Günümüzde teknolojiler, finansal teknoloji (fintek) şirketleri için yeni imkanları ve riskleri beraberinde getiriyor. Açık bankacılık, yapay zekâ (AI), üretken yapay zekâ (Gen AI) ve teknoloji sağlayıcılarıyla artan iş ortaklıkları, şirketler için yeni kırılganlık noktaları ve siber saldırılara yönelik risk alanları oluşturuyor. Yüksek rekabet koşullarında bir taraftan operasyonel esneklik gereksinimleri artarken, diğer taraftan da yeni uyum alanları ortaya çıkıyor.
Finansal hizmetler sektöründe yapay zekâ teknolojisi kullanımıyla ilgili genel yaklaşıma dair bir fikir edinmek adına EY’ın (Ernst & Young) 2023 yılı içinde gerçekleştirdiği “Finansal hizmetlerde üretken yapay zekâ” anketine göz atmakta fayda var. Ankete katılan finansal hizmetler liderlerinin %99’u, üretken yapay zekânın halihazırda şirketleri tarafından bir şekilde kullanıldığını veya kullanılmasının planlandığını belirtiyor. İlgili EY anketinin dikkat çeken çıktılarından biri de katılımcıların çoğunluğunun (%55) Gen AI hakkında şüpheci bir bakış açısından ziyade olumlu bir yaklaşıma sahip olması. Bununla birlikte, üst düzey yöneticilerin %77’si, üretken yapay zekânın önümüzdeki 5-10 yıl içerisinde finansal hizmetler sektörüne ciddi bir katkı sağlayacağını öngörüyor.
Yapay zekânın devreye girmesiyle birlikte finansal hizmetlere ilişkin regülasyonların da çağa ayak uydurmak adına ciddi bir evrim geçirmesi beklenebilir. Her üçü de birbirinden dinamik ve sürekli gelişen alanlar olarak; fintek, yapay zekâ ve hukukun kesişim kümesini ele alıp, gelecek dönemde gündem olması muhtemel konu başlıklarından bazılarını özetlersek:
Veri koruma ve veri güvenliği: Ciddi boyutta kişisel veri toplayan ve işleyen fintek şirketleri için veri koruma düzenlemelerine uyum en kritik yükümlülüklerden biridir. Yapay zekâ araçları, veri koruma mevzuatına uyum ve veri işleme süreçlerini otomatize etmek açısından iyi bir yardımcı olabilir. Ancak bu, bardağın sadece dolu tarafı. Ayrıntılara yazının devamında değineceğiz.
Piyasa güvenliği: Özellikle sermaye piyasası işlemlerinde kullanılan algoritmik yapay zekâ, piyasa manipülasyonu açısından bazı endişelere neden oluyor. Burada olduğu gibi yapay zekâ tarafından yönlendirilen alım ve satım stratejilerinin, piyasa güvenliği açısından tehdit oluşturmasını önlemek ve yapay zekânın bu alanda ortaya çıkardığı zorlukları adreslemek, kural koyucuların görevleri arasına girecektir.
Fikri mülkiyet hakları: Özgün yapay zekâ algoritmaları geliştiren fintek şirketleri, bu algoritmaları patentler aracılığıyla fikri mülkiyet hakları korumasına tabi tutabilir. Bu durum, yapay zekâ ile ilgili patentlenebilir konu tanımında verimli hukuki tartışmaların ufukta olduğunun habercisi.
Bu yazıda özellikle veri koruma ile yapay zekâ ve üretken yapay zekâ ilişkisine ek olarak veri koruma alanında yapay zekânın oynayabileceği role yoğunlaşacağız. Bugün artık yeni geniş dil modelleri (LLM), genellikle kaynağının rızası olmadan toplanmış oldukça büyük boyuttaki verileri işleyebiliyor. Dolayısıyla yapay zekâya dayalı veri işleme faaliyetleri konusunda bireylerin, mahremiyet haklarına dair endişe duymasını makul karşılamak gerek. Bu konudaki endişelerin giderek arttığı günümüzde, uygulama her zaman olduğu gibi regülasyonların önünde gidiyor. Bu doğrultuda, yapay zekâya dair açık, tutarlı ve kapsayıcı bir yasal düzenleme bulunmadığını söylemek pek de yanlış olmaz. Yapay zekâ tüm hızıyla hayatımıza girerken birçok düzenleyici otorite, toplumun bu teknolojiden azami ölçüde faydalanmasını sağlıyor ancak risklerini en aza indirmek için yasal çerçeveler geliştirmeye ise henüz başlıyor. Bu düzenlemelerin dayanıklı, şeffaf ve adil olması büyük önem taşıyacak.
Son bölümde fintek şirketlerinin, yapay zekâ uygulamalarıyla hem organizasyonlarının önceliklerine hem de veri koruma ile etik yükümlülüklerine sadık kalmalarına yardımcı olmak için atabilecekleri beş önemli adıma odaklanıyoruz:
1. Gizlilik risk uyumluluğunuzu düzenleyin: Gizlilik risk kontrollerinizin olgunluğunu ve genel gizlilik uyumluluğunuzu değerlendirerek, yapay zekâ yönetimi için güçlü bir temel oluşturun. Şirketler için personele ve düzenleyicilere etkili bir uyumluluk hikayesi anlatmak önemlidir. Gelecekte savunmanızın istenebileceğini göz önünde bulundurarak, karar verme sürecinize dair unsurları belgelediğinizden emin olun. Sonuç olarak; hikayenizi kullanarak uyumluluğun müşteri güvenini nasıl oluşturduğunu, itibar kaybı ve finansal cezaları nasıl önlediğini, aynı zamanda yapay zekâ inovasyonunu ve veriyle yönlendirilen karar alma yeteneğini yönettiğini gösterin.
2. Yapay zekâ odaklı yönetişim yapısı kurun: Kurumsal yönetişim, belirli bir yasal düzenlemenin mevcut olmadığı ortamda, organizasyonlara yapay zekâ uygulamalarına güven oluşturmak için yardımcı olabilir. Güçlü bir yapay zekâ yönetişim programı; veriyi, modeli, süreci ve çıktıyı kapsamalı, bununla birlikte inovasyon ile sorumluluk arasında bir denge kurmalıdır. Kurulacak olan yönetişim yapısı;
• Yapay zekânın makul seviyede kullanımı için açık ve net prosedürler belirlemek,
• Verinin kullanımı ve yönetimi konusunda sorumlu olan tüm paydaşları eğitmek,
• Yapay zekâ ile ilgili herhangi bir karara, gizlilik etkisi değerlendirmeleri ve veri koruma etkisi değerlendirmeleri de dahil olmak üzere, denetlenebilir kayıtlar tutmak ve
• Bir aykırılık durumunun tespit edilmesi halinde bunun yönetilmesi için gerekli prosedürü tanımlamak
suretiyle yapay zekâ sistemleri ile çıktıları için sorumluluk ve hesap verebilirliği sağlamalıdır.
3. Veri etiğini operasyonelleştirin: Veri etiği, veri gizliliği ve yapay zekâ arasında net bir bağlantı bulunuyor. Teknoloji, bu prensip ve politikaların yasal yükümlülüklerle birlikte düşünülmesini sağlamak amacıyla günlük karar alma süreçlerine entegre edilerek kullanılabilir.
4. Veri koruma ve etik risklerini yönetim seviyesine raporlayın: Paydaşlar, üst yönetimin yapay zekâ ile ilişkilendirilen riskleri anlamasına ve azaltmasına yardımcı olmak için proaktif davranarak yönetimleri genel bir etik çerçeve içinde stratejik kararlar almaya yönlendirmelidir. Bunun bir adım ötesinde, yapay zekâ ve veri koruma alanında ayrı bir yapılanma kurulması da bir alternatif olarak ele alınabilir.
5. Müşteriyi iyi tanıyın: Nisan 2023'te İtalya, kişisel verilerin kitlesel olarak toplanması ve depolanması endişelerine karşı gelişmiş bir Gen AI sohbet botunu (geçici olarak) engelleyen ilk batı ülkesi oldu. Bu tür yaklaşımlar, bir anda, yapay zekâ alanına yapılan yatırımların değerini yerle bir edebilir. Bu sebeple, geleceğe yönelik analiz veya ufuk taraması yapılması, regülatif belirsizliği azaltma ve beklenmedik gelişmeleri önleme konusunda kilit rol oynar. Bu ufuk taramasının en önemli unsuruysa düzenleyici otoritenin ve müşterilerin yapay zekâ kullanımı ve veri koruma hakkında ne düşündükleri konusunda iletişimde kalması olacaktır.
*Efe Zengin'in Fintechtime dergisi için hazırladığı yazıdan alınmıştır.
