Yerel AI bankaları, yapay zekâ (AI) etrafında sıfırdan inşa edilmiş olup, müşteri hizmetleri, kredi, uyum ve daha fazlasını otomatikleştiriyor. Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank ve CITIC aiBank gibi öncüler, küresel finansı yeniden tanımlıyor ve geleneksel bankalara meydan okuyor.
Finans dünyasında AI hızla evrildi. 2010'larda, birçok banka kredi skorlama ve müşteri desteği için makine öğrenimini tanıttı, AI'nin potansiyelini mevcut çerçeveler içinde test etti. 2020'ye gelindiğinde, lider bankalar gelişmiş algoritmaları risk yönetimi ve müşteri kişiselleştirmesine entegre ediyorlardı. Son bir endüstri araştırması, bankaların %65'inin 2025'te AI odaklı müşteri hizmetleri başlatmayı planladığını ortaya koyuyor – bu, bankacılıkta AI'nin ne kadar yaygınlaştığının kanıtı. Yine de, bu çabaların çoğu, AI'yi eski sistemlere ekliyor. Buna karşılık, “AI-native” bankaları, bir finansal kurumu tamamen AI yetenekleri etrafında tasarlamayı hedefliyor, bir bankanın nasıl işlediğini kökten yeniden hayal ediyor.
Yerel AI bankaları konsepti, girişimciler ve teknoloji uzmanları, mevcut bankaların - hatta dijital öncelikli neo-bankaların bile - AI-merkezli bir dünyaya uyum sağlama konusunda sınırlamalara sahip olduğunu fark ettikçe ivme kazanıyor. On yıllar önce kurulan süreç ve altyapılar üzerine inşa edilen geleneksel bankalar, genellikle “yavaş, pahalı, küresel sürtünmelerle dolu, esneksiz ve AI'nin sunduğu yeni fırsatlara uygun olmayan” olarak görülmektedir. Bu, startupların ve ileri düşünen finansal firmaların AI öncelikli mimarilerle bankalar inşa etmesi için kapıları açtı.
Bu yeni oyuncular, AI'nin her şeyi; müşteri etkileşiminden dolandırıcılık izlemeye, kredi kararlarına ve hatta düzenleyici uyuma kadar insan gözetiminde yönetmesini sağlayacak sistemler tasarlıyorlar.
Yerel AI Bankalar Nedir?
Basit bir ifadeyle, yerel AI bankalar, yapay zekâ etrafında, ilk günden itibaren inşa edilmiş finansal kurumlardır; geleneksel bir çekirdeğe AI eklemek yerine.
Bir fintech startup'ı tarafından yapılan yakın tarihli bir tanım, bir AI-native bankayı “AI etrafında inşa edilmiş, sonradan eklenmiş değil” olarak tanımladı.
Pratikte, bu, bankanın ürünlerinin, hizmetlerinin ve dahili süreçlerinin, günlük iş akışlarında minimum manuel müdahale ile AI algoritmaları ve otomasyon tarafından yönetilmek üzere tasarlandığı anlamına gelir. İnsan personel, gözetim, stratejik rehberlik sağlar ve istisnai durumları ele alır, ancak AI sistemleri rutin kararlar ve etkileşimlerin gücünden sorumludur.
Yerel AI bankalarında genellikle uçtan uca dijital işlemler bulunur ve AI müşteri edinme, risk değerlendirmesi, işlemler ve müşteri hizmetlerini yönetir.
İleri makine öğrenimi modelleri müşterilerin verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sunar veya gerçek zamanlı olarak dolandırıcılığı algılar. Sohbet botları ve sanal asistanlar müşteri sorgularının büyük bir kısmını karşılar. Önemli olan, bu bankaların sıklıkla konuşmalı arayüzler için üretici AI veya yatırım stratejilerini optimize etmek için pekiştirmeli öğrenme gibi en son AI yeniliklerini içermesidir. Amaç, daha fazla veri topladıkça hizmetlerini sürekli olarak öğrenip geliştiren, statik bir eski çekirdeğin kolayca yapamayacağı bir banka yaratmaktır.
Başka bir belirti, AI-native bankaların uyum ve risk yönetimini AI sistemlerinin yerleşik özellikleri olarak ele almalarıdır. Geleneksel bankalarda, uyum genellikle ayrı bir denetim ve raporlama katmanıdır, bazıları manuel olarak yapılır. AI öncelikli bir bankada, yazılım başlangıçtan itibaren düzenleyici kısıtlamaları göz önünde bulunduracak şekilde tasarlanmıştır ve şüpheli faaliyet izleme gibi şeyleri otomatikleştirir. “Uyum ve düzenleyici riskin doğru anlaşılması, ürün ve mühendisliğin yanında masada bir koltuğa sahip olmalıdır,” diyor Neville ve bu bankaların düzenleyici mantığı doğrudan AI iş akışlarına programladığını belirtiyor.
Önemli olan, “AI-native” teriminin “yalnızca AI” anlamına gelmediğini belirtmektir. İnsan gözetimi hala kritiktir.
Vizyon, tamamen otonom bir banka değil, insanların ve AI'nın işbirliği içinde çalıştığı, yüksek oranda otomatikleştirilmiş bir bankadır. Örneğin, bir AI banka projesi, iç görevleri yerine getirmek için “AI aktörleri veya dijital çalışanlar” kullanmayı planlarken, insanlar gözetim ve üst düzey karar alma süreçlerini ele alıyor. Müşteri tarafındaki rollerde, bir AI asistanı rutin soruları yanıtlarken, yalnızca başa çıkamayacağı bir şeyle karşılaştığında veya empati ve değerlendirme gerektiren bir durum ortaya çıktığında insan bir bankere yönlendirebilir.
Takip eden bölümlerde, yerel AI banka hareketinin örneklemini oluşturan beş girişime bakacağız. Content: capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), yaklaşımına olan güveni vurguluyor. 2025 yılına kadar banka yaklaşık 242 milyon dolar topladı ve yaklaşık 320 milyon dolar değerine ulaştı; yatırımcıları arasında Tencent gibi teknoloji devleri ve SoftBank ekosisteminin fintech fonları yer aldı.
AI, One Zero'nun müşteri deneyiminin merkezinde yer alıyor.
Şubat 2024'te, banka "Ella 2.0"ı piyasaya sürdü; müşterilere sanal bir finansal asistan olarak hizmet veren jeneratif AI destekli bir servis platformu. AI21 Labs (büyük dil modelleri alanında uzmanlaşmış bir İsrail AI girişimi) ile işbirliği içinde geliştirilen Ella 2.0, temelde, 7/24 kullanılabilen bir AI özel bankacıdır.
Müşteriler, hesapları üzerinden finansal konular hakkında karmaşık sorular sorarak bütçe tavsiyeleri alabilir veya sorunları çözebilir ve anında, duruma uygun yanıtlar alabilir. Sistem, birden fazla dili anlayabilir ve doğruluğunu artırmak için kapsamlı bankacılık sorguları üzerinde eğitilmiştir.
Bankaya göre Ella 2.0 "anında yanıtlar veriyor, 7/24 çalışıyor ve kişiselleştirilmiş finansal hizmetler sunmak için makine öğrenimini kullanıyor." Başka bir deyişle, müşteri etkileşimlerinden sürekli öğrenerek daha iyi destek sunuyor, aynı zamanda ihtiyaç duyulduğunda insan bankacılar da destek vermeye hazır durumda.
One Zero'nun ilk CEO'su Gal Bar Dea, bu AI asistanının hizmet kalitesini nasıl yükselttiğini vurguladı. "Ella 2.0’ın kabiliyetleri dil engellerini aşıyor," dedi, "bireysel müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için sürekli olarak gelişirken, anında, doğru ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlıyor."
One Zero, bankacılıkta "deneysel Jeneratif AI'dan pratik uygulama"ya yönelik bu “küresel hamle”ye öncülük etmekten gurur duyuyor.
AI21 Labs'in eş CEO'su Ori Goshen, "One Zero’nun yeni AI asistanı Ella, dijital bankacılık sektöründe daha iyi bir müşteri deneyimine doğru bir dönüşüm repreze ediyor – bu dönüşüm daha hızlı, daha güvenilir ve her kullanıcıya kişiselleştirilmiş bir deneyim sunuyor," dedi.
Bu tür onaylar, teknoloji girişimi ile bankanın AI çözümleri geliştirmede ne kadar yakından entegre olduğunu vurguluyor.
Ella'nın ötesinde, One Zero, sahne arkasında daha fazla AI kullanıyor. Otomatik algoritmalar, bankanın günlük operasyonlarının ve karar verme süreçlerinin çoğunu yönetiyor. Örneğin, AI modelleri kredi risk değerlendirmeleri ve yatırım tavsiyeleri için kullanılıyor, çıktıları rafine etmek için veriden öğreniyorlar.
Bankanın stratejisi, rutin görevleri olabildiğince otomatik hale getirmek, böylece maliyetleri azaltmak ve daha rekabetçi ücretler sunmak yönündedir.
Aynı zamanda, One Zero, müşterilerin ulaşabileceği insan finansal danışmanlar bulunduruyor (banka "kişisel finans yöneticileri" ve AI yardımının bir hibritini vaat ediyor). Bu ikili yaklaşım, AI'nın verimliliğini isteyen ancak aynı zamanda önemli kararlar için insan uzmanlığının güvenini arayan müşterilere hitap ediyor.
One Zero'nun AI’ya yaptığı büyük yatırım müşteri etkileşimlerinde karşılık buluyor.
Bazı raporlara göre, lansmandan kısa bir süre sonra AI asistanı müşteri sorgularının %40'ını bağımsız olarak ele alıyordu ve diğer birçok sorguya insana destek sağlıyordu. Bu, yanıt sürelerini önemli ölçüde azaltıyor – banka, çoğu sorgu için bekleme sürelerini ortadan kaldırdığını iddia ediyor – ve bu, müşterilere herhangi bir zamanda tutarlı, yüksek kaliteli yanıtlar almalarını sağlıyor.
AI, hatta karmaşık çapraz referanslı soruları bile ele alabilir; One Zero, "Londra'da bir arkadaşla gittiğim o Hint restoranı neydi?" gibi senaryoları not aldı ve sistem bu işlemi anlamlandırıp bulabilir. Bu tür yetenekler, işlem verilerini konuşma AI ile birleştirmenin gücünü gösteriyor.
Pazar perspektifinden bakıldığında, One Zero Bank, yeni bir bankanın AI yoluyla nasıl farklılaşabileceğine dair bir vaka çalışmasıdır. İsrail'in rekabetçi bankacılık sektöründe One Zero'nun satış noktası sadece şık bir mobil uygulamaya sahip olması değil – birçok banka bununla birlikte – hizmetlerinin daha akıllı ve daha proaktif olmasıdır. Banka, kullanıcılarına olağan dışı harcamaları bildirir, nakit akışlarını tahmin eder veya verilerine dayalı AI analizleri ile finansal hamlelerde bulunmalarını önerir. Bu, daha geniş bir trendle uyumludur: Tüketiciler giderek kişiselleştirilmiş, anlık hizmet bekliyor, tıpkı Netflix veya Spotify’ın eğlenceyi kişiselleştirmesi gibi. One Zero, bu beklentiyi karşılayarak, AI kullanarak bir anlamda "finansal konsiyerj" olmayı hedefliyor.
One Zero için zorluklar devam ediyor, özellikle de İsrail dışında genişlemeyi düşünürken. Banka, uluslararası alanda genişleme planları yapmıştı, ancak 2023'ün sonlarındaki bölgesel çatışmalar gibi dış olaylar bazı girişimleri duraklatmaya zorladı.
Buna rağmen, şirketin ilerlemesi küresel olarak izleniyor. Eğer One Zero Bank başarılı olmaya devam ederse, diğer ülkelerde benzer AI odaklı dijital bankalara ilham verebilir. Ayrıca, AI'nın bankacılığa güvenli bir şekilde entegre edilebileceğine dair düzenleyicilere canlı bir örnek sunuyor. Özellikle, İsrail'in düzenleyicileri One Zero'ya tam bir banka lisansı verdi, bu da modeline ve sermayesine olan güveni gösteriyor – bu, gelecekte düzenleyici onay arayan diğer AI yerli banka umutluları için olumlu bir işaret.
Bunq – Avrupa’nın İlk AI Destekli Neobank'ı
Avrupa’da AI yerli yaklaşımını benimseyen yerleşik oyunculardan biri, teknik odaklı, kullanıcı merkezli felsefesi nedeniyle “Özgürlerin Bankası” olarak adlandırılan bir Hollanda dijital bankası olan Bunq.
Bunq, 2012'de kuruldu ve Avrupa genelinde milyonlarca kullanıcıya ulaştı, ancak 2023'ün sonunda “Avrupa'nın ilk AI destekli bankası” olduğunu açıklayarak dikkat çekti.
Bunq, platformunu emsalleri arasında görülmemiş bir şekilde jeneratif AI ile entegre etti, müşteri-finans etkileşimlerini dönüştürmeyi amaçladı. Bu çabanın merkezinde, Bunq’un AI destekli kişisel finans asistanı “Finn” yer alıyor.
Aralık 2023'te, Bunq Finn’i müşteriyle yüzleşen jeneratif AI aracı olarak uygulamalarına entegre etti.
Finn, geleneksel arama ve gezinme işlevlerini Bunq uygulaması içinde etkili bir şekilde değiştirdi. Kullanıcılar menüler veya işlem listeleri arasında manuel olarak gezinmek yerine, Finn'e doğal dilde sorular sorabilir veya komutlar verebilir. Bunq’un kurucusu ve CEO’su Ali Niknam, Lansman sırasında "Finn sizi etkileyecek" dedi, "yılların AI inovasyonu" ve "kullanıcılarımıza odaklanmamızın" bir sonucu olarak lanse etti.
Niknam, amacın “bankacılığı bildiğiniz haliyle tamamen dönüştürmek” olduğunu belirtti ve etkileşimleri bir konuşma kadar kolay hale getirdi.
Finn ne yapabilir? Bunq’a göre çok şey. Kullanıcılar “Geçen ay market alışverişine ne kadar harcadım?” veya “Aylık ortalama kamu hizmeti faturam nedir?” gibi sorular sorabilir ve Finn, işlem verilerini anında analiz ederek yanıt verebilir. Ayrıca birden fazla bilgi parçasını birleştiren daha karmaşık sorguları da ele alabilir.
Örneğin, Niknam “Geçen Cumartesi Central Park’taki kafenin kirası ne kadardı?” gibi işlemleri aşan soruları bile yanıtlayabileceğini paylaştı. AI, "Central Park'taki kafe"nin kullanıcının işlem geçmişinde belirli bir alışverişe ve tarihe atıfta bulunduğunu anlama yeteneğine sahiptir, normal bir arama işlevinin zorlanabileceği bir şeydir. Bu tür konuşmaya dayalı sorguları etkinleştirerek Bunq, kullanıcıların kendi harcamalarını analiz etmelerini ve bilgi bulmalarını muhasebe bilgisi veya sıkıcı manuel çaba gerektirmeksizin çok daha kolay hale getiriyor.
Soru-Cevap'ın ötesinde Finn, finansal planlama ve bütçeleme konusunda da yardım ediyor. Kullanıcılar "Bu ay fazlam yeterli mi, tasarruflarımı €500 artırabili">miyim?" gibi tavsiye veya görüşler isteyebilir ve veri odaklı yanıt alabilirler. Bir kişisel muhasebeci gibi her an ulaşılabilir.
Bunq, bunu müşterileri arasında daha sağlıklı finansal alışkanlıkları teşvik etmek için kullanıyor. Internal anlamda, Bunq’un AI’sı, kullanıcıların finanslarının konsolide görünümlerini sağlamanın yanı sıra, birden fazla bağlantılı hesaptaki işlem kalıplarını analiz eder (Avrupa’nın açık bankacılık çerçevelerini kullanarak). Bu, Finn'in, kullanıcının izin vermesi durumunda, yalnızca Bunq'da değil diğer bankalarda da müşteri bakiyelerini ve harcamalarını görebileceği anlamına gelmektedir – bütçeleme ve planlama için güçlü bir özellik.
Finn’in etkisi dikkat çekiciydi.
Raporlar, Finn'in insan müdahalesi olmadan müşteri sorgularının yaklaşık %40'ını kendi başına yönettiğini ve başka bir önemli kısmına yardım ettiğini gösterdi.
Bu, Bunq’un destek personelinin iş yükünü azalttı ve kullanıcılar için yanıt sürelerini hızlandırdı. Aslında, 2024'ün başlarında Bunq, Finn'in tanıtımının müşteri etkileşimlerini her zamankinden daha verimli hale getirdiğini ve birçok sorunun AI tarafından anında yanıtlandığını iddia etti. İnsan dokunuşu gerektiren kalan sorgular için Bunq’un ekibi karmaşık sorunlara odaklanabilir, artık AI’nin basit olanları sınıflandırması nedeniyle.
Sonuç, Bunq’un kullanıcı tabanını Avrupa genelinde büyütmeye devam etmesiyle ölçeklenebilir bir müşteri hizmetleri modelidir.
Bunq'un AI'yı benimsemesi, coğrafi ve ürün bazında genişlerken geliyor. Şirket, Amerikan pazarına girmeyi hedefleyerek 2023’te bir ABD bankacılık lisansı için başvurdu ve bu tür yenilikler, giderek kalabalıklaşan neobank sahnesinde öne çıkmasına yardımcı oluyor.
Dikkat çekmek gerekir ki diğer fintech’ler de aynı yolu izliyor: ABD neobankası MoneyLion, aynı dönemde ChatGPT destekli bir arama özelliği duyurdu ve bir diğeri Dave, “DaveGPT”yi müşteri sorguları için piyasaya sürdü.
Ancak Bunq’un öne geçişi ve AI’yı çekirdek işlevselliğin içine entegrasyonu (aramayı tamamen AI ile değiştirmek), ona bir liderlik iddiası verdi.
İş perspektifinden, Bunq AI’yı yalnızca kullanıcılara yardımcı olmak için değil, aynı zamanda yeni öneriler geliştirmek için de kullanıyor. İnsanların paraları hakkında nasıl sorular sorduğunu analiz ederek, Bunq zorluk noktalarını veya popüler istekleri belirleyebilir ve potansiyel olarak bu konularda yeni özellikler veya ürünler oluşturabilir.
Örneğin, birçok kullanıcı “Yıl sonuna kadar X’i karşılayabilir miyim?” diye sorarsa, Bunq otomatik bir tasarruf planlayıcı geliştirebilir. Bu veri odaklı inovasyon, bir AI yerli bankası olmanın rekabet avantajıdır – kullanıcı etkileşimlerinden hizmet iyileştirmeye geri dönüş döngüsü çok sıkıdır.
Ancak, Bunq aynı zamanda dikkatli bağlamak için insan denetimi ile AI. Tüm AI yanıtları doğruluk ve alaka açısından izlenmektedir.
Banka, Finn'in tavsiyelerinin verilere dayanmakla birlikte, müşterilerin yargıda bulunması gerektiğini vurguladı – bu bir asistan, tamamen otonom bir finansal yönetici değil (en azından henüz değil). Ayrıca, gizlilik ve güvenlik en öncelikli konulardır; Bunq, AI'in kullanıcının izin verdiği verilere yalnızca eriştiğinden ve hassas bilgilerin korunduğundan emin olmalıdır. Şu ana kadar önemli bir sorun bildirilmedi ve müşteriler, konuşmalı bankacılığın sağladığı kolaylığa büyük ölçüde olumlu yanıt verdiler.
Bunq’un CEO’su Ali Niknam, AI yönelimini Bunq’un bankacılığı basitleştirme misyonunun bir parçası olarak çerçevelemiştir. Ona göre, geleneksel bankalar, müşterileri karmaşık arayüzler ve jargonla yüklerken, Bunq teknoloji aracılığıyla "kullanıcılar için hayatı çok daha kolay hale getirmeyi" istemektedir.
Bankacılığı bir arkadaşınıza mesaj atmak kadar kolay hale getirerek, Bunq müşteri sadakatini ve bağlılığını derinleştirmeyi ummaktadır. Nitekim, endüstri analizi, kişiselleştirme ve kullanım kolaylığının bankacılıkta müşteri memnuniyetini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.
Bunq’un AI stratejisi her iki hedefi de vurmaktadır: deneyimi kişiselleştirmek (çünkü Finn'in yanıtları sizin verilerinize ve sorularınıza özeldir) ve bunu basit hale getirmek (uygulama menülerini veya finans terimlerini öğrenmeye gerek yok).
Avrupa'da AI destekli bankacılıkta ilk hareket edenlerden biri olarak, Bunq, sektör için değerli bir örnek sunmaktadır. On milyonlarca kullanıcısı olan operasyonel bir bankanın bile, AI'yi hizmetlerinin çekirdeğine başarıyla entegre edebileceğini – bunun sadece tamamen yeni startup'lar için bir şey olmadığını – göstermektedir. Bunq'un deneyimi, diğer Avrupa bankaları ve fintech'ler tarafından yakından izlenecektir. Bu bağlamda Bunq, en yeni AI gelişmelerini sürekli olarak entegre ederek bir teknoloji şirketi haline gelmektedir. Finn ve müteakip AI özellikleri iyi performans göstermeye devam ederse, daha fazla bankanın kendi GPT tarzı asistanlarını veya dijital olarak bilinçli müşterileri çekmek için AI güdümlü kişiselleştirme özelliklerini başlatması muhtemeldir.
WeBank – Çin’in Öncü AI-İlk Bankası
AI hakkında bankacılıkta herhangi bir tartışma, kuruluşundan bu yana AI benimsemesinde öncü olan Çin’in öncü dijital bankası olan WeBank olmadan eksik kalacaktır.
WeBank, teknoloji devi Tencent tarafından desteklenen Çin’in ilk internet-yalnız bankası olarak 2014 yılında kuruldu. Başlangıçtan itibaren WeBank’ın stratejisi, milyonlarca müşterinin düşük maliyetle hizmet alması için son teknoloji tekniklerden yararlanmaktı – bu, "ABCD" mantrasında (AI, Blockchain, Cloud, Data) duyurulan bir stratejiydi. Geçtiğimiz on yıl boyunca, WeBank hızla büyüyerek, bankacılık hizmetlerine erişimi sınırlı olan birey ve küçük işletmelere krediler, ödemeler ve finansal hizmetler sağlamış ve büyük bir başarı elde etmiştir. Başarısı, işlemlerinde AI'ın derin entegrasyonuna, geleneksel bankalara kıyasla hacmi ve riski çok daha verimli bir şekilde yönetebilmesine atfedilir.Sure! Here is the translation formatted as you requested:
Content
geleceğin akıllı finansı... O, müşterileri en iyi anlayan ve finansı en iyi bilen bir kurumdur.” Bu alıntı, Baidu'nun kullanıcılar hakkındaki bilgisini (çevrimiçi davranışlarından elde edilen) Citic'in bankacılık uzmanlığıyla birleştirerek aiBank'ın müşteri içgörüsü ve hizmetinde geleneksel bankalardan daha iyi performans gösterebileceği arzusunu yakalar.
Doğrudan banka (sadece çevrimiçi) olması, aiBank'ın Çin'in geniş pazarında fiziksel varlık olmadan ülke genelindeki müşterilere ulaşabileceği anlamına geliyordu; bu önemli bir avantajdır.
Uygulamada, önümüzdeki birkaç yıl içinde aiBank dijital kredi ürünleri ve AI ile geliştirilmiş hizmetler sundu. Yapay zeka destekli kişisel krediler mobil uygulamalar aracılığıyla sunuldu ve hızlı onaylar makine öğrenimi kredi modelleri ile desteklendi. Küçük işletmeler için, Ant Group'un yaptığı gibi e-ticaret işlemlerini ve tedarik zinciri verilerini analiz etmek için AI kullanarak kredi genişletmeyi denedi.
AiBank ayrıca müşteri hizmetlerinde yapay zekayı keşfetti ve temel sorular için akıllı sohbet robotları dahil edildi. Özellikle Baidu'nun doğal dil işleme (Çince NLP) konusundaki güçlü yönlerini göz önünde bulundurarak, aiBank muhtemelen sesli asistanlar ve metin tabanlı müşteri etkileşimlerinde ileri düzey AI'dan yararlandı. AiBank’ın ayrıntılı performans verileri geniş çapta bulunmamakla birlikte, Citic ve Baidu'nun büyümeyi desteklemek için 2018 yılında sermayesini iki katına çıkardığı bildirilen operasyonlarına devam etmesi ve sermaye artışları, dikkat çektiğini gösteriyor.
AiBank için benzersiz bir açı, Baidu'nun ekosistemiyle olan sinerjisidir. Baidu, aiBank'ın finansal hizmetlerini popüler uygulamalarına entegre edebilir. Örneğin, Baidu'nun arama veya harita kullanıcıları bağlamsal olarak aiBank hizmetleri sunabilir (örneğin “taşıt kredisi” ararken bir aiBank teklifi görmek gibi). Ayrıca, Baidu'nun yüz tanıma ve ses teknolojisindeki AI araştırması, aiBank’ın güvenlik ve müşteri karşılama süreçlerinde gerçek dünya kullanımı bulmuştur. WeBank'ten Yang Qiang'ın da belirttiği gibi, yüz tanıma gibi teknolojiler, ekransız, uzaktan hesap açılmasına izin verebilir – aiBank, Baidu'nun uzmanlığı göz önüne alındığında muhtemelen benzer yöntemler kullanmıştır. Bir anlamda aiBank, Baidu'nun düzenlenmiş bir endüstride AI'nın gücünü göstermek için bir platform olarak hizmet vermiştir ve potansiyel olarak Baidu'nun AI iş piyasasındaki konumunu güçlendirebilir.
Ancak, AI temelli bir bankayı büyük bir geleneksel banka (Citic) yapısı içinde işletmenin zorlukları da mevcuttur.
Citic Bank’ın katılımı, düzenleyici uyumu sağlarken ve bankacılık altyapısı sağlarken, aynı zamanda bir startup kadar hızlı hareket etmediği anlamına gelebilir. Çin Bankacılık ve Sigorta Düzenleme Komisyonu (CBIRC) tarafından yapılan düzenleyici gözetim, aiBank’ın AI yeniliklerinin finansal risk düzenlemeleriyle uyumlu olması gerektiği anlamına geliyordu. 2021'de, Çinli düzenleyicilerin Citic ve Baidu'yu JV'nin kuruluşundaki bazı formaliteler nedeniyle cezalandırdığına dair bir anekdot ortaya çıktı - bu, ileri teknoloji bankalarının bile sıkı kurallara tabi çalıştıklarının bir hatırlatıcısıdır. Bununla birlikte, Çin'in düzenleyicileri, riskler kontrol altında olduğu sürece bankacılıkta AI ve fintech'i genellikle desteklemektedir.
2025 itibarıyla, CITIC aiBank yeni bir bankacılık girişiminde AI'nın başarılı bir entegrasyon örneği olarak belirmektedir.
WeBank kadar küresel bir tanınırlığa sahip olmayabilir, ancak bir işbirliği modelini vurgular: bir miras bankası ve bir teknoloji devi, AI temelli bir bankacılık platformunu birlikte yaratır.
Kapanış Düşünceler
Yerli AI bankalarının yükselişi, finansın daha hızlı, daha kişiselleştirilmiş ve hatta makine odaklı olduğu bir geleceğe işaret etmektedir.
Bu öncül projeler, bankaların modern teknolojiyle köklü bir şekilde yeniden düşünülebileceğini ve potansiyel olarak müşterilere son derece uygun hizmetler sunmak ve finansal sistemi yeni katılımcılara (AI ajanları veya yeterince hizmet alamayan toplumlar gibi) açmak anlamına geldiğini gösterir. İlerleyen zamanda, geleneksel bankaların kendi AI adaptasyonlarını hızlandırarak yanıt vermelerini veya AI odaklı girişimlerle ortaklık yapmalarını bekleyebiliriz. Bazı durumlarda, mevcut kuruluşlar, başarılı AI bankacılığı girişimlerini satın alarak yeteneklerini artırabilirler. Düzenleyiciler de dikkatli bir şekilde izlemektedir. AI temelli bankalar risk yönetimi ve uyumda güçlü bir performans gösterirse, düzenleyiciler bankacılıkta AI'ın daha geniş bir şekilde kullanılması için çerçeveleri güncelleyebilir, belki de AI odaklı finansal kuruluşlar için yeni lisans kategorileri oluşturabilir.
Ancak, AI temelli bankaların gelişimi, yönetilmesi gereken önemli riskler ve zorluklar da taşımaktadır. Bir büyük endişe, yönetim ve denetimdir. AI algoritmaları kredi kararları verdiğinde veya dolandırıcılığı tespit ettiğinde, tarafsız ve hatasız olduklarından emin olunması kritiktir. Kontrolsüz algoritmalar, belirli müşteri gruplarını yanlışlıkla görmezden gelebilir veya riskli krediler onaylayabilir - bu tür hatalar güveni zedeleyebilir ve düzenleyici cezalar getirir. Şeffaflık bir diğer zorluktur: bu bankaların, AI'nın eylemlerini düzenleyicilere ve müşterilere açıklanabilir kılmaları gerekmektedir.
Geleneksel finansal kurumlar için, AI temelli bankaların ortaya çıkışı çifte uçlu bir kılıçtır. Bir yandan, yeniliğin sınırlarını zorlarken, mevcut kuruluşların benimseyebileceği yeni yöntemler ve teknolojiler üretebilir. Kurulmuş bankalar Catena'nın AI iş akışlarının verimliliğinden veya Bunq’un Finn’in müşteri etkileşim başarısından öğrenebilir ve benzer fikirleri entegre edebilir. Öte yandan, bu yeni katılımcılar belirli segmentlerde güçlü rakipler haline gelebilirler.