Bankalar hala ellerindeki devasa veri hazinesini tam anlamıyla kullanamıyorlar.

Günümüzde bilgi toplumundan bahsetmek artık eskisi gibi görünmüyor çünkü çağımızı gerçekten tanımlayan şey veri toplumudur. Son yirmi yılda, şirketler, kamu idareleri ve kuruluşlar tarafından her bireyin özel ihtiyaçlarına göre hizmetlerini uyarlamak için kullanılan çok büyük miktarda bilgi üretildi. Bu ekosistemin merkezinde ekonominin en önemli itici güçlerinden biri olan ve aynı zamanda en büyük veri toplayıcılarından biri olan finans sektörü yer alıyor. Ne kadar kazandığımızı, nasıl ve nerede harcadığımızı, hangi vergileri ödediğimizi ve dünyanın neresinde olduğumuzu biliyor. Peki bankalar bu verilerin hepsinden en iyi şekilde faydalanabiliyor mu?

O kadar basit değil. KPMG Küresel Bankacılık Ortağı Francisco Uría, verilerin barındırdığı muazzam potansiyele rağmen bankaların veri koruma düzenlemelerinin getirdiği kısıtlamalar altında faaliyetlerini sürdürdüğünü ve bu durumun da veri koruma düzenlemelerinden tam anlamıyla yararlanma kabiliyetlerini kısmen sınırladığını söylüyor. Son yıllarda önemli adımlar atılmış olsa da yapılması gereken çok şey olduğunu belirten Uría, iyileştirmeye açık önemli alanlar olduğunu ve fırsatların hala çok olduğunu söylüyor.

Uría, en gelişmiş vakaların tescilli bilgilerle harici veriler ve üretken yapay zeka gibi teknolojilerin bir araya getirildiğini ve yeni müşteriler edinme, kara para aklamayı önleme, dolandırıcılıkla mücadele ve risk yönetimi gibi temel alanlarda sonuçlar verdiğini belirtiyor. Ona göre, bekleyen en önemli konu, kişiselleştirilmiş tekliflere olanak tanıyan daha iyi bir müşteri segmentasyonuna ulaşmak ve operasyonel verimlilikten gerçek bir iş modeli dönüşümüne doğru ilerlemek.

NTT DATA'da Bankacılıktan Sorumlu Ortak Daniel Fuster, bankaların müşterilerini segmentleme ve anlama biçimindeki ilerlemeleri kabul ediyor, ancak verilerin gerçek potansiyelinin yeterince kullanılmadığına inanıyor. Pazarlama, risk yönetimi ve sermaye piyasaları gibi alanlar, teklifleri iyileştirmek ve operasyonları otomatikleştirmek için halihazırda analitik modeller uyguluyor. Ancak davranışsal ekonomi, gerçek zamanlı hiper kişiselleştirme ve yeni iş modelleri yaratma gibi büyük ölçüde keşfedilmemiş bir alan daha var. En büyük zorluğun, müşteri davranışlarını öngörebilen modellere doğru evrimleşmek olduğunu ekliyor.

BBVA, yapay zeka gibi yeni ortaya çıkan teknolojilerin kullanımının müşteri davranışlarını tahmin etmeyi ve hizmetlerini daha hassas bir şekilde uyarlamayı, sürekli dikkat ve gerçek zamanlı yanıtlar vermeyi mümkün kıldığını açıklıyor. Anormal örüntüleri belirleyen uyarlanabilir modeller aracılığıyla dolandırıcılık tespiti, siber güvenlikteki iyileştirmeler ve tekrarlayan görevlerin otomasyonu gibi gelişmelere odaklanıyorlar. Kuruluş, gizlilikten ödün vermeden kullanıcı deneyimini iyileştiren ve hem bireysel hem de toplumsal düzeyde olumlu etki yaratan sorumlu inovasyona olan bağlılığını vurguluyor.

Openbank Baş Veri Bilimcisi Daniel Villatoro Segura ise yapay zeka, makine öğrenimi ve bulut bilişimin birleşiminin, bankanın analitik ve karar alma yeteneklerini dönüştürdüğünü belirtiyor. Yaklaşım, ürünlerin kişiselleştirilmesinin ötesine geçiyor: Şirket, karmaşık işlemleri otomatikleştirmeye, kaynakları optimize etmeye ve kullanıcının dijital davranışına göre anında yanıtlar üretmeye öncelik veriyor. Bu altyapı, operasyonları hızlandırır, dolandırıcılığın erken tespitini güçlendirir ve manuel müdahale ihtiyacını en aza indirir.

"İnovasyon bankacılık sektörünün DNA'sındadır ve İspanyol bankaları her zaman daha iyi müşteri hizmeti sunma hedefiyle yeni teknolojileri uyarlama ve entegre etme konusunda büyük bir kapasite göstermiştir. Bu bağlamda, yapay zeka kilit bir teknoloji olarak konumunu sağlamlaştırıyor ve halihazırda çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılıyor. İspanyol Bankacılık Birliği (AEB), "Öncelikle operasyonel verimliliği iyileştirmek, güvenliği güçlendirmek ve ürünlerin, hizmetlerin ve müşteri hizmetleri kanallarının daha fazla özelleştirilmesi yoluyla müşteri deneyimini geliştirmek için kullanılıyor" diyor.

T-Systems Iberia Dijital Çözümler Başkan Yardımcısı Manuel Gutiérrez, zorluklarla ilgili olarak bankaların karşılaştığı en büyük zorluklardan birinin, yıllardır süren birleşmeler ve güncelliğini yitirmiş teknolojik sistemlerin bir sonucu olan veri parçalanması olduğunu söylüyor. Bu verilerin çoğu gelişmiş algoritmalar tarafından analiz edilmek üzere tasarlanmamıştı. Bu durumu tersine çevirmek için kuruluşlar bulut platformlarını benimsiyor, akıllı veri yönetimi çözümlerini entegre ediyor ve bilgilerden gerçek değer çıkarmak için teknik ve ticari uzmanlığı birleştiren analitik alanında mükemmellik merkezleri oluşturuyor.

KPMG'den Uría, bankaların verilerden en iyi şekilde yararlanmaya çalışırken teknik zorlukların ötesinde kültürel, düzenleyici ve stratejik engellerle de karşı karşıya kaldığını söylüyor. Saklanan verilerdeki tutarsızlık, yeni dijital rakiplere ilişkin düzenleyici asimetriler ve bankacılık ortamı dışında üretilen bilgilere erişimin zorluğu vurgulanıyor. NTT DATA'dan Fuster, müşteri için güvenilir ve faydalı kararlara dönüştürülecek bilgilerin kalitesinin ve iyi yönetişimin sağlanması gerekliliğinin yanı sıra, uzmanlaşmış yetenek eksikliğini de bir diğer önemli engel olarak görüyor.

Uzman, zorluğun sadece teknolojik değil, aynı zamanda kültürel ve stratejik olduğunu da sözlerine ekliyor. Sistemlerin modernize edilmesi elzemdir, ancak tüm organizasyonun veri odaklı bir zihniyeti benimsemesi ve bu bilgiyi operasyonel verimliliğin ötesinde rekabet avantajına nasıl dönüştüreceğini anlaması da aynı derecede önemlidir. Ancak bu kapsamlı vizyonla işletme ve müşteri için gerçek etki yaratılabileceğini söylüyor.

Bird & Bird ortağı Joaquín Muñoz, Avrupa düzenlemelerinin bankaların topladıkları verileri nasıl kullanabileceklerini kesin olarak belirlediğini açıklıyor. PSD2 Direktifi gibi girişimler veri paylaşımını artırmış ve bankacılık sektörünü Avrupa'da öncü konuma getirmiş olsa da, Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) net sınırlamalar getirmektedir. En kısıtlayıcı ilkelerden biri de amaç sınırlamasıdır; bu, sağlam bir hukuki dayanak olmadan bilginin orijinal amacı dışında yeniden kullanılmasını engeller.

Kişisel verilerin işlenmesinde doğru hukuki dayanağın seçilmesinin hayati önem taşıdığını belirten Muñoz, özellikle profilleme veya pazarlama faaliyetlerinde meşru menfaat kullanımının İspanyol Veri Koruma Ajansı tarafından sorgulandığını belirtiyor. Bu durum, kurumları her muameleyi meşrulaştırırken aşırı dikkatli olmaya zorlamaktadır. Düzenlemeleri ihlal etmeden bilgiyi değerlendirmenin güvenli ve şeffaf yollarını bulmak, sektörün başlıca zorluklarından biri olmaya devam ediyor.

Bu düzenleyici bağlamda, Openbank'tan Villatoro Segura, kullanıcı kimliği belirlenmeden, toplu verilerin ve davranış kalıplarının analiz edilmesine odaklanılması gerektiğini vurguluyor. Önemli olan kişisel veriler değil, gerçekten faydalı hizmetler tasarlamayı mümkün kılan ortak eğilimlerdir. Bu modelin, GDPR ve yapay zekaya ilişkin yeni Avrupa düzenlemelerine uyumu sağlarken, şeffaflığı ve rızaya saygıyı da garanti altına aldığını belirtiyor. Uzmanlar için, müşteri güveni ön planda tutulduğu takdirde sorumlu bir şekilde yenilik yapmak mümkündür.

Benzer şekilde, T-Systems Iberia'dan Manuel Gutiérrez, anonimleştirme ve toplamaya dayalı modeller benimsendiği takdirde veri paraya dönüştürmenin gizlilikle tam uyumlu olabileceğine inanıyor. Bu teknikler, kişisel bilgilerin ifşa edilmeden davranış kalıplarının belirlenmesine olanak tanır ve bu sayede GDPR ve LOPI gibi düzenlemelere uyum sağlandığını ve etik ve verimli veri işleme üzerine kurulu yeni hizmetlerin temellerinin atıldığını düşünüyorlar.

AEB, özellikle hassas bir sektörde mahremiyeti korumak ve verilerin etik kullanımını sağlamak için mevcut düzenlemelerin gerekli sınırlamaları getirdiğini vurguluyor. Ancak, müşteriye net bir getiri sağlamadan finansal kuruluşlar ile diğer sektörler arasında paylaşım modeli öneren yeni IFAD Yönetmeliği konusunda çekinceleri bulunuyor. Bu değişimin ancak karşılıklı olması halinde değer yaratacağına, bankaların hizmetlerini iyileştirmek ve rekabet güçlerini artırmak için finansal olmayan verilere de ulaşmalarına olanak sağlayacağına inanıyorlar.