Finansal Hizmetlerde Ajans AI: Veri Liderleri Nasıl Güvenle Ölçeklendiriyor

Avrupa genelinde finansal hizmetlerdeki veri liderleri, bir yandan AI araçlarını uygulamak ve ölçeklendirmek istedikleri halde, diğer yandan uyumluluk, risk yönetimi ve somut değeri kanıtlama zorluğuyla karşı karşıya kalıyorlar. CDO Insights 2025 anketimize göre, küresel veri liderlerinin %97’den fazlası, üretken AI’nın iş değerini net bir şekilde göstermede zorluk yaşadığını söylüyor. Ayrıca, %87’si AI’ye yatırımını hızlandıracağını planlıyor, ancak %67’si AI pilotlarının yarısından azını tam ölçekli dağıtıma geçirdiğini kabul ediyor.

Bunun en büyük engel liderlik onayını güvence altına almak. Üçte biri (%35), liderlik onayını güvence altına almak ve değeri kanıtlamak, AI’nin uygulanmasını engelleyen bir zorluk olarak görüyor. Bu, birçok kurumun, ölçeklendirilmeden önce somut kanıtlar olmadan daha geniş dağıtımlara yatırım yapmaya isteksiz olduğu anlamına geliyor.

Bu tereddüt, teknolojinin potansiyeline karşı çıkıyor. McKinsey tahminlerine göre, AI ve analitik, küresel bankacılığa yılda 1 trilyon dolar ek değer getirebilirken, üretken AI alone, operasyonel kâra 340 milyar dolar katkıda bulunabilir. Bu, görmezden gelinemeyecek bir fırsat – ancak bu fırsat, uyumluluk güvence altına alınarak, güven oluşturularak ve kanıtlanmış getiriler elde edilerek yaklaşıldığında değerlendirilmelidir.

İleriye doğru yol

Büyük engellere rağmen, Avrupa ve dünyanın diğer bölgelerindeki bazı kurumlar AI dağıtımını ilerletiyorlar ve AI ajanlarının faydalarını nasıl elde edeceklerini keşfediyorlar. Bu kurumlar, karmaşık ve uzun kuyruklu dağıtımlara dalmak yerine, ölçülü bir yaklaşım benimseyerek başarılı oluyorlar: küçük başlıyorlar, güven oluşturuyorlar, değeri kanıtlıyorlar ve teknoloji etkinliğini kanıtladıktan sonra ölçeklendiriyorlar.

En başarılı AI dağıtımları bir gecede gerçekleşmez. Küçük, yüksek etkili hamlelerle başlar, güven oluşturur ve sonuçlar elde eder. Başlamak için üç adım:

1. Ölçeklendirme öncesi AI ile verileri temizleyin

Uyumluluk onayı olsa bile, AI sistemleri, üzerine inşa edildiği verilerin gücü kadar güçlüdür. Veri kalitesi düşükse, doğruluk, verimlilik ve güvenliği tehlikeye atar. Aslında, veri liderlerinin %43’ü, üretken AI’yi ölçeklendirmelerinin en büyük engelini veri sorunları olarak görüyor.

Veri sorunlarını çözmeye yardımcı olmak için AI itself kullanılabilir. Finansal hizmetlerde, bazı şirketler AI araçlarını, alıcı hesap verilerini temizlemek, yinelenen girişleri kaldırmak, eski girişleri düzeltmek ve uyuşmayan kayıtları çözmek için kullanıyor. Veriler hizalandığında ve güvenilir olduğunda, şirketler takip işlemlerini otomatikleştirebilir, nakit akışını iyileştirebilir ve AI tarafından yönlendirilen içgörülerine daha fazla güvenebilir. Bu, birincil yatırım önceliğidir. Veri liderlerinin %86’sı, veri yönetimini artırmayı planlıyor ve neredeyse yarısı, AI için veri hazırlamak için motivasyonlarını gösteriyor.

2. Odaklanmış icra ajanlarıyla başlayın

Dar amaçlı “icra” ajanlarını dağıtmak, ölçülebilir kazanımlar elde etmenin en hızlı yollarından biridir. Bu ajanlar, toplantı özetlerini derlemek, standart işlemleri işlemek veya gelen müşteri sorgularını kategorilere ayırmak gibi çok específik, iyi tanımlanmış görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır.

İcra ajanları, izlenmeleri kolay olduğu için, net olarak izlenebilen ve doğruluğu için daha kolay doğrulanabilen çıktılar üretir. Bu, yalnızca operasyonel riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda paydaşlar için erken kanıt noktaları sağlar ve daha geniş benimseme için onay güvence altına alınmasına yardımcı olur.

Tek görevli ajanlarla başarı gösterildikten sonra, kurumlar daha karmaşık ajans yapılarını, planlayıcıları ve koordine edicileri, çok adımlı iş akışlarını yönetmek için tanıtabilir.

3. Otomasyon yoluyla uyumluluk raporlamasını basitleştirin

Uyumluluk, finansal hizmetlerde kaynak yoğun bir alandır. Düzenleyici raporlama, genellikle birden fazla kaynaktan veri toplamak ve uzlaştırmak gerektirir, bu da yüzlerce saat alabilir ve eğitimli uzmanlara bağlı olabilir. AI, bu alanda mükemmel bir başlangıç noktası sunar ve teknolojiyi test etmek ve ölçeklendirmek için idealdir.

Altta yatan verilerin temizlenip yapılandırıldıktan sonra, AI bazı ağır işleri devralabilir. Örneğin, BCBS 239 uyumlu raporları oluşturmak, metadata eşleme ile ajans AI modellerinin birleştirilmesiyle kısmen otomatikleştirilebilir. Bu sistemler, sonra uyumluluk görevlileri tarafından gözden geçirilen doğru ilk taslaklar üretebilir, böylece döndürme süreleri azaltılır ve kalite güvence altına alınır.

Buradaki potansiyel önemli. McKinsey, bir global bankanın, “AI ajan fabrikası” yaklaşımını benimseyerek, Know-Your-Customer (KYC) işlemlerinde %200 ila %2.000 arasında verimlilik kazancı elde ettiğini vurguluyor. İnsanların denetimini korurken, en zaman alıcı adımları otomatikleştirdiler.

Bir çok uluslu bankanın veri yolculuğundan alınan dersler

Bir Hollanda çok uluslu bankası, AI başarısı için veri temellerinin önemini tanıdı. Veri yönetimine öncelik verdi, doğru organizasyonel süreçlere yatırım yaptı ve ekiplere açık yönlendirme ve güçlü çapraz işbirliği sağladı. Güvenilir veri, güçlendirilmiş ekipler ve net stratejik yönlendirme, AI’nın iş değerini teslim etmesini sağlayan birleşimdir – yalnızca teknoloji sonuçları değil.

Kontrolü kaybetmeden momentum oluşturmak

Finansal hizmetlerde %76’lık bir kurum, ajans AI çözümlerini önümüzdeki 12 ay içinde uygulamayı planlıyor, bu nedenle momentum oluşuyor. Ancak, en başarılı kurumların, tam ölçekli dönüşüme doğru acele etmediği açık. AI’yi stratejik olarak dağıtıyorlar, ölçülebilir değer sunan ve operasyonel verimliliği iyileştiren küçük, iyi tanımlanmış kullanım örneklerine odaklanıyorlar. Ayrıca, her aşamada yönetim kurallarını yerleştirerek, uyumluluk ekiplerinin erken ve sıkça dahil edilmesini güvence altına alıyorlar.

Bu kademeli yaklaşımı benimseyerek, kurumlar AI benimsemesini hızlandırabilir, güveni ve düzenleyici uyumu feda etmeden. “Küçük başlamak” algılanan bir sınırlamadan, kasıtlı bir büyüme stratejisi haline gelir. AI benimsemesinde hız önemlidir, ancak güvenlik ve ölçeklenebilirlik daha önemlidir. Küçük başlayarak, değeri kanıtlamak ve güvenle ölçeklenmek, AI’nın trilyon dolarlık potansiyelini açığa çıkarabilecek finansal hizmet kurumları, en iyi konumda olacaktır.