Finans Sektöründe Yapay Zeka Freni

Yapay zekanın girdiği sektörlerden biri de finans. Müşteri hizmetlerinden, mobil uygulamalara ve hatta piyasa hareketlerini yorumlamada bile kullanılıyor. Bir bankacının da bu sayede işleri kolaylaşabiliyor. Peki bu yazılımlar hatalı bir hesaplama yaparsa veya güvenlik açığı barındırırsa bunu kim fark edecek? Wall Street’in bankalarından Goldman Sachs, bu sorun yaşanmadan frene basıyor ve çalışanların yapay zekayla kod yazma yetkisini daraltıyor.

Bloomberg’ün 2 Kasım’da yayınladığı habere göre Goldman Sachs, yatırım bankacıları ve traderların Claude Code gibi gelişmiş yapay zeka kodlama araçlarını kullanmasını kısıtladı. Ekim ayında güncellenen kurum içi yönerge, bu araçların kullanımını büyük ölçüde mühendislik ekipleriyle sınırlandırıyor. Müşteri işlem akışlarını izlemek, piyasa pozisyonlarını modellemek ve rapor hazırlamak için teknolojiden yararlanan bazı çalışanlar ise bu kararı pek desteklemeyebilir.

Aslında birkaç ay önce bankanın bilgi teknolojilerinden sorumlu yöneticisi Marco Argenti, temmuz ayında teknik eğitimi olmayan çalışanların da ‘vibe coding’ yöntemiyle araç geliştirdiğini anlatmıştı. Bu yöntem kullanıcıların ne yapmak istediğini gündelik dille tarif ediyor, kodu yapay zeka üretiyor.

Goldman Sachs sözcüsü Nick Carcaterra’nın Bloomberg’e açıklamasına göre banka, araçları farklı ekiplerde deneyerek verimlilik ve risk yönetimi gibi ölçütleri değerlendiriyor, ardından uzun vadede en uygun gördüğü çalışanların kullanımına bırakıyor. Yani banka yapay zekayı tamamen yasaklamıyor, kendi yapay zeka asistanını da geliştiriyor. Fakat yönetimi ve kontrolü elinde tutuyor.

Yapay zekayla yazılım geliştirmek teknik bilgisi sınırlı bir çalışanın bile kendi sorununa çözüm üretmesini kolaylaştırıyor. Fakat bir bankada hazırlanan küçük bir otomasyon, yanlış veriyi yorumlayabilir, yetkisiz bilgiye erişebilir veya denetlenmemiş bir hesaplamayı karar sürecine taşıyabilir.

Uygulama güvenliği şirketi Veracode’un Ekim 2026 güncellemesine göre dört programlama dilinde ve dört güvenlik açığı türünde test edilen modellerin ürettiği kodların yaklaşık yüzde 38’i belirlenebilir bir güvenlik açığı içeriyordu. Ancak burada gerçek banka sistemlerinden ziyade güvenliğe ilişkin özel yönlendirme verilmeden gerçekleştirilen kontrollü kod üretim görevleri incelendi. Yani her yüz banka yazılımından 38’i güvensiz diyemeyiz.

Verimlilik tarafında da yapay zekanın güçlü olduğu kanısı en azından finans için pek kesinlik taşımıyor. Bağımsız araştırma kuruluşu METR, 2025’te 16 deneyimli açık kaynak geliştiricisiyle yürüttüğü 246 görev barındıran deneyde yapay zeka kullananların işleri ortalama yüzde 19 daha yavaş tamamladığını belirledi.

İngiltere Merkez Bankası ile Finansal Davranış Otoritesi'nin 26 Ekim'de yayınladığı ankette katılımcı finans kuruluşlarının yüzde 86'sı yapay zeka kullandığını bildirdi. Yüzde 80'i yapay zeka ajanlarını devreye almıştı fakat geniş ölçüde bağımsız hareket edebilen ajanlara sahip kuruluşların oranı yalnızca yüzde 2'ydi. Yani finans dünyası yapay zekayı benimserken son kararı ona bırakmaktan kaçınıyor.

Türkiye'de de bunun başka bir örneği var. Akbank, ekim ayında duyurduğu ATiQ kod inceleme ajanının ayda ortalama 10 bin kod inceleme talebine destek verdiğini açıkladı. Sistem, hataları ve standart dışı uygulamaları işaretliyor ancak son onay mühendislerde kalıyor. İki bankanın uygulamaları aynı değil, biri çalışanların araçlara erişimini sınırlandırırken diğeri yapay zekayı mühendislerin kontrolüne sunuyor.

Bir zamanlar yalnızca yazılım ekiplerinin yapabildiği işleri bugün birkaç cümleyle başlatmak mümkün. Fakat çalışır görünen bir programın güvenli, doğru ve denetlenebilir olması hala ayrı bir uzmanlık gerektiriyor.