Rishi Chohan, GFT Technologies’in ABD CEO’su – Röportaj Serisi

Rishi Chohan, GFT Technologies’in ABD CEO’su, 20 yılı aşkın bir süredir yazılım ve hizmet endüstrisinde, Ernst & Young ve SoftServe’de görevler de dahil olmak üzere, deneyimli bir dijital dönüşüm lideridir. 2025’te görevi devraldıktan sonra, GFT’nin AI odaklı stratejisini ABD’de finansal kurumlar, üreticiler ve teknoloji ortakları ile bağları güçlendirerek ve AI hazırliğine yönelik miras sistemlerini modernleştirerek ölçeklendirmeye odaklandı.

GFT Technologies bir global dijital dönüşüm ve yazılım mühendisliği firmasıdır ve bankacılık, sigorta ve imalat sektörleri için AI, bulut modernizasyonu ve platform yeniliği alanında uzmanlaşmıştır. 1987’de kurulmuş ve 20’den fazla ülkede faaliyet gösteren GFT, 12.000’den fazla profesyoneli bir araya getirmektedir. Çalışmaları, Merhamet, Bağlılık, İşbirliği, Cesaret ve Yaratıcılık olmak üzere beş temel değer tarafından yönlendirilmektedir.

EY ve SoftServe gibi büyük kurumlar için dönüşümleri yönettiniz, ancak GFT’nin ABD CEO’su olarak AI kayması sırasında bu fırsata nasıl yaklaştınız ve GFT’nin bir sonraki bölümünü şekillendirmekten en çok neler heyecanlandırıyor?

GFT ile konuşmalarımın başlangıcından itibaren, şirketin endüstriye yaygın zorluklara diğer büyük dijital dönüşüm oyuncularından daha farklı bir şekilde saldırma konumunda olduğunu anladım. Şirketin bir finansal hizmetler devi olduğu, hem teknik uzmanlık hem de belki daha da önemli olan derin alan bilgisi açısından clear idi. Çalışacağım takım, finansal kurumların kendisinden daha fazla bilgiye sahip olabilecek bir bilgiye sahipti.

Söz konusu fırsata nasıl yaklaşacağımı ve GFT’nin AI merkezli dönüşümünü aynı anda gerçekleştirirken finansal hizmet şirketlerini kendi AI gelecekleri için dönüştürmek için bir vizyon oluşturdum.

Şimdi, organizasyon içinde birkaç ay çalıştıktan sonra, ilk şüphelerimi doğruladım: Teknik uzmanlık, derin finansal bilgi ve geniş AI deneyimi arasındaki kesişme noktasında olmamız, bizi miras iş modellerini ve yaklaşımları yeniden icat etmek için çok benzersiz bir konuma yerleştiriyor – ya temelde ya da parça parça. Bu, endüstrisini bozmaya hazır bir endüstriyi bozmak için bir kendi maceranızı seçin yaklaşımı ve bunun bir parçası olmaktan mutluyum.

GFT, beş yıllık bir yolculukta tamamen AI merkezli bir şirket haline gelmektedir. İçerde, bu şu anda nasıl görünüyor?

Dört büyük alanı ele alıyoruz. Geniş çerçevede, bunlar:

1. Süreçlerimizi ve operasyonlarımızı AI’nin takım üyelerini yükseltebileceği nasıl ve nerede belirlemek için denetliyoruz.
2. Kısa vadede kapitale edebileceğimiz fırsatları ve uzun vadede inşa etmemiz gerekenleri belirleme. Bu, çalışanların günlük görevlerinde AI’yi kullanabileceği alanları belirleme ve aynı zamanda operasyonları zaman içinde holistik olarak etkileyen daha kapsamlı bir yol haritası oluşturma anlamına gelir.
3. Kendi özel generatif AI çözümümüzü, müşterilerimiz için yazılım geliştirmeyi ölçeklendirmek ve onları daha hızlı pazara çıkarmak için uyguluyoruz. AI’yi yeni hizmetler ve teklifler sunmak için uygulamakla birlikte, projeye bağlı olarak %30 ila %90 arasında değişen verimlilik kazancı elde ettik.
4. Çalışanlarımızı AI’ye geçiş sürecinde eğitiyoruz, böylece şirketin evrimini desteklemek için AI’nin nerede devreye girebileceği ve nerede büyüyebileceği açık olsun.

GFT’nin generatif AI çözümünün, özellikle finansal hizmetlerde, etkiyi gösteren özel örnekler veya kullanım örnekleri paylaşıp paylaşamayacağınızı sorabilir misiniz?

Bir recent kullanım örneği, bankalar ve özel sermaye şirketleri için geliştirdiğimiz yeni bir çözümdür. Kredi riskini değerlendiren bir generatif AI asistanı oluşturduk, bu da büyük kredi kararlarını bilgilendirmek için kullanılır – üssel bir ölçekte. Yeni araç, mali verilerin büyük miktarlarını otomatik olarak bir araya getirerek kredi raporları oluşturur, böylece zaman çizelgesini saatlerden ve günlerden dakikalara indirir ve aynı zamanda uyumu sağlar. Rapor oluşturma süresini (muhafazakar olarak %40 diyoruz) kaydetmek, kredi analistleri karmaşık risk kararlarını değerlendirmeye odaklanabilir.

Bu, kredi endüstrisinde her saniyenin önemli olduğu, ancak çok hızlı hareket etmenin insan hatasına yol açabileceği ve tek bir ihmalin büyük kredi kararlarını etkileyebileceği bir büyük sorunu çözmektedir.

Kredi endüstrisinde, bir risk raporu derlemek için günlerce manuel çalışma gerekir, bu nedenle şirketler daha hızlı hareket etmek içinHistorically, şirketler daha hızlı hareket etmek için sadece ekipleri ölçeklendirebilmiştir. Şimdi, bu yeni generatif AI yaklaşımıyla, finansal kurumlar daha hızlı ve daha yüksek güvenle kredi kararları alabilir.

Başka bir recent örnek, Brezilya’nın en büyük sigorta şirketinin, siber saldırıları önlemek için kodundaki güvenlik açıklarını tespit etmek ve önlemek amacıyla bizim özel AI aracımızı kullanmasıdır.

Bu, büyük finansal kurumların özellikle hackerlara karşı savunmasız olduğu için kritiktir – ve bu sigortacı özellikle her gün birçok saldırıya maruz kalıyordu. Güvenlik açıklarının miktarı nedeniyle, hackerlar hala savunma mekanizmalarından kaçabiliyordu.

GFT’nin AI çözümü, geliştirici ekiplerinin daha önce yapabildiği kadar hızlı bir şekilde anormallikleri %90 daha hızlı bir şekilde tespit edebiliyor. Ayrıca, jednou tespit edildikten sonra, AI çözümü kodundaki güvenlik açıklarını otomatik olarak düzeltmek için kullanılıyor, bu da süreci öncekinden %66 daha hızlı hale getiriyor.

Her iki yetenek birlikte, sadece 3-4 ayda genel geliştirme döngüsünde %30’a varan verimlilik kazancı sağladı.

JPMC, Morgan Stanley ve Citibank gibi üst düzey bankalar için işbirlikleri yönetme deneyiminiz var. GFT’nin AI stratejisini, ABD’li finansal kurumların çok spesifik ihtiyaçlarını karşılamak için nasıl uyarlıyorsunuz?

Üst düzey bankalarla çalıştığım ve finansal alanın çeşitli yönlerinde edindiğim deneyim, finansal kurumlar için AI’nin temsil ettiği potansiyeli net bir şekilde gösteriyor. GFT’ye getirdiğim bilgi, şirketin kendi 35 yıllık finansal deneyimini tamamlıyor.

Yıllar boyunca, projelerimde ortaya çıkan ortak zorlukları ve şirketlerin karşılaştığı nüanslı ağrı noktalarını yakından gördüm. Bu makro trendleri ve endüstri genelinde ve spesifik şirketlerde nasıl etkilediğini görme yeteneği, AI’yi nasıl ve nerede uygulayacağımı çok net bir şekilde anlamamı sağladı. Genellikle, para aklama, dolandırıcılık, müşteri kimliği ve karmaşık kredi raporları gibi zorluklar yıllardır kurumları etkilemiştir.

Örneğin, GFT, bir führende bankanın dolandırıcılık tespitini geliştirmek için Google Vertex AI’yi entegre ediyor. Teknoloji tipik olarak bu amaç için kullanılmaz, ancak kurum, karmaşık sistemlerine kolayca entegre edilebilecek bir çözüm istedi. Bu talebi desteklemek için, GFT bankaya, potansiyel dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için harekete geçirmek amacıyla ortak patternleri tanımlamak için Google Vertex’i eğitiyor.

Ayrıca, GFT, bankalar için AI odaklı çözümler oluşturmak üzere AWS ile çalışıyor. Singapur’da, AI tarafından yönlendirilen bir para aklama süreci oluşturduk.

GFT’nin genel stratejisinden bahsedecek olursak, kendi özel AI çözümlerimizi ve müşterilerimiz için inşa ettiğimiz çözümleri, uzun vadeli teknoloji ortaklarımız Google ve AWS ile birlikte geliştirmenin doğru dengesini bulmaya çalışıyorum.

GFT, sorumlu AI’nin global bir lideri olmayı hedefliyor. Güvenlik, şeffaflık ve düzenleyici uyum sağlamak için hangi güvenlik duvarlarını veya yönetim çerçevelerini yerleştiriyorsunuz, özellikle yüksek düzenleyici sektörlerde?

Farklı finansal kurumlar farklı düzenlemelere uymaktadır; şu anda AI için tek bir güvenlik duvarı yoktur. Bu, her bir müşterinin kurallarına uymak ve güvenlik sağlamak için çözümlerimizi uyarlamamız anlamına gelir.

Sunmakta olduğumuz çözümler kolayca uyarlanabilir. Başlamadan önce, ilgili kurumun düzenlemeleri ve kuralları ile熟悉 oluyoruz ve çözümü bu ortama uyumlu hale getiriyoruz. Bu şekilde, güvenlik veya düzenleyici sorunlar asla ortaya çıkmaz.

Farklı şirketlerin düzenleyici gereksinimlerine göre çözümlerimizi uyarlamakla birlikte, ayrıca Avrupa’da GDPR gibi endüstri düzenlemelerine de uyuyoruz.

Siz, veri odaklı, eylem odaklı bir lider olarak tanımlanıyorsunuz. Bu kültürü, özellikle hızlı AI dönüşümü yaşayan büyük bir organizasyonda nasıl teşvik ediyorsunuz?

Bir organizasyon genelinde veri odaklı bir kültür teşvik etmenin ilk adımı, her üyenin bu şekilde çalışmanın faydalarını anlamasını sağlamaktır.

Bir işin başarılı bir şekilde işletilebilmesi için, takımların organizasyonel verilere erişimi olmalıdır. Bu, neler çalıştığını ve çalışmadığını gösteren bir içgörü sağlar ve farklı senaryolar için muhtemel sonuçlar hakkında projeksiyonlar sunabilir. Bu verilerle donanmış olarak, şirket için doğru kararlar almak çok daha kolay hale gelir.

Bunu göstermek için, veri odaklı kararların nasıl anlamlı değişikliklere yol açabileceğini göstermek ve bu kültürü benimsemeyi kolaylaştırmak için örnek olmak önemlidir. Örneğin, satış verisi düşük bir dönüşüm oranını gösteriyorsa, bu bir alan olarak dikkat gerektirdiğini biliriz ve bu zorluğu gidermek için bir strateji oluşturabiliriz. Veri odaklı bir kültürün faydalı sonuçları açıkça anlaşılınca, organizasyon genelindeki takımların bu uygulamayı benimsemesi çok daha kolay hale gelir.

AI dönüşümünü yaşarken, değişimin nasıl işlediği ve nerede iyileştirme alanları olabileceğini anlamak için veriler çok önemlidir.

Bankacılık ötesinde, GFT imalat gibi diğer sektörlere AI stratejisini nasıl uygulamaktadır? Finansal sektör öğrenimlerini endüstriyel uygulamalara çevirirken benzersiz zorluklar veya fırsatlar var mıdır?

İmalat endüstrisinde GFT, Google ile güçlü bir ortaklığa sahiptir. Birlikte, son bir yıl içinde imalatçıların fabrika zeminleri için özel olarak formüle edilen AI kullanım örneklerini yayınladık.

Geçen yıl, AI yetenekleri gibi görsel üretim hattı denetimi, öngörülü makine bakımı ve üretim tahmini sağlayan Google Cloud’un Manufacturing Data Engine (MDE) uygulamasını duyurduk. Şimdi, bu yıl, Google’ın Gemini Modelleri üzerine inşa edilen bir dizi yeni uygulama duyurduk, bunlar arasında hataların ve bozuklukların kök nedenini belirleme, kullanıcıların organizasyon geneli verilerini doğal dilde sorgulayabileceği görsel paneller ve binlerce makine eğitim kiti için avatar tarafından yönlendirilen video gösterimleri oluşturma yeteneği bulunmaktadır.

Finansal sektörden endüstriyel uygulamalara öğrenimleri çevirirken, bunun endüstriden çok daha fazla kod geliştirme ve yazılım yaşam döngüleri hakkında yapılan keşifler olduğunu düşünüyorum. Her endüstride, kod farklı şeyler oluşturur ve yapar, ancak yazılım geliştirme ile ilgili bazı engeller veya zorluklar evrenseldir. Her projede, finansal kurumlar veya imalatçılar için olsun, elde ettiğimiz kazanımları bir sonraki projeye daha derin bir bakış açısı getirmek için kullanıyoruz.

NVIDIA, AWS ve Google Cloud ile stratejik ortaklıklarınız var. GFT’nin ekosistem yaklaşımının bir sonraki evrimi nedir? Dikey spesifik AI ürünleri ortak geliştirilecek mi yoksa bağımsız olarak inşa edilecek mi?

Hem ortak geliştirme hem de bağımsız olarak AI çözümleri inşa etmeye bereits başladık. Google Cloud ile birlikte yayınladığımız imalat AI kullanım örnekleri, fabrika zeminini otomatikleştirmeye yönelik çalışmalarımızın sadece başlangıcıdır. Ayrıca, ABD’li bankalar için AWS ile geliştirdiğimiz finansal özel AI kullanım örneklerini yakında yayınlamayı planlıyoruz.

Ayrıca, bağımsız olarak inşa ettiğimiz generatif AI çözümümüzü yazılım geliştirmeye sürekli olarak genişletiyoruz.

GFT’nin beş yıllık stratejisi, €1.5M geliri elde etmek ve tanınmış bir AI lideri olmak gibi iddialı hedefleri içeriyor. 2029’a doğru baktığınızda, şirketin gerçekten doğru yolda olduğunu gösteren kilometre taşları veya sinyaller nelerdir?

İki temel hedefimiz vardır: kültür ve çözümler.

İlk olarak, AI’nin operasyonlarımızın ön planında olduğu bir şekilde tüm organizasyonun zihniyetini ve sert becerilerini değiştirmemiz gerekiyor. Bu, yalnızca teknik personelimizle sınırlı değildir; geliştiricilerden satış temsilcilerine, pazarlamacılara kadar her takım üyesi, AI çözümlerimizi kullanmayı tam olarak öğrenecektir.

İkincisi, başarımızı, müşterilerimize sunduğumuz yüksek değerli hizmetlere bağlıyoruz. Beş yıl içinde, sunduğumuz hizmetlerde ve ürünlerde AI’nin payının artmasını görmek istiyoruz.

Her iki alanda da önemli ilerleme kaydettik; personelimizin büyük bir kısmı zaten AI’yi içsel olarak kullanıyor ve projelerimizde AI öğesi artıyor. Bu temel hedefler, güçlü bir temel oluşturmak için çok önemlidir. GFT’de, AI’nin gelecekte devam edecek şekilde evrimleşeceğini biliyoruz ve bunu şimdiden hazırlanmak zorundayız.

Son olarak, görevde birkaç ay geçirdikten sonra, GFT’nin kültürü veya yetenekleri hakkında en çok ne şaşırttı ve insanların hala AI dönüşümüne ilişkin yanlış anladığı bir şeyi düzeltmek istiyorsanız, o ne olur?

GFT’de aynı anda var olan finansal hizmetler ve teknik uzmanlık derinliğinin boyutunu vurgulayamam. Bu, kurumların bize getirdikleri fikirleri yalnızca uygulamakla kalmayıp, deneyimimize dayanarak uzun vadeli vizyonlar sunmamızı sağlar – genellikle çok daha büyük ve çok daha fazla gelir potansiyeline sahip vizyonlar. GFT’nin geçmişte ve günümüzde yaptığı çalışmaları öğrenmeye devam ettikçe, endüstrinin touched olmadığı çok az alan olduğunu fark ediyorum.

AI dönüşümüne ilişkin bir yanlış anlama, bunun sadece bir hype olduğunu düşünmektir. Bu, şirketlerin kendilerine zaman kazandırmak için kendilerine söylemeyi sevdiği bir şeydir. Şirketler, AI’nin kalıcı olduğunu ve her şeyi değiştireceğini – olumlu bir şekilde – ne kadar sớm kabul ederse, potansiyelini hem küçük hem de büyük şekillerde gerçekleştirmeye başlayabilirler.

Teşekkür ederim, okuyucular daha fazla bilgi edinmek için GFT Technologies ziyaret edebilirler.