SAS, KPMG ve ACAMS (The Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists)’in 850’den fazla uyum profesyoneliyle yaptığı “Küresel AML Araştırması: Entegrasyona Giden Yol” (Global AML Research: The Road to Integration), kara para aklamayla mücadelede yapay zekâ ve makine öğreniminin (AI/ML) yükselen rolünü ortaya koyuyor. Rapor, entegrasyon yolculuğunun uzun vadeli olduğunu, ancak bugünden temellerini atan kurumların gelecekte avantaj sağlayacağını vurguluyor.
Yapay zekâ ve makine öğreniminin benimsenmesi
Generatif yapay zekânın (GenAI) hızla gündeme girmesi, finansal suçlarla mücadelede kurumların stratejilerini yeniden şekillendiriyor. Araştırmaya göre kurumların %45’i ya keşif ya da pilot aşamasında, ancak %55’i hâlâ herhangi bir plan yapmış değil.
Özellikle küçük ölçekli kurumlar daha temkinli davranırken, büyük ölçekli kuruluşlarda GenAI pilot uygulamaları daha yaygın. AI/ML kullanımında ise tablo daha ileride: Kurumların %21’i üretim aşamasında AI/ML çözümleri kullanıyor, %43’ü önümüzdeki 12–18 ayda uygulamayı planlıyor veya pilot çalışmalar yürütüyor. Yani gelecekte daha geniş çaplı entegrasyon bekleniyor.
Benimsemenin önündeki engeller: düzenleyici baskı ve bütçe
Kurumların AI/ML’ye geçişteki en büyük gerekçeleri arasında:
- Soruşturma kalitesini artırmak (%40)
- Yanlış pozitifleri azaltmak (%38)
- Karmaşık riskleri daha iyi tespit etmek (%17)
Buna karşın benimsemeyenlerin öne sürdüğü nedenler:
- Düzenleyici baskının olmaması (%35)
- Bütçe yetersizlikleri (%39)
- Yetenek eksikliği (%20)
Bu tablo, teknolojinin potansiyeli kabul edilse de, regülasyon ve kaynak engellerinin geçişi yavaşlattığını gösteriyor.
En çok zaman alan işler: Şüpheli işlem raporları
Araştırmaya göre kara para aklama uyum süreçlerinde en çok zaman alan görev, şüpheli işlem raporu (SAR) anlatımları (%43). Doğal dil üretimi (NLG) gibi yapay zekâ çözümlerinin bu alanda büyük hız ve verimlilik sağlayabileceği belirtiliyor. Diğer zaman alan süreçler arasında işlem incelemeleri (%14), dış veri kaynaklarına erişim (%13) ve iç veri kaynaklarına erişim (%5) öne çıkıyor.
Öncelikli kullanım alanları: Yanlış pozitiflerin azaltılması
AI/ML’nin uygulama alanlarında ilk sırada mevcut gözetim sistemlerinde yanlış pozitiflerin azaltılması (%38) geliyor. Ardından ileri modelleme teknikleriyle yeni risklerin tespiti (%27) ve soruşturmalarda veri zenginleştirme (%31) geliyor. Kurumlar açısından en fazla değer sağlayan kullanım alanı da yine yanlış pozitiflerin kaynağında azaltılması (%40). Bu bulgu, AML’de operasyonel verimlilik için yapay zekânın en kritik rolü üstlendiğini kanıtlıyor.
Makine öğrenimi öne çıkıyor
AML alanında en büyük etkiyi yaratması beklenen teknoloji: makine öğrenimi (%52). Bunu robotik süreç otomasyonu (%35) ve doğal dil işleme (%14) takip ediyor. Makine öğreniminin büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları ortaya çıkarma kabiliyeti, bu beklentiyi güçlendiriyor.
Entegrasyona giden yol
AML, dolandırıcılık ve bilgi güvenliği süreçlerinin entegrasyonu kurumların gündeminde:
- %31’i çoklu tespit sistemlerinden gelen verileri entegre bir vaka yönetiminde birleştiriyor.
- %33’ü çapraz fonksiyonlu ekiplerle iş birliği yapıyor.
- %22’si bilgi paylaşımını gerektiğinde yapıyor.
- %14’ünün entegrasyon planı yok.
Büyük kurumlar (%34) entegrasyonda daha ileri olsa da, küçük kurumlar da adım atmış durumda (%29).
Vaka çalışmaları: Deutsche Kreditbank ve Bangkok Bank
- Deutsche Kreditbank (DKB): SAS platformu ile sahte pozitifleri minimuma indirerek, müşteri güvenliğini artırdı. Hatta uyum departmanı bir maliyet merkezi olmaktan çıkıp kâr merkezi haline geldi.
- Bangkok Bank: Risk bazlı müşteri segmentasyonu ve merkezi AML karar süreçlerini standardize etmek için gelişmiş bir skor tabanlı platform benimsedi.
Bu örnekler, AI/ML çözümlerinin yalnızca uyumu kolaylaştırmakla kalmayıp, aynı zamanda müşteri güvenini ve operasyonel verimliliği de artırdığını gösteriyor.
Güvenilir yapay zekâ kritik
Raporda vurgulanan en önemli noktalardan biri, “güvenilir yapay zekâ” ihtiyacı. Model yönetimi, şeffaflık, önyargıların azaltılması ve düzenleyici beklentilere uyum, teknolojinin sürdürülebilir kullanımında kritik öneme sahip. SAS uzmanları, güvenilir AI’nin yalnızca teknolojik değil, aynı zamanda yönetişimsel bir kültür meselesi olduğunu; yapay zekânın insan uzmanlarla birlikte çalışarak en yüksek değeri yaratabileceğini belirtiyor.
Gelecek: 5–10 yıl içinde daha fazla entegrasyon
Raporun öngörüsü net: önümüzdeki 5–10 yıl içinde entegrasyon yaygın hale gelecek. Ortak veri platformları, müşteri yaşam döngüsü boyunca daha doğru izleme ve karar alma süreçlerini mümkün kılacak. Ancak bunun için öncelikle dağınık ve farklı sistemlere sahip kurumların “veri gölleri” oluşturması ve veri kalitesini iyileştirmesi gerekiyor.
Sonuç
AML’de yapay zekâ ve makine öğrenimi henüz tam anlamıyla olgunlaşmamış olsa da, yönelim net. Kurumlar bu teknolojilerin hem maliyetleri düşürme hem de finansal suçları daha etkin tespit etme gücünün farkında. Entegrasyon uzun bir yolculuk olsa da, bugünden adım atan kurumlar gelecekte ciddi bir rekabet avantajı elde edecek. Araştırmanın ortaya koyduğu en kritik ders ise şu: Yapay zekâ AML’de geleceğin değil, bugünün meselesi.
