Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) tarafından yayımlanan “Ödeme ve Elektronik Para Kuruluşlarınca Sunulan Hizmetlerin Yasa Dışı Faaliyetlerde Kullanılmasının Önlenmesine İlişkin Risk Yönetimi Rehberi”, sektördeki tüm oyuncular için yeni bir uyum ve teknoloji dönemini başlattı. Bu rehber, yasa dışı bahis, kumar ve diğer mali suçlarla mücadelede kuruluşlara önemli sorumluluklar yüklerken, bu sorumlulukların üstesinden gelmek için geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığını açıkça ortaya koyuyor. Artık mesele, sadece belirli kuralları takip etmek değil, aynı zamanda proaktif, akıllı ve dinamik bir risk yönetimi anlayışını benimsemektir. Bu dönüşümün merkezinde ise kural tabanlı sistemler ile yapay zeka teknolojilerinin rekabeti ve iş birliği yatıyor.
TCMB’nin Yeni Risk Yönetimi Rehberi ve Sektöre Getirdiği Zorluklar
TCMB’nin yeni rehberi, ödeme ve elektronik para sektöründe faaliyet gösteren kuruluşlar için bir dönüm noktası niteliğindedir. Bu düzenleme, sadece mevcut yasal boşlukları doldurmakla kalmıyor, aynı zamanda kuruluşları teknolojik altyapılarını ve risk yönetimi paradigmalarını yeniden gözden geçirmeye zorluyor. Temel hedef, finansal sistemin suçlular tarafından bir araç olarak kullanılmasını engellemek ve bu süreçte proaktif bir savunma hattı oluşturmaktır.
Rehberin Temel Amacı: Yasa Dışı Faaliyetlerle Mücadele
Rehberin ana amacı, 6493 sayılı Kanun kapsamındaki ödeme ve elektronik para kuruluşlarının sunduğu hizmetlerin yasa dışı bahis, kumar, terörizmin finansmanı ve kara para aklama gibi suç faaliyetlerinde kullanılmasını önlemektir. Bu kapsamda TCMB, kuruluşlardan sadece MASAK gibi kurumların düzenlemelerine uymalarını değil, aynı zamanda kendi iç kontrol ve takip mekanizmalarını da en üst seviyeye çıkarmalarını beklemektedir. Bu, reaktif bir yaklaşımdan proaktif bir risk yönetimi anlayışına geçişi zorunlu kılmaktadır.
Ödeme ve Elektronik Para Kuruluşları İçin Tanımlanan Yeni Sorumluluklar
Yeni rehberle birlikte kuruluşlar, müşteri ve üye işyeri hareketlerini çok daha detaylı senaryolar üzerinden izlemekle yükümlü hale gelmiştir. Örneğin, bir hesaba kısa sürede çok sayıda farklı kişiden para gelmesi, gece saatlerinde yoğun işlem yapılması veya yeni açılan bir işyerinin cirosunun anormal şekilde artması gibi durumlar artık anlık olarak takip edilmelidir. En kritik yükümlülüklerden biri ise tespit edilen riskli işlemlere dair aksiyonların işlem anından itibaren en geç üç saat içinde belirlenmesi zorunluluğudur. Bu 3 saat kuralı, manuel süreçlerin sürdürülemez olduğunu ve otomasyonun kaçınılmazlığını göstermektedir.
Rehberdeki “Asgari Unsurlar” Yaklaşımının Pratik Zorlukları
TCMB, rehberde yer alan senaryoların “asgari” nitelikte olduğunu ve kuruluşların kendi risk değerlendirmeleriyle bu unsurları sürekli geliştirmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Bu durum, sadece belirtilen kuralları bir sisteme girmekten çok daha fazlasını gerektirir. Piyasada ortaya çıkan yeni dolandırıcılık yöntemleri, değişen kullanıcı davranışları ve karmaşık suç ağları, statik kurallarla başa çıkılamayacak kadar dinamiktir. Bu nedenle, kuruluşlar risk temelli bir yaklaşım benimseyerek “bilinmeyen” tehditleri de öngörebilmelidir.
Manuel Takibin İmkansızlığı ve Otomasyon Sistemlerinin Zorunluluğu
Rehberde sıralanan onlarca senaryonun milyonlarca işlem için anlık olarak ve insan gücüyle takip edilmesi imkansızdır. TCMB’nin de belirttiği gibi, takip mekanizmalarının manuel olmaması esastır. Gerekli hız, ölçek ve doğruluğu sağlayabilmek için gelişmiş otomasyon sistemleri bir seçenek değil, bir zorunluluktur. Manuel şüpheli işlem takibi devrinin sona ermesi, kuruluşları teknoloji yatırımı yapmaya yönlendirmektedir.
Geleneksel Çözüm: Kural Tabanlı İzleme Sistemleri
TCMB rehberinin getirdiği zorunluluklar karşısında akla gelen ilk çözüm, geleneksel kural tabanlı izleme sistemleridir. Bu sistemler, uzun yıllardır finans sektöründe kullanılan ve belirli senaryolara dayalı olarak çalışan bir mantığa sahiptir. Rehberde açıkça tanımlanan senaryoları karşılamak için doğrudan bir yöntem sunarlar.
Kural Tabanlı Sistemler Nedir?
Kural tabanlı sistemler, “eğer… o halde…” (if… then…) mantığıyla çalışan yazılımlardır. Önceden tanımlanmış belirli koşullar karşılandığında bir uyarı (alarm) üretirler. Örneğin, “Eğer bir hesaptan bir günde 10’dan fazla para transferi yapılırsa, bu işlemi şüpheli olarak işaretle” gibi net ve somut komutlarla çalışırlar. Bu sistemlerin temel gücü, insan tarafından kolayca anlaşılabilir ve denetlenebilir olmalarıdır.
TCMB Rehberindeki Senaryoların Kural Tabanlı Sistemlerle Modellenmesi
TCMB’nin rehberinde yer alan “Bir ödeme hesabına gün içinde 5 ve daha fazla farklı kişiden para transferi yapılması” veya “İşlem yapılan işyeri domain yaşının 3 aydan küçük olması” gibi maddeler, kural tabanlı sistemler için ideal senaryolardır. Her bir madde, doğrudan bir veya birkaç kurala dönüştürülebilir ve sistem bu kurallara uymayan işlemleri anında tespit edebilir. Bu sayede, rehberin “asgari unsurlar” bölümüne doğrudan uyum sağlamak mümkün hale gelir.
Kural Tabanlı Sistemlerin Avantajları: Şeffaflık ve Doğrudan Uyum
Bu sistemlerin en büyük avantajı şeffaflıktır. Bir alarmın neden üretildiği net bir şekilde bellidir, çünkü alarmı tetikleyen kural bellidir. Bu durum, denetim süreçlerinde ve yasal mercilere raporlama yaparken büyük kolaylık sağlar. Bir işlemin neden şüpheli bulunduğunu açıklamak basittir. Ayrıca, TCMB’nin belirlediği somut ve sayısal limitlere dayalı kurallara harfiyen uyum sağlama garantisi sunarlar.
Kural Tabanlı Sistemlerin Sınırlılıkları ve Zayıf Yönleri
Ancak kural tabanlı sistemler, modern ve karmaşık dolandırıcılık yöntemleri karşısında tek başlarına yetersiz kalmaktadır. Bu sistemlerin doğası gereği getirdiği bazı ciddi zayıflıklar bulunmaktadır.
Yüksek Oranda Yanlış Pozitif (False Positive) Alarmlar ve Operasyonel Yük
Kurallar genellikle katı ve esnek değildir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinin kampanya döneminde bir müşterinin “iki saat içinde 5’ten fazla işlem yapması” kuralını tetiklemesi oldukça olasıdır, ancak bu işlem muhtemelen meşrudur. Bu tür “yanlış pozitif” alarmlar, operasyon ekiplerinin iş yükünü artırır, meşru işlemleri geciktirebilir ve müşteri memnuniyetsizliğine yol açabilir. Ekipler, gerçek tehditler yerine masum işlemleri incelerken zaman kaybeder.
Gelişmiş ve Gizli Suç Modellerini Tespit Etmedeki Yetersizlik
Suçlular, bilinen kuralları aşmak için sürekli yeni yöntemler geliştirir. Örneğin, günlük 10 işlem kuralını aşmamak için 9 işlem yapan birden fazla kiralık hesap (mule account) kullanabilirler. Kural tabanlı sistemler, bu tür organize ve limitlerin hemen altında kalan, ilişkisel dolandırıcılık ağlarını tespit edemez. Sadece bilinen ve tanımlanmış tehditlere karşı bir savunma hattı oluşturabilirler.
Sürekli Manuel Ayarlama ve Kural Güncelleme İhtiyacı
Piyasa koşulları ve dolandırıcılık trendleri değiştikçe, kuralların da sürekli olarak manuel bir şekilde güncellenmesi gerekir. Bu, hem zaman alıcıdır hem de uzmanlık gerektirir. Yanlış yapılandırılmış bir kural, ya gerçek dolandırıcıları kaçırabilir ya da yanlış pozitif alarm sayısını patlatabilir. Bu durum, sistemi hantal ve değişime ayak uydurmakta zorlanan bir yapıya dönüştürür.
“Bilinmeyen” Tehditlere Karşı Körü Körüne Savunma
Kural tabanlı sistemlerin en büyük zafiyeti, daha önce hiç görülmemiş, yani kuralı yazılmamış bir saldırı veya dolandırıcılık yöntemine karşı tamamen kör olmalarıdır. Suçluların bir adım önünde olmak yerine, her zaman bir adım geriden gelerek, yaşanan bir olaydan sonra o olaya özgü bir kural yazma mantığıyla çalışırlar. Bu reaktif yaklaşım, TCMB’nin proaktif beklentisiyle çelişir.
Modern Yaklaşım: Yapay Zeka Destekli İzleme Sistemleri
Kural tabanlı sistemlerin yetersiz kaldığı noktada, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) tabanlı modern izleme sistemleri devreye girer. Bu sistemler, statik kuralların aksine, veriden öğrenerek ve anormallikleri tespit ederek çalışır. Bu sayede, daha önce hiç görülmemiş tehditlere karşı bile dinamik ve proaktif bir savunma mekanizması oluştururlar.
İşlem İzlemede Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Nedir?
İşlem izlemede yapay zeka, milyonlarca işlemi analiz ederek normal davranış kalıplarını öğrenen algoritmalardır. Makine öğrenmesi modelleri, bir müşteri veya işyerinin “normal” işlem profilini (zaman, tutar, coğrafi konum, işlem sıklığı, kullanılan cihaz vb.) oluşturur. Bu normal profilin dışına çıkan herhangi bir aktivite, bir anormallik veya potansiyel risk olarak işaretlenir. Bu sistemler, kurallarla sınırlı kalmak yerine, bağlamı ve ilişkileri analiz eder.
Davranışsal Analiz ile Normal Dışı Aktivitelerin Tespiti
Yapay zeka sistemlerinin en güçlü yanlarından biri davranışsal analiz yeteneğidir. Örneğin, bir müşterinin hesabına normalde ayda 3-4 farklı kişiden küçük tutarlarda para gelirken, bir gün aniden 4 farklı kişiden limitin hemen altında ve gece saatlerinde para gelmesi, bir kuralı tetiklemese bile yapay zeka için büyük bir anormalliktir. Davranışsal biyometri, kullanıcının sadece ne yaptığına değil, bunu “nasıl” yaptığına da odaklanarak sahtekarlığı tespit eder.
Yapay Zeka Tabanlı Sistemlerin Üstünlükleri
AI destekli sistemler, kural tabanlı sistemlere kıyasla birçok kritik üstünlük sunarak TCMB rehberinin sadece “asgari” kurallarını değil, “proaktif risk yönetimi” ruhunu da karşılar.
| Özellik | Kural Tabanlı Sistemler | Yapay Zeka Tabanlı Sistemler |
|---|---|---|
| Tespit Yöntemi | Önceden tanımlanmış “Eğer… O halde…” kuralları | Veriden öğrenilen normal davranış kalıpları ve anormallik tespiti |
| Tehditlere Uyum | Statik ve manuel güncelleme gerektirir. Sadece bilinen tehditleri yakalar. | Dinamik ve kendi kendine öğrenir. Bilinmeyen, yeni tehditlere adapte olabilir. |
| Yanlış Pozitif (False Positive) Oranı | Yüksek olma eğilimindedir, bu da operasyonel yükü artırır. | Daha düşüktür, çünkü işlemlerin bağlamını analiz eder. |
| Karmaşık Saldırılar | İlişkisel ve limit altı organize saldırıları tespit etmekte zorlanır. | Farklı veri noktaları arasındaki gizli ilişkileri ve desenleri ortaya çıkarabilir. |
| Bakım ve Yönetim | Sürekli kural yazma, test etme ve güncelleme ihtiyacı vardır. | Modelin periyodik olarak yeniden eğitilmesi gerekir, ancak daha otomatiktir. |
| Yaklaşım | Reaktif (Bir olay yaşanır, kuralı yazılır) | Proaktif (Normal dışı bir aktiviteyi önceden sezer) |
Kendi Kendine Öğrenme ve Yeni Tehditlere Dinamik Adaptasyon
Yapay zeka modelleri, yeni işlem verileri geldikçe sürekli olarak öğrenir ve kendilerini günceller. Dolandırıcılar taktik değiştirdiğinde, sistem bu yeni davranışları bir anormallik olarak algılayarak hızla adapte olur. Bu, manuel kural güncelleme ihtiyacını ortadan kaldırır ve savunma hattını her zaman güncel tutar.
Düşük Yanlış Pozitif Oranı ile Operasyonel Verimlilik
AI, bir işlemin bağlamını anlama yeteneği sayesinde yanlış alarm oranını önemli ölçüde düşürür. Bir işlemin neden normalden saptığını (örneğin, tatil döneminde farklı bir şehirden alışveriş yapılması gibi) diğer veri noktalarıyla birleştirerek daha isabetli kararlar verir. Bu, operasyon ekiplerinin sadece gerçek risklere odaklanmasını sağlar.
Karmaşık ve İlişkisel Dolandırıcılık Ağlarını Ortaya Çıkarma
Yapay zeka, tekil işlemlere değil, işlemler arasındaki ilişkilere odaklanır. Birbirinden bağımsız gibi görünen ancak aynı cihaz parmak izi veya IP adresini kullanan, benzer zamanlarda benzer tutarlarda işlem yapan çok sayıda hesabı birbiriyle ilişkilendirerek organize suç ağlarını ortaya çıkarabilir. Bu, kural tabanlı sistemlerin asla yapamayacağı bir analiz türüdür.
Proaktif Risk Yönetimi ve Öngörüsel Analiz Yeteneği
AI tabanlı sistemler, sadece mevcut riskleri tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki potansiyel riskleri de öngörebilir. Bir hesabın veya işyerinin davranış profili yavaş yavaş riskli bir yöne evrildiğinde, sistem bu değişimi önceden fark ederek proaktif bir uyarı üretebilir. Bu, dolandırıcılık gerçekleşmeden önce önlem alma imkanı tanır.
TCMB Rehberine Tam Uyum İçin Altın Standart: Hibrit Yaklaşım
Ne sadece kural tabanlı sistemlerin katı yapısı ne de tek başına yapay zekanın denetim zorlukları, TCMB’nin karmaşık beklentilerini tam olarak karşılayabilir. Gerçek çözüm, iki dünyanın en iyi yönlerini birleştiren hibrit bir yaklaşımda yatmaktadır. Bu model, hem yasal uyumluluk için gereken şeffaflığı sağlar hem de modern tehditlere karşı gereken zeka ve esnekliği sunar.
Hibrit Yaklaşım Nedir: Kuralların Gücü ve Yapay Zekanın Zekasının Birleşimi
Hibrit yaklaşım, kural tabanlı motor ile yapay zeka/makine öğrenmesi motorunun aynı platform üzerinde birlikte çalışmasıdır. Kural motoru, TCMB rehberindeki gibi net, somut ve denetlenebilir senaryoları garanti altına alırken; yapay zeka motoru, kuralların yetersiz kaldığı gri alanlarda, bilinmeyen tehditlerde ve karmaşık dolandırıcılık desenlerinde devreye girer. Bu sayede hem mevzuata tam uyum sağlanır hem de gerçek dünyadaki dinamik risklere karşı güçlü bir savunma oluşturulur.
TCMB’nin Belirlediği “Asgari Unsurları” Kural Motoru ile Garanti Altına Almak
Hibrit modelin kural tabanlı bileşeni, TCMB’nin rehberde madde madde sıraladığı tüm senaryoları (örneğin, günlük 10 işlem sınırı, 3 aydan küçük domain yaşı, %75 hafta sonu cirosu vb.) eksiksiz bir şekilde takip eder. Bu, bir denetim sırasında “Rehberin X maddesine nasıl uyum sağlıyorsunuz?” sorusuna net ve kanıtlanabilir bir cevap verilmesini sağlar. Kurallar, uyumun temelini oluşturur ve yasal bir güvence sağlar.
Rehberin “Proaktif ve Risk Temelli” Beklentisini Yapay Zeka ile Karşılamak
Rehber, “asgari unsurların” ötesine geçerek kuruluşların “proaktif ve devamlı olarak geliştirilen risk temelli bir yaklaşımla” hareket etmesini şart koşar. İşte bu noktada hibrit modelin yapay zeka bileşeni devreye girer. AI, kuralların çizdiği sınırların dışında kalan, ancak normal davranış kalıplarından sapan her türlü şüpheli aktiviteyi tespit eder. Bu, kuruluşun sadece mevcut kurallara uymakla kalmayıp, gelecekteki ve bilinmeyen risklere karşı da hazırlıklı olmasını sağlar.
Sektör Lideri Çözüm: Fraud.com aiReflex (Bulut İşlem İzleme) ile Hibrit Modelin Uygulanması
Bu ideal hibrit modeli hayata geçiren lider çözümlerden biri, IHS Teknoloji tarafından sunulan Fraud.com aiReflex Bulut İşlem İzleme platformudur. Bu platform, tek bir entegre yapı içinde hem güçlü bir kural motorunu hem de gelişmiş yapay zeka yeteneklerini bir araya getirerek ödeme ve elektronik para kuruluşlarına TCMB uyumluluğu için anahtar teslim bir çözüm sunar.
Hazır Kural Setleri ile TCMB Rehberi Maddelerine Anında Uyum
Fraud.com aiReflex, TCMB’nin yeni rehberindeki tüm senaryoları kapsayan önceden hazırlanmış kural setleri ile birlikte gelir. Bu sayede kuruluşlar, uzun süren analiz ve kural yazma süreçleriyle uğraşmadan, platformu entegre ettikleri andan itibaren temel uyumluluğu sağlayabilirler.
Davranışsal Analiz Modülleri ile Kuralların Ötesindeki Riskleri Tespit Etme
Platformun yapay zeka motoru, her bir müşteri ve işyeri için dinamik davranış profilleri oluşturur. Normalin dışına çıkan her türlü işlem, bir kuralı ihlal etmese bile şüpheli olarak işaretlenir. Bu, limitlerin hemen altında kalarak fark edilmemeye çalışan dolandırıcıları ve organize ağları tespit etmede kritik bir rol oynar.
Tek Platformdan Hem Kural Hem de Yapay Zeka Alarmlarını Yönetme Kolaylığı
Fraud.com aiReflex, hem kural ihlallerinden hem de yapay zeka anormalliklerinden gelen alarmları tek bir arayüzde birleştirir. Bu, operasyon ekiplerinin tüm riskleri bütüncül bir bakış açısıyla değerlendirmesini, önceliklendirmesini ve vakaları çok daha hızlı bir şekilde çözmesini sağlar. Bu entegre yaklaşım, TCMB’nin talep ettiği 3 saatlik aksiyon süresine uymayı kolaylaştırır.
Hibrit Modelin TCMB Rehberi Senaryoları Üzerinden İncelenmesi
Hibrit modelin gücünü anlamanın en iyi yolu, onu TCMB rehberindeki gerçek dünya senaryolarına uygulamaktır. Her senaryoda, kural motoru bir güvenlik ağı sağlarken, yapay zeka çok daha derin ve akıllı bir analiz katmanı ekler.
| TCMB Rehberi Maddesi | Kural Tabanlı Tespit (Güvenlik Ağı) | Yapay Zeka Tespiti (Derinlemesine Analiz) |
|---|---|---|
| Ödeme Hesabı (3.1.1): Bir hesaba gün içinde 5 farklı kişiden para gelmesi. | Hesaba 5. farklı kişiden para geldiği anda anında alarm üretir. Mevzuata doğrudan uyum sağlar. | Hesaba sadece 3 farklı kişiden para gelse bile, bu kişilerin daha önce riskli işlemlerle ilişkili olması, paraların gece yarısı gelmesi veya müşterinin normal profilinden tamamen farklı olması durumunda alarm üretir. |
| Ödeme Aracının Kabulü (3.1.2): İşyeri domain yaşının 3 aydan küçük olması. | Domain yaşı 3 aydan küçük olan her işyerinin ilk işlemini anında işaretler. | Domain yaşı 5 yıl olsa bile, işyerinin işlem yaptığı kartların coğrafi dağılımının (velocity check) işyerinin lokasyonuyla uyumsuz olması veya aniden hafta sonu işlemlerinin patlaması gibi anormallikleri tespit eder. |
| Fatura Ödeme (3.1.3): Bireysel müşterinin ayda 30’dan fazla fatura ödemesi. | Müşteri 31. faturayı ödediği anda alarm oluşturur. | Farklı müşterilerin, farklı zamanlarda, sürekli olarak aynı küçük ve bilinmeyen kuruma benzer tutarlarda fatura ödemesi yaptığını tespit ederek, “fatura ödeme” görünümlü bir para aklama ağını ortaya çıkarır. |
| API Güvenliği (3.2): IP beyaz listesi dışından erişimin engellenmesi. | Beyaz liste (whitelist) dışındaki bir IP’den gelen tüm API isteklerini otomatik olarak bloklar. | Beyaz listedeki bir IP’den gelse bile, API isteklerinin (call) normalin yüzlerce katı bir yoğunlukta, alışılmadık bir sırayla veya anormal saatlerde gelmesini tespit ederek bir “hesap ele geçirme” veya “sistem suistimali” girişimini önceden sezer. |
Ödeme Hesabı Hizmetleri (Madde 3.1.1) İçin İkili Kontrol
TCMB’nin ödeme hesapları için belirlediği somut kurallar, hibrit modelin iki katmanlı savunmasının nasıl çalıştığını mükemmel bir şekilde göstermektedir.
Kural Tabanlı Tespit: “Bir ödeme hesabına gün içinde 5 ve daha fazla farklı kişiden para transferi yapılması”
Kural motoru bu maddeyi harfiyen uygular. Bir hesaba gün içinde 5. farklı hesaptan para transferi geldiği anda sistem otomatik olarak bir alarm üretir. Bu, denetimler için net bir kanıt sunar ve temel uyumluluğu sağlar.
Yapay Zeka Tespiti: Müşterinin normal para alma profilinin (zaman, tutar, coğrafya) dışına çıkan, ancak kural limitinin altında kalan şüpheli fon girişleri
Yapay zeka ise bu kuralın bir adım ötesine geçer. Örneğin, bir öğrencinin hesabına normalde ayda bir kez ailesinden para gelirken, bir gün içerisinde 4 farklı şehirden, gece saat 03:00’te, 950 TL gibi birbirine yakın tutarlarda para transferi gelirse, bu durum 5 kişi limitini aşmasa bile yapay zeka tarafından yüksek riskli bir anormallik olarak işaretlenir. Çünkü bu desen, hesabın yasa dışı bahis kazancını toplamak için bir “mule account” olarak kullanıldığına işaret edebilir.
Ödeme Aracının Kabulü (Madde 3.1.2) İçin Derinlemesine Analiz
Üye işyerlerinin takibi, özellikle yeni kurulan işyerleri için katmanlı bir analiz gerektirir.
Kural Tabanlı Tespit: “İşlem yapılan işyeri domain yaşının 3 aydan küçük olması”
Kural motoru, ödeme anında işyeri domain’inin yaşını kontrol eder ve 3 aydan yeniyse işlemi otomatik olarak riskli kategorisine alır. Bu, özellikle aniden ortaya çıkan ve dolandırıcılık amacıyla kurulan sahte e-ticaret sitelerini yakalamak için önemli bir ilk filtredir.
Yapay Zeka Tespiti: Domain yaşı eski olsa bile, işlem yapılan kartların coğrafi dağılımı ile işyerinin beyan ettiği lokasyon arasındaki anormalliklerin tespiti
Yapay zeka, domain yaşı 5 olan bir işyerini bile şüpheli bulabilir. Örneğin, sadece İstanbul’a hizmet verdiğini beyan eden bir kuru temizlemecinin web sitesinden, aynı saat içinde Brezilya, Hindistan ve Rusya’dan kartlarla işlem yapılması, AI için büyük bir alarmdır. Bu durum, işyerinin POS’unun çalınmış kart verilerini test etmek (card testing) için kullanıldığını veya bir chargeback dolandırıcılığına alet olduğunu gösterebilir.
Fatura Ödeme ve Para Havalesi (Madde 3.1.3) İçin Gizli Desen Tespiti
Fatura ödeme gibi masum görünen işlemler, organize suçlar için bir perdeleme aracı olabilir.
Kural Tabanlı Tespit: “Bireysel müşteri tarafından bir ayda 30 adetten fazla fatura ödenmesi”
Kural motoru, bir müşterinin aylık fatura ödeme sayısını takip eder ve 31. işleme ulaşıldığında uyarı verir. Bu, bir kişinin kendi adına değil, başkaları adına para aklamak amacıyla fatura ödeme hizmetini suistimal etmesini engellemeye yönelik temel bir kontroldür.
Yapay Zeka Tespiti: Çok sayıda farklı müşteri tarafından sürekli aynı kuruma ve benzer tutarlarda yapılan, organize bir faaliyeti işaret eden fatura ödeme desenleri
Yapay zeka, tek bir müşteriye odaklanmak yerine büyük resmi görür. Yüzlerce farklı müşterinin, Türkiye’nin farklı yerlerinden, genellikle benzer ve düşük tutarlarda (örneğin 45 TL, 55 TL gibi), adı sanı duyulmamış bir “ABC Danışmanlık” adına sürekli fatura ödemesi yaptığını tespit edebilir. Bu şüpheli işlem deseni, yasa dışı bir faaliyetten elde edilen paranın küçük parçalara bölünerek fatura ödemesi gibi gösterilip aklandığı organize bir yapıyı işaret eder.
API Bağlantı Güvenliği (Madde 3.2) İçin Gelişmiş İzleme
API güvenliği, günümüzün dijital ekosisteminde en kritik konulardan biridir ve hem katı kurallar hem de akıllı anomali tespiti gerektirir.
Kural Tabanlı Tespit: “API için tanımlanan IP beyaz listesi dışından gelen erişimlerin engellenmesi”
Kural motoru, API ağ geçidinde (gateway) bir güvenlik duvarı gibi çalışır. Gelen her isteğin kaynak IP adresini, önceden tanımlanmış güvenli IP listesi (beyaz liste) ile karşılaştırır. Eğer IP listede yoksa isteği anında reddeder. Bu, en temel ve etkili API güvenlik önlemlerinden biridir.
Yapay Zeka Tespiti: Beyaz listedeki bir IP’den gelen isteklerin (API call) normalin dışında bir yoğunlukta, zamanda veya sırada gerçekleşmesi
Yapay zeka, güvenilir bir IP’den gelen tehditleri tespit eder. Örneğin, bir işyerinin beyaz listedeki sunucu IP’sinden normalde saniyede 5 API isteği gelirken, aniden saniyede 5000 istek gelmeye başlaması (DDoS saldırısı veya sistemin ele geçirildiğine işaret edebilir), ya da normalde sadece “ödeme yap” fonksiyonu çağrılırken aniden “müşteri bilgisi sorgula” fonksiyonunun binlerce kez çağrılması (veri sızıntısı girişimi), AI tarafından anında bir anormallik olarak algılanır ve güvenlik ekipleri uyarılır.
TCMB Uyum Sürecinde Yasa Dışı Faaliyetlerin Önlenmesi İçin Neden İHS Teknoloji’yi Tercih Etmelisiniz?
TCMB’nin yeni rehberine uyum sağlamak, doğru teknoloji ortağını seçmekten geçer. Bu süreçte İHS Teknoloji, sunduğu global lider Fraud.com aiReflex çözümü ve yerel uzmanlığıyla ödeme ve elektronik para kuruluşları için en güvenilir yol arkadaşı olarak öne çıkmaktadır. Sadece bir ürün sunmakla kalmıyor, aynı zamanda uçtan uca bir uyum ve güvenlik stratejisi sağlıyoruz.
Kanıtlanmış Çözüm: Fraud.com aiReflex’in Global Başarısı ve Yerel Uzmanlık
Fraud.com, dünya çapında birçok finans kuruluşu tarafından kullanılan, başarısı kanıtlanmış bir dolandırıcılık tespit ve önleme platformudur. İHS Teknoloji, bu global gücü Türkiye’nin yerel mevzuat bilgisi ve pazar dinamikleri konusundaki derin tecrübesiyle birleştirerek, size özel ve etkili bir çözüm sunar.
Anahtar Teslim Uyum: TCMB Rehberine Özel Hazırlanmış Kural Setleri ve Modeller
Zamanınızın ne kadar değerli olduğunu biliyoruz. Bu nedenle Fraud.com aiReflex, TCMB’nin yeni rehberindeki tüm maddeleri karşılayan hazır kural setleri ile birlikte gelir. Kurulumun ilk gününden itibaren mevzuata uyumlu hale gelmenizi sağlayarak, sizi aylar sürebilecek analiz ve geliştirme yükünden kurtarıyoruz.
Esnek ve Ölçeklenebilir Bulut Altyapısı ile Hızlı Kurulum
Platformumuz, bulut tabanlı bir SaaS (Software-as-a-Service) modeliyle sunulmaktadır. Bu, herhangi bir donanım yatırımı yapmanıza gerek kalmadan, hızlı ve kolay bir şekilde entegrasyon yapabileceğiniz anlamına gelir. İş hacminiz arttıkça altyapımız sizinle birlikte esnek bir şekilde ölçeklenir, böylece performans kaygısı yaşamazsınız.
Yapay Zeka ve Kural Motorunu Tek Bir Arayüzde Sunan Entegre Platform
Farklı sistemleri bir araya getirmeye çalışmanın zorluklarını ortadan kaldırıyoruz. Fraud.com aiReflex, hem kural tabanlı uyumluluk kontrollerini hem de yapay zeka destekli anomali tespitini tek bir, kullanıcı dostu arayüzde birleştirir. Bu, operasyonel verimliliği artırır ve ekiplerinizin daha hızlı ve isabetli kararlar almasını sağlar.
Türkiye’de Yerleşik Destek Ekibi ile Kesintisiz Teknik ve Mevzuat Danışmanlığı
İHS Teknoloji olarak, Türkiye’de yerleşik uzman mühendis ve danışman kadromuzla her zaman yanınızdayız. Sadece teknik destek sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda değişen mevzuat ve yeni ortaya çıkan dolandırıcılık trendleri konusunda size proaktif danışmanlık sunarak, güvenlik altyapınızın her zaman güncel ve güçlü kalmasını sağlıyoruz. TCMB uyum sürecinizi bir zorluk olmaktan çıkarıp, rekabet avantajına dönüştürmek için bizimle iletişime geçin.
