini sağlarken, aynı zamanda hizmet sağlayıcılar için uyum yükünü ve maliyetlerini de artırmaktadır. Bu süreç, kara para aklama ile mücadelenin küresel bir öncelik olduğunu göstermektedir.
Tahmine Dayalı Risk Modellemesi ve Bütünsel Müşteri Profili Oluşturma
Geleneksel AML yaklaşımları, genellikle bir suç işlendikten sonra geriye dönük analizlere dayanır. Ancak teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, FinTek’ler artık reaktif bir duruştan proaktif bir risk yönetimi modeline geçiyor. Tahmine dayalı analitik ve bütünsel müşteri profilleri, potansiyel riskleri henüz gerçekleşmeden öngörmeyi ve önlem almayı mümkün kılıyor. Bu yaklaşım, sadece yasal bir zorunluluğu yerine getirmekle kalmaz, aynı zamanda kurumu finansal kayıplardan ve itibar riskinden de korur.
Tahmine Dayalı AML Nedir? Reaktif Yaklaşımdan Proaktif Yaklaşıma Geçiş
Tahmine dayalı AML, geçmiş verileri, davranış kalıplarını ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak gelecekteki potansiyel kara para aklama faaliyetlerini veya sahtekarlıkları öngören bir yaklaşımdır. Sistem, belirli davranışların veya işlem kombinasyonlarının gelecekte şüpheli bir faaliyete yol açma olasılığını hesaplar. Örneğin, normalde aktif olmayan bir hesabın aniden küçük ama sık para girişleri almaya başlaması ve ardından tüm parayı tek bir işlemle yurt dışına göndermesi gibi bir senaryoyu, potansiyel bir “smurfing” aktivitesi olarak öngörebilir. Bu, kurumların olası hesap ele geçirme (ATO) gibi tehditlere karşı önceden hazırlıklı olmasını sağlar.
Müşterinin Bütünsel Görünümü (Holistic Customer View): Çok Kanallı Verilerin Birleştirilmesi
Müşterinin bütünsel bir görünümünü oluşturmak, farklı kanallardan ve sistemlerden gelen tüm verileri tek bir profilde birleştirmeyi içerir. Bu veriler arasında müşterinin demografik bilgileri, işlem geçmişi, kullandığı cihazlar, coğrafi konumları, müşteri hizmetleri ile olan etkileşimleri ve hatta sosyal medya gibi halka açık veriler bulunabilir. Bu zenginleştirilmiş profil, müşterinin davranışlarını daha doğru bir bağlamda anlamayı sağlar. Örneğin, bir müşterinin mobil uygulamadan yaptığı büyük bir işlemi, aynı zamanda müşteri hizmetlerini arayarak teyit etmesi, işlemin meşruiyetini güçlendirir. Etkili bir veri yönetimi stratejisi, bu bütünsel görünümün temelini oluşturur.
Ağ Analizi (Network Analysis) ile Karmaşık Suç Şebekelerinin Tespiti
Suçlular genellikle tek başlarına hareket etmezler; fonları aklamak için karmaşık kişi ve şirket ağları oluştururlar. Ağ analizi, müşteriler ve işlemler arasındaki ilişkileri görselleştirerek bu gizli bağlantıları ortaya çıkarır. Bu teknoloji, görünüşte birbirinden bağımsız olan birden fazla hesabın aslında aynı kişi veya grup tarafından kontrol edildiğini, aynı IP adresini veya cihazı kullandığını tespit edebilir. Bu sayede, tekil olarak bakıldığında normal görünen işlemlerin aslında daha büyük bir organize suç şebekesinin parçası olduğu anlaşılabilir. Bu yöntem, organize phishing saldırıları gibi karmaşık tehditlerin arkasındaki yapıları deşifre etmek için oldukça etkilidir.
Müşteri Yaşam Döngüsü Boyunca Dinamik Risk Değerlendirmesi
Bir müşterinin riski statik değildir; zamanla ve davranışlarına bağlı olarak değişir. Dinamik risk değerlendirmesi, müşterinin risk profilini sadece hesap açılışında değil, tüm yaşam döngüsü boyunca sürekli olarak günceller. Müşterinin iş değiştirmesi, yeni bir ülkede işlem yapmaya başlaması veya politik olarak hassas bir kişi (PEP) haline gelmesi gibi olaylar, risk skorunu anında etkiler. Bu sürekli izleme, kurumun değişen risklere karşı her zaman hazırlıklı olmasını sağlar ve uyum süreçlerinin her zaman güncel kalmasını temin eder. Bu süreç, bütünsel bir IAM (Kimlik ve Erişim Yönetimi) stratejisinin ayrılmaz bir parçasıdır.
Uyum Süreçlerinde Etik Hususlar ve Algoritmik Tarafsızlığın Sağlanması
Yapay zeka ve makine öğrenmesi modelleri, eğitildikleri verilerdeki mevcut önyargıları öğrenebilir ve pekiştirebilir. Bu durum, belirli demografik gruplara veya coğrafi bölgelere karşı haksız bir şekilde daha yüksek risk atamalarına yol açabilir (algoritmik taraflılık). FinTek’lerin bu etik riskin farkında olması ve modellerinin adil, şeffaf ve açıklanabilir olmasını sağlamak için adımlar atması kritik öneme sahiptir. Algoritmik tarafsızlığı sağlamak, modellerin düzenli olarak denetlenmesini, önyargıyı tespit eden ve azaltan tekniklerin kullanılmasını ve model kararlarının insan denetimine tabi olmasını gerektirir. Bu, güvene dayalı bir finansal sistemin temelini oluşturan Sıfır Güven (Zero Trust) yaklaşımının bir yansımasıdır.
