Körfez’deki bankalar yeni yapay zeka araçlarını incelerken, odak giderek teknolojinin neler yapabildiğinden sorumlu kullanımına kayıyor.
Körfez bankaları yapay zekayı benimsemeye hevesli, ancak birçoğu hâlâ temel bir sorunun yanıtını arıyor: Bu teknolojiyi hassas müşteri bilgilerini riske atmadan nasıl kullanabilirler?
REKLAM
REKLAM
Bankaların rutin işleri hızlandırabilecek, belgeleri analiz edebilecek ve verimliliği artırabilecek yeni yapay zeka araçlarını araştırmasıyla birlikte, bu konu giderek daha fazla önem kazanıyor.
QNB'de Strateji ve İş Geliştirmeden Sorumlu İcra Kurulu Başkan Yardımcısı Najla İbrahim El-Mutava'ya göre tartışma, verimlilikten çok daha ötesine uzanıyor.
"Bankalar için soru, üretken yapay zekanın verimliliği ya da müşteri deneyimini geliştirip geliştirmediğiyle sınırlı değil; asıl mesele bunun güveni koruyacak, veriyi güvence altına alacak ve düzenleyici beklentileri karşılayacak bir biçimde kullanılıp kullanılamayacağı."
Bu zorluk, yapay zekanın bankalar tarafından güvenli bir şekilde kullanılmasını kolaylaştırmaya çalışan şirketler için de yeni fırsatlar yarattı.
Blade Labs'in CEO'su Sami Mian, birçok bankanın yapay zeka sistemlerinin kendisiyle barışık olduğunu, ancak bu sistemlerin hangi bilgilere erişebildiği konusunda endişelerini sürdürdüğünü söylüyor.
"Yapay zeka aracı onaylanmış olabilir. Bulut altyapısı onaylanmış olabilir. Ancak banka, yapay zekanın neyi görmesine izin verildiğini yine de kontrol etmek zorunda."
Blade Labs, ZeroH Disclosure adlı bir platform geliştirdi. Amaç, yapay zeka sistemleriyle paylaşılan bilgileri otomatik olarak sınırlarken hangi verilerin, hangi gerekçeyle açıklandığının da kaydını tutmak.
Birçok banka için en büyük zorluk muhtemelen teknolojinin kendisi değil, onu nasıl kontrol edecekleri.
Bankaların, verileri yapay zeka araçlarıyla paylaşmadan önce müşteri isimlerinin, hesap ayrıntılarının ve diğer hassas bilgilerin koruma altında olduğundan emin olması gerekiyor.
Yapay zeka ve dijital dönüşüm danışmanı, Tamayouz Business Solutions'ta yönetici ortak olan Alina Timofeeva'ya göre üretken yapay zeka, finans kuruluşlarını veriyi nasıl yönettiklerini yeniden gözden geçirmeye zorluyor.
"Bankacılıkta ürün güvendir," diyor. "Soru artık verinin nerede saklandığından çok, ona kimin erişebildiği, nasıl kullanıldığı ve bir şeyler ters giderse bunun sorumluluğunu kimin üstleneceği."
Bu, düzenleyicilerin dijital dönüşümü hızlandırırken aynı zamanda veri koruma, siber güvenlik ve yapay zeka yönetişimine ilişkin kuralları sıkılaştırdığı Körfez'de özellikle önem taşıyor.
El-Mutava, bankaların yapay zekayı nasıl kullandıkları konusunda daha seçici hale geldiğini söylüyor. Düşük riskli denemeler, müşteri verisi ve diğer hassas bilgileri içeren uygulamalardan farklı bir şekilde ele alınıyor.
"Müşteri verileri, gizli iç bilgiler, finansal suçlarla mücadele kontrolleri, risk modelleri ve kuruma özel iş bilgileri çok daha güçlü güvenlik önlemleri gerektiriyor," diyor.
Mian'a göre çözüm, kurumlara baştan itibaren yapay zeka sistemleriyle hangi bilgilerin paylaşılabileceği üzerinde daha fazla kontrol imkanı vermekte yatıyor.
Şirket, hassas ayrıntıları belgelerden elle çıkarmak için personele güvenmek yerine bu kontrollerin doğrudan sürecin içine yerleştirilebileceğini, böylece yalnızca yetkili bilgilerin açıklanmasına izin verilirken paylaşılanlara ilişkin bir denetim izi oluşturulabileceğini belirtiyor.
Aynı yaklaşım, ürün onaylarının hukuk ekipleri, uyum birimleri, denetçiler ve şeriat âlimleri gibi çok sayıda paydaşı içerdiği İslami finansta da uygulanıyor.
Blade Labs, İslami finansa odaklanan Ask Ali adlı bir yapay zeka asistanı da geliştiriyor. Platform, sürece insan gözetimini koruyarak uzmanların standartları araştırmasına, belgeleri incelemesine ve şeriatla ilgili sorularda yol bulmasına yardımcı olacak şekilde tasarlandı.
Üçü de bankaların yapay zekayı ne hızla benimseyeceğini belirleyecek unsurun büyük olasılıkla güven olacağı görüşünde.
"Bu sorunu ilk çözen kurumlar yapay zekayı çok daha özgürce kullanabilecek," diyor Mian. "Kontrol sağlayabildiklerini kanıtlayamayanlar ise deneme projelerine, kısıtlamalara ve iç onay süreçlerine takılıp kalacak."