Michael Rangel, Novo’nun Kurucusu – Röportaj Serisi

Michael Rangel, Novo’nun kurucusu, 2016’da şirketi kurmuş ve dokuz yıldan fazla süre CEO olarak görev yapmış bir fintech girişimcisidir; Novo’yu erken aşamadaki bir konseptten küçük işletmelere hizmet veren bir finans platformuna dönüştürmeye yardımcı olmuştur. Görev süresi boyunca Rangel, ürün geliştirme, fon toplama, işe alım, operasyonlar, ortaklıklar ve pazara giriş stratejileri üzerinde çalışmış, şirketin 170 milyon doların üzerindeki finansman toplamasına katkıda bulunmuştur. Nisan 2025’te CEO görevinden ayrılmış olsa da, Novo’nun Kurucusu ve Yönetim Kurulu Üyesi olarak hâlâ dahil olmakta ve girişimcileri ve bağımsız işletmeleri güçlendirme misyonunu uzun vadede desteklemektedir. Novo’yu kurmadan önce Rangel, Fairholme Capital Management’ta ticaret yönetimi ve operasyonlarda beş yıldan fazla, daha önce Smith Barney’de operasyon rolünde çalışmıştır.

Novo, bağımsız işletmeler, girişimciler, serbest çalışanlar ve küçük işletme sahipleri için özel olarak tasarlanmış bir fintech platformudur; iş hesabını ödeme, faturalama, gider yönetimi, nakit akışı planlaması, kredi ve işletme kredisi araçlarıyla birleştirir. Platform, QuickBooks, Stripe, Shopify, Square ve Xero dahil olmak üzere 40’tan fazla iş aracına entegrasyon sağlar ve işletmelerin bankacılığı muhasebe, ödemeler ve operasyonel iş akışlarıyla bağlamalarına yardımcı olur. Novo ayrıca OpenAI, Anthropic ve Google modelleriyle güçlendirilmiş yapay zekâyı, işe alım ve gider sınıflandırması gibi süreçleri kolaylaştırmak için kullanır. Şirket, platformunun 250.000’den fazla bağımsız işletme tarafından güvenildiğini belirtiyor. Novo, bir banka değil bir fintech olup, bankacılık hizmetleri ve Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) sigortalı mevduatları, ortak Middlesex Federal Savings aracılığıyla sunulmaktadır.

2016’da Novo’yu kurdunuz ve neredeyse bir on yıl boyunca onu küçük işletmelerin finansal ihtiyaçları etrafında inşa ettiniz. O zaman çözmeyi amaçladığınız sorunlara bakınca, bunlardan hangilerinin yapay zekâ (AI) tarafından, şirketi kurduğunuzda mümkün olmayan şekillerde şimdi ele alınabileceğini düşünüyorsunuz?

Yapay zekâ (AI), bir işletmeyi nasıl yönettiğiniz ve müşterilere değer sunmanız üzerinde derin bir etki yaratabilir. Novo’yu başlattığımızda çözmek istediğimiz sorunlardan biri, yıllık 1.000 $, 100.000 $ ve 1 milyon $ gelir getiren işletmelerin bir banka için şaşırtıcı derecede benzer operasyonel yük oluşturabilmesiydi. Müşterinin size ne kadar gelir getirdiğine bakılmaksızın, hâlâ onboarding, uyumluluk, dolandırıcılık, güvenlik, işlem izleme ve müşteri hizmetlerini desteklemeniz gerekir. Bu da bankaların, bireysel olarak her zaman çok değerli olmayan müşterileri desteklemek için büyük operasyon ekipleri kurmak zorunda kalması anlamına geliyordu.

On yıl önce, yazılımın bu denklemi değiştirebileceğine inanıyorduk. Yapay zekâ (AI) şimdi bu fikri çok daha ileriye taşıyor. Bir uyumluluk uzmanı, AI’ı kullanarak bilgileri özetleyebilir, belgeleri işleyebilir ve raporlar ya da yanıtlar taslaklayabilir; bu sayede bir kişi, önceden yapabildiğinden on kat daha fazla hacmi yönetebilir. Müşteri hizmetleri ekiplerimiz, rutin soruları AI’ın yanıtlamasına izin vererek, insanların zamanlarını gerçekten yargı gerektiren sorunlara harcamalarını sağlar. Dolandırıcılık modelleri, potansiyel sorunları daha erken tespit edebilir ve bir şeyler ters gittiğinde kayıpları daha hızlı geri kazanmamıza yardımcı olur. AI, Novo’nun inşa edilme amacını – işletmelerin büyüklüğüne bakılmaksızın çalışan bir bankacılık deneyimi sunmak – çok daha iyi bir şekilde yerine getirmemizi sağladı.

Küçük işletmeler tarihsel olarak büyük şirketlerin sahip olduğu finans ekiplerine, analistlere ve gelişmiş yazılımlara erişimde eksik kalmıştır. Yapay zekâ (AI) bu kaynak farkını ne ölçüde gerçekçi bir şekilde kapatabilir ve insan uzmanlığı nerede vazgeçilmez kalacaktır?

Yapay zekâ (AI) inanılmaz bir hızla ilerliyor, ancak bu hız konumunuza bağlı olarak çok farklı görünüyor. San Francisco ya da New York’ta teknoloji alanında çalışıyorsanız, muhtemelen şirketini sadece yönetmeye çalışan bir küçük işletme sahibine göre AI deneyiminiz çok farklı olacaktır.

Küçük işletmelerin karşılaştığı birçok sorun zaten yapay zekâ (AI) kapsamı içinde. Daha büyük zorluk, teknolojinin insanların onu nasıl kullanacaklarını öğrenebileceğinden daha hızlı ilerlemesidir. Bu yüzden, Anthropic gibi şirketlerin daha az teknik kullanıcıya bir başlangıç noktası sunmayı amaçlayan ürünlerle neler yaptıklarını merak ediyorum.

İnsan uzmanlığı ortadan kalkmıyor, ancak AI bu uzmanlığı daha erişilebilir hâle getirerek boşluğu kapatabilir. April Tax gibi ürünlerin, bir zamanlar çok zaman ve uzmanlık gerektiren şeyleri küçük işletme sahipleri için çok daha kolay hâle getirdiğini gördüm. AI’ın işinizi otomatik pilotta çalıştırabileceği bir noktaya henüz ulaşmadık, ancak vergi beyannamesi hazırlarken bir haftasonu kaybettiyseniz, o zamanı geri kazanmak önemlidir.

Bugün, özellikle nakit akışı tahmini, gider yönetimi, bütçeleme ve günlük finansal karar alma süreçlerinde, yapay zekâ (AI) küçük işletme sahipleri için en somut değeri nerede yaratıyor?

Novo’da geliştirdiğimiz en faydalı AI uygulamalarından biri, aslında oldukça basit gelen bir şey: işlem etiketleme. Tarihsel olarak, bu modellerin iyi çalışmasını sağlamak devasa miktarda eğitim verisi gerektiriyordu ve yine de yaklaşık %80 doğruluk elde edebiliyordunuz. Birinin finansal bilgileriyle uğraşırken her şeyi hâlâ kontrol etmeniz gerektiği için bu yeterli değildir.

Kendi verilerimizden daha az bir miktar, bazı model damıtma teknikleri ve sistemlerimiz emin olmadığında sınır modelleri kullanarak, doğruluğu son zamanlarda %97’nin çok üzerine ve %99’a daha yakın bir seviyeye çıkardık. Her bir işlemin neyi temsil ettiğini doğru bir şekilde anlayabildiğinizde, bu verilerin üzerine çok daha faydalı finansal araçlar inşa edebilirsiniz. Bu, harcama panolarını, temel FP&A’yı (Finansal Planlama ve Analiz) güçlendirebilir ve hatta bir işletmenin maaş ve tedarikçi ödemeleri gibi şeyler için parayı ayırmasına yardımcı olarak, yanlışlıkla başka bir yere harcanmasını önleyebilir.

İlginç olan, büyük dil modellerinin (LLM’ler) sınıflandırma ve kümelendirme konusunda şaşırtıcı derecede iyi olmalarıdır. Bu, bir işletmenin işlemlerini alıp, önceki mühendislik karmaşıklığına gerek kalmadan finansal durumuna kişiselleştirilmiş bir bakış açısı oluşturmamıza olanak tanıyor. Müşteri tabanımız için, günümüz AI yetenekleri çözmeye çalıştığımız problemlerden daha karmaşık bir seviyededir. Bu oldukça heyecan verici bir konum.

AI’nın vaatlerinden biri, finansal yazılımı sadece işletme sahiplerine ne olduğunu göstermekten, onlara bir sonraki adımda ne yapmaları gerektiğini proaktif olarak söylemeye taşımaktır. Gerçekten akıllı bir finansal platform pratikte nasıl görünür?

Sahip olabileceğiniz en iyi bankacılık deneyimi hâlâ işinizi her yönüyle bilen bankanızdaki biriyle konuşmaktır. İş geçmişinizi, ne başarmaya çalıştığınızı ve bir sonraki adımda neye ihtiyaç duyabileceğinizi anlarlar. Yazılım her zaman bu ilişkiyi desteklemiştir, ancak yerini almamıştır.

Benim için, gerçekten akıllı bir finansal platform, işinizi yönetmek için odada ihtiyaç duyduğunuz kişi sayısını azalttığınız hissini verir. Bir soru sorabilmeli, bir cevap almalı, doğru bilgiyi görmeli ve onu nerede bulacağınızı kendiniz çözmek zorunda kalmadan faydalı rehberlik alabilmelisiniz. Önemli kısım, cevaba güvenmenizdir.

Novo’da bazen kaldırıma rakip olduğumuzu söyleriz. Bir bankacılık danışmanına gitmek hâlâ harika bir deneyimdir. Navigasyon gerektiren bir uygulama yoktur, sizi tanıyan biri vardır ve işinize göre sizi yönlendirebilir. AI’nın bize sunduğu, bu deneyimin daha önce mümkün olmayan bir ölçekle hizmet almayan bir işletme grubuna getirme fırsatıdır. Müşterilerimiz için bu fırsat nihayet erişilebilir hâle geldi.

AI, küçük bir işletme için sürekli finansları izleyen, riskleri belirleyen ve eylemler öneren sanal bir Finans Direktörü (CFO) gibi işlev görebilir mi? Girişimcilerin böyle bir sisteme güvenebilmesi için hangi yeteneklerin olgunlaşması gerekir?

Evet, ve bunu güvenle söylüyorum çünkü zaten bunu inşa ediyoruz. Bu yılın başlarında, bu vizyona doğru ilerlemek için AI Agent altyapımızı yayınladık.

Zor kısım, bir modelin soruya cevap vermesini sağlamak değil. İnsanların finansal hayatlarına güvenebilecekleri bir şey inşa etmektir. Bunu birinci elden öğrendik. İlk beta topluluğumuz iyiydi, ancak deneyimin sonunda birinin güvenini kaybetmeyeceğini söyleyecek kadar iyi değildi. Bu yüzden sistemi itmeye, öğrenme biçimini, uzman ajanların birlikte çalışma şeklini ve mevcut bilgi ve araçları nasıl kullandıklarını geliştirmeye devam ettik.

Oluşturduğumuz şey temelde, işlemler, dolandırıcılık, kartlar ve ACH gibi konuları yöneten, her biri kendi araç ve bilgisine sahip bir dizi banka‑özel ajan sistemidir. Oraya ulaşmak çok çalışmayı gerektirdi, ancak sonuçlar artık gerçekten iyi. AI’ın popüler olduğu için böyle bir şeyi aceleyle sunmak istemiyoruz. Bu, müşteriye adil olmaz. Ancak hizmet verdiğimiz ölçekteki işletmeler için bu anın geldiğine inanıyorum ve bu son derece heyecan verici.

Finansmana erişim, küçük işletmeler için hâlâ en büyük zorluklardan biridir. AI, kredi değerlendirme ve kredi verme süreçlerini nasıl değiştirebilir ve alternatif veriler, geleneksel kredi modellerinin göz ardı ettiği işletmeleri finansal kurumların değerlendirmesine izin verebilir mi?

Bence sohbetin karıştığı bir alan bu. Aslında AI’dan ziyade adalet ve bu modellerin gerçekte neler yapabildiğini anlamakla ilgili.

Kredi kararı veren model olarak bir sınır dil modelini asla kullanmamalısınız. LLM’ler deterministik değildir; aynı girdiler farklı çıktılar üretebilir. Kredi kararları için kullanılan geleneksel makine öğrenimi modelleri deterministiktir, bu yüzden aynı girdiler aynı sonucu verir. Bu ayrım, kime kredi verileceğine karar verirken son derece önemlidir. Kararı yönlendiren faktörleri bilmeniz, önyargıyı test etmeniz ve ortaya çıktığında sorunları düzeltebilmeniz gerekir.

AI, riski anlamak için daha iyi modeller inşa etmemize kesinlikle yardımcı olabilir ve bunu Novo’da son derece iyi yapıyoruz. Ancak AI tek başına küçük işletmelerin sermayeye erişimindeki büyük sorunu çözmez diye düşünüyorum. Bu sorunun büyük bir kısmı, Basel çerçevesi tarafından oluşturulan düzenleyici ortamdan kaynaklanıyor; bu çerçeve, bankalar için küçük işletme kredilerinin ekonomisini değiştirdi ve risk almaya daha az istekli olmalarına yol açtı.

Küçük işletmelerin ekonominin bel kemiği olduğunu her zaman söyleriz, ancak onların hayatta kalma yeteneklerini etkileyen birçok kararın, kendilerinin söz söyleyemediği odalarda alındığı bir finansal sistem inşa ettik. Bu, daha iyi bir AI modeline sahip olup olmamamızdan çok daha büyük bir sorundur.

Yapay Zeka (AI) sahtecilik tespiti ve finansal güvenlikte giderek daha önemli hale geliyor. Finansal platformlar, küçük işletmeler için meşru işlemleri zorlaştırmadan ya da aşırı yanlış pozitif oluşturmadan şüpheli etkinliği nasıl tanımlayabilir?

Yapay Zeka, doğru görünmeyen şeyleri tespit etmede özellikle faydalıdır. Dil modelleri sınıflandırma ve kümelendirme konusunda şaşırtıcı derecede iyidir; bu da onları olağandışı davranışları nispeten düşük maliyetle belirlemek için kullanabileceğiniz anlamına gelir.

Önemli ayrım, son kararı vermek için deterministik olmayan bir modeli kullanmamamdır. Bunun yerine bir uyarı işareti oluşturmak için kullanır, ardından karar deterministic bir model tarafından verilir. Bu, Novo’da sahtecilikle başa çıkma yaklaşımımızdır.

Ayrıca Sardine gibi şirketlerle çalışıyoruz; bu şirketler çok daha geniş bir finansal kurum yelpazesinden gelen kalıpları modellerimize taşıyabilir. Daha önce sahtecilikle ilişkilendirilmiş kimlik bilgileri ya da otomatik etkinliğe benzeyen davranışlar gibi şeyleri tanımlamamıza yardımcı olabilirler. Bu teknoloji ve uzmanlık kombinasyonu etrafında güçlü bir sahtecilik operasyonu oluşturduk. Güvenlik her zaman bir silah yarışıdır, ancak Yapay Zeka bize ona karşı daha iyi araçlar sağlıyor.

Finansal Yapay Zeka sistemleri bir şirketin gelirleri, giderleri, müşterileri ve mali sağlığı hakkında son derece hassas bilgilere erişebilir. Girişimcilerin veri gizliliği, güvenliği ve finansal verilerinin Yapay Zeka modellerini eğitmek için kullanılmasına yönelik ne gibi koruma önlemleri beklemeleri gerekir?

Bunun birkaç katmanı var; ilk olarak kullandığınız modellerin politikaları ve şartları. Büyük öncü model sağlayıcıları, müşteri verilerinin modellerini eğitmek için kullanılmadığı kurumsal ve API çözümleri sunuyor, ancak bir modeli API üzerinden kullanmak ile konuşma geçmişinizin saklandığı tüketiciye yönelik bir uygulama üzerinden kullanmak arasında hâlâ önemli bir ayrım bulunuyor.

Ayrıca bir Yapay Zeka sistemine ne kadar bilgi vermek istediğiniz de bir sorundur. Novo’da, müşterilerin bu seçimi yapabilmesi için ajanlarımızı tasarladık. Bir ajanı sadece bankacılık bilgilerimizi kullanarak soruları yanıtlamasını isteyebilir, ya da sadece uygulamadaki bilginin nerede olduğunu gösterebilir; ya da daha iyi bir yanıt elde etmek için daha fazla finansal verinizi paylaşmaktan rahat olabilirsiniz.

Müşteri verileri ile modeller arasına, EIN ve Sosyal Güvenlik numaraları gibi hassas bilgileri otomatik olarak kaldırabilen sistemler de koyduk ve sistemlerimizin gereksiz bilgi sızdırmadığından emin olmak için sürekli test ediyoruz. İyi bir Yapay Zeka inşa etmeyi zorlaştıran da budur. Modeli akıllı yapmak tek başına yeterli değildir; onun etrafına koruma önlemleri inşa etmeli ve bunları sürekli test etmelisiniz.

Fintech alanında şu anda Yapay Zeka etrafında muazzam bir heyecan var. Hangi uygulamaların küçük işletmeler için gerçekten dönüştürücü olduğunu ve sektörün şu anda Yapay Zeka’nın neler sunabileceği konusunda nerede aşırı beklenti yarattığını düşünüyorsunuz?

Her sektörde Yapay Zeka için bir heyecan olmalı. Daha önce bu filmi görmüştük. İnternet, yazılım dağıtımını değiştirdi, tarayıcılar erişim şeklini, bulut bilişim dağıtımını, mobil ise kullanım yerini değiştirdi. Yapay Zeka şimdi yazılım deneyimimizi değiştiriyor.

Beni en çok etkileyen şey, yazılımın dilini de değiştirmemiz. İnsanlar artık JavaScript ya da Python öğrenmek yerine, istediklerini doğal dilde tarif ederek yazılım oluşturabiliyor. On yıllardır bu teknik bilgi, yazılım geliştirmeyi bir kapının arkasında tutan unsurlardan biriydi. Bu kapı artık kapanıyor, bu da Lovable ve Replit gibi şirketlerin bu kadar hızlı büyümesinin bir parçası.

Aynı zamanda, hâlâ çok erken bir aşamadayız. Çoğu hype, Silikon Vadisi’ndeki insanların Yapay Zeka’yı herkesin çok farklı bir hızda deneyimlemesinden kaynaklanıyor. Gerçek değer elde eden şirketler, bunu sihir gibi görmüyor. Ne yapabileceğini keşfediyor ve işe yaradığı sorunlara uyguluyor.

Bu hâlâ başlangıç aşamasında. Yapay Zeka benimsenmesini internet ve mobilin erken benimsenme eğrileriyle karşılaştırdığınızda, inanılmaz derecede erken bir noktada olduğumuzu görüyoruz. Bu yüzden, bugünün teknolojisinin bazı hype’ları karşılamadığını söyleyerek Yapay Zeka’yı göz ardı etmek, erken internet dönemine bakıp bunun bir moda olduğunu düşünmek gibi olur.

İleriye baktığımızda, Yapay Zeka’nın küçük işletme bankacılığını nasıl yeniden şekillendireceğini düşünüyorsunuz? Günümüzün hesaplar, panolar ve finansal araçlar modelinden, şirketin finansal operasyonlarının büyük bir kısmını sahibinin adına aktif olarak yöneten otonom finansal platformlara geçiş mümkün olabilir mi?

Bu, Novo’da inşa ettiğimiz vizyon. Temelde, telefonunuzda harika bir bankacılık danışmanına sahip olma deneyimini yeniden yaratmak istiyoruz. Bir soru sorabilmeli ve yanıt alabilmeli, ihtiyacınız olduğunda bir grafik ya da rapor oluşturulmalı, zamanlaması uygun olduğunda kredi hakkında bilgi almalı, işiniz büyüdükçe sigorta keşfetmeli ve hatta size fayda sağlayabilecek hibeler ya da vergi değişiklikleri hakkında bilgi sahibi olmalısınız.

İnovasyon sadece Yapay Zeka’nın sizin için şeyler yapması değil. Yapay Zeka’nın bu işleri o kadar iyi yapması ki ona gerçekten güvenebileceksiniz. Bu, düşündüğünüzden çok daha zor ve güven, ürünün kendisinin bir özelliği haline geliyor.

AI, bir kişinin tutabileceğinden çok daha fazla bilgiyi bağlam içinde tutabilir, ancak işletmeleri ileriye taşıyan insan ilişkilerini yerini alamaz. İnsanlar risk alır, ilişkileri kurar ve ekonomiyi hareket ettiren fırsatları yaratır. Bu yüzden Novo’daki başarı ölçütümüz, uygulamamızda daha fazla zaman geçirmenizi sağlamak değildir. Tam tersine. Orada mümkün olduğunca az zaman geçirmenizi ve o birkaç dakikada daha önce yapabildiklerinize göre daha fazlasını başarmanızı istiyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Novo‘yu ziyaret etmelidir.