Finans kuruluşları için üretken yapay zeka, deneme aşamasından stratejik öncelik olmaya doğru hızla ilerledi. Ancak yapay zeka temel finansal iş akışlarına daha fazla dahil oldukça, uygulamaya ilişkin sorular da zorlaşıyor.

• Bir yapay zeka sistemi, mevcut erişim kontrollerini zayıflatmadan lisanslı piyasa verileri ve gizli müşteri bilgileriyle nasıl çalışabilir?
• Kararların doğru ve izlenebilir kaynaklara dayanması gerektiğinde, finansal analistler yapay zeka tarafından üretilen araştırma sonuçlarına nasıl güvenebilir?
• Finans kuruluşları, yapay zeka ajanlarına karmaşık iş akışlarını tamamlayabilecek kadar özerklik verirken, düzenlemeye tabi finansal hizmetlerin gerektirdiği yönetişimi, güvenliği ve insan gözetimini nasıl koruyabilir?

Google Cloud’un Gemini Enterprise for Financial Services çözümü, bu sorulara yönelik bir yaklaşım sunuyor. 25 Ağustos 2026’da duyurulan bu çözümle, ajan tabanlı yapay zeka amaca yönelik finansal beceriler, finansal sistemlere ve lisanslı veri kaynaklarına güvenli bağlantılar, iş akışlarını yürütebilen ajanlar ve açık bir iş ortağı ekosistemi aracılığıyla sermaye piyasalarına ve kurumsal bankacılık süreçlerine taşınıyor.

Daha geniş bir perspektiften bakıldığında, bu platform yeni bir kurumsal yapay zeka ürünü olmanın ötesine geçiyor. Bankalar, varlık yöneticileri, portföy yöneticileri, özel sermaye şirketleri ve diğer finansal kuruluşlar için yapay zeka kullanımının bir sonraki aşamasının, güçlü bir modele erişmekle sınırlı kalmayıp, ajanların gerçek finansal iş akışlarında güvenilir şekilde çalışmasını sağlayan bulut, veri, entegrasyon, kimlik, güvenlik ve yönetişim temellerini kurup kuramayacağına bağlı olduğuna işaret ediyor.

Finansal Yapay Zeka Güçlü Bir Modelden Daha Fazlasına İhtiyaç Duyar

Finansal hizmetler, yapay zeka için özellikle zorlu bir ortamdır.

• Bir finansal analistin, bir işlem için hazırladığı değerlendirme notunda lisanslı piyasa verilerini, kurum içi finansal modelleri, kuruma özel araştırmaları ve gizli müşteri dokümanlarını bir araya getirmesi gerekebilir.
• Bir müşteri yöneticisi, toplantı öncesinde bir müşteri hakkında kapsamlı bir görünüm elde etmek isteyebilir.
• Bir kredi ekibinin, bir şirketin finansal durumunu, ortaklık yapısını, piyasa koşullarını ve karşı tarafın riskini birlikte değerlendirmesi gerekebilir.

Bu iş akışları güncel, yetkili, izinli ve denetlenebilir bilgilere dayanır. Genel amaçlı bir model etkileyici yanıtlar üretebilir, ancak finansal işlemler için bu tek başına yeterli değildir.

Bu ayrımı temel alan Gemini Enterprise for Financial Services dört ana bileşen etrafında inşa edilmiştir:

1. Amaca yönelik finansal beceriler: Ajanlara belirli görevleri bir finans kuruluşunun çalışma biçimine uygun şekilde gerçekleştirmeyi öğreten, yeniden kullanılabilir talimat ve bağlam paketleri
2. Güvenli MCP konnektörleri: Mevcut veri yetkilendirmelerini ve erişim izinlerini koruyarak finans platformlarına ve lisanslı veri kaynaklarına doğrudan entegrasyon
3. İşleri yürütebilen ajanlar: Yalnızca soruları yanıtlamakla kalmayan, çok adımlı finansal araştırma ve iş akışlarını gerçekleştirebilen yapay zeka ajanları
4. Açık bir iş ortağı ekosistemi: Kuruluşların tek bir tedarikçiye bağımlı kalmadan platformu üçüncü parti ajanlar, finans teknolojisi sağlayıcıları ve sistem entegratörleriyle genişletebilmesini sağlayan ekosistem

Bunların ardında; özel veri izolasyonu, mevcut erişim kontrollerinin devralınması ve izlenebilir kaynak gösterimleriyle doğrulanabilir bilgiye dayandırma gibi yetenekleri olan bir merkezi yönetişim kontrol katmanı yer alır.

Bu yetkinlikler bir araya geldiğinde, finansal yapay zekayı izole pilot uygulamalardan canlı ortama taşımak için kullanışlı bir yol haritası sunar.

1. Finansal Uzmanlığı Yeniden Kullanılabilir Yapay Zeka Becerilerine Dönüştürün

Gemini Enterprise for Financial Services‘in en önemli fikirlerinden biri finansal becerilerdir (skills).

Beceriler, bir yapay zeka ajanına belirli bir görevi kurumun yaklaşımına uygun şekilde nasıl gerçekleştireceğini öğreten, yeniden kullanılabilir talimat ve bağlam paketleridir. Raporlama formatlarını tanımlayabilir, belirli bir veri kesitinin nasıl alınacağını belirleyebilir veya standartlaştırılmış bir araştırma metodolojisini sisteme aktarabilir. Bu beceriler Google’ın Financial Research ajanında ve kuruluşların kendi ekiplerinin geliştirdiği ajanlarda kullanılabilir.

Bu önemlidir, çünkü bir finans kuruluşunun uzmanlığı yalnızca verilerinde bulunmaz. Kurumsal bilgi; analistlerin nasıl araştırma yaptığı, müşteri yöneticilerinin müşteri sunumlarını nasıl hazırladığı, risk ekiplerinin maruziyeti nasıl değerlendirdiği ve yatırım profesyonellerinin finansal analizleri nasıl yapılandırdığı gibi temel çalışma biçimlerinde de ortaya çıkıyor.

Bir şirket araştırma notu hazırlayan bir analisti düşünün. Genel amaçlı bir yapay zeka asistanı şirketin son finansal bildirimlerini ve kazanç görüşmesini özetleyebilir. Finans becerisi ise kurumun kendi araştırma metodolojisini, tercih ettiği çıktı yapısını, veri gereksinimlerini ve biçimlendirme kurallarını bu sürece dahil edebilir. Böylece ortaya çıkan çalışma, kurumun halihazırda uyguladığı yönteme çok daha yakın olabilir.

Bu yaklaşım, iki önemli kurumsal değer katmanı oluşturur:

• Bilgi: Kurum ne biliyor?
• Metodoloji: Kurum bu bilgiyi nasıl uyguluyor?

Metodolojinin yeniden kullanılabilir becerilere dönüştürülebilmesi, kurumların genel amaçlı yapay zeka desteğinden kuruma özel tekrarlanabilir iş akışlarına geçmesine yardımcı olabilir.

2. Yapay Zekayı Finansal İşlerin Gerçekleştiği Sistemlere Bağlayın

Yapay zeka, finans uzmanlarının halihazırda kullandığı sistemlere ve bilgilere erişebildiğinde çok daha değerli hâle gelir.

Gemini Enterprise for Financial Services, MCP konnektörlerini kullanarak kurum ortamındaki finansal platformlara ve lisanslı veri kaynaklarına doğrudan bağlanır. Google Cloud, erişimin mevcut yetkilerle sınırlı kaldığını, yani lisanslı verilerin lisanslı, izinli verilerin ise izinli kalmaya devam ettiğini belirtmektedir.

Konnektör ekosistemi birkaç önemli kategoriyi kapsar:

Üretkenlik ve işbirliği

• Google Workspace, yapay zekanın Dokümanlar, E-Tablolar ve Slaytlar üzerinde canlı içerikleri analiz etmesine ve oluşturmasına olanak tanırken, kurumsal DLP politikalarına uyulmasını da destekler.
• Microsoft 365; Excel, Word ve PowerPoint ile doğrudan entegrasyon sağlayarak finansal modellerin, araştırma notlarının ve müşteri sunumlarının yapay zeka iş akışlarıyla oluşturulmasını ve güncellenmesini mümkün kılar.

Piyasa verileri ve finansal göstergeler

Platform; Daloopa, FactSet, Finnhub, Fiscal.ai, Guidepoint ve S&P Global gibi sağlayıcılara bağlanabilir. Bu kaynaklar yapılandırılmış finansal veriler, çok varlıklı veri setleri, kazanç bilgileri, araştırma ve uzman ağı içgörüleri ile sektör ve emsal analizlerini kapsar.

Risk, derecelendirme ve özel piyasalar

Moody’s, MSCI ve PitchBook için sunulan konnektörler, yapay zeka erişimini, karşı taraf riskini, derecelendirmeleri, temerrüt modellerini, faktör risklerini, özel sermayeyi, girişim sermayesini, kredi, birleşme ve satın almalar (M&A), değerlemeleri ve fon performansını içeren alanlara genişletir.

Mevzuat ve kurum kayıtları

• SEC EDGAR, 10-K, 10-Q ve 8-K gibi yasal bildirimlerin kaynak gösterimleriyle birlikte alınmasını destekler.
• Dun & Bradstreet, kurumsal hiyerarşi kayıtlarına erişim yoluyla ticari müşteri alımı (onboarding) ve İşletmeni Tanı (KYB) doğrulamasını destekler.

Dijital varlıklar ve endeksler

CoinDesk Data and Indices, çoklu varlık stratejileri için kurumsal düzeyde dijital varlık fiyatlandırması, gösterge endeksleri ve kripto piyasası istihbaratı sunar.

Bu ekosistemin önemi öncelikle mimari açıdan ortaya çıkıyor. Finansal kurumlar tek bir veri tabanı üzerinden çalışmaz. İş akışları; kurum içi uygulamalar, üretkenlik platformları, piyasa verisi sağlayıcıları, yasal kayıtlar, araştırma sistemleri ve uzmanlaşmış finansal teknolojiler arasında dağılır.

Bu gerçeği göz ardı eden bir yapay zeka stratejisi, izole edilmiş başka bir uygulama yaratır. Canlıya hazır bir strateji ise temel verileri halihazırda çevreleyen izinleri, yetkileri, bağlamı ve yönetişimi korurken yapay zekayı mevcut ortama bağlar.

3. Soru Yanıtlamaktan Finansal İş Akışlarını Yürütmeye Geçin

En büyük değişim, sohbet dayalı yapay zekadan ajan tabanlı yürütmeye geçiş olabilir. Geleneksel bir asistan şu soruyu yanıtlayabilir: “Bu şirketin geliri son dört çeyrekte nasıl değişti?”

Ajan tabanlı bir sistem ise bunu çok daha ileriye taşıyabilir. İlgili finansal bildirimleri bulabilir, diğer yetkili kaynaklardaki finansal verilerle birleştirebilir, tanımlanmış bir araştırma metodolojisini uygulayabilir, bir rapor oluşturabilir, kullandığı kaynakları gösterebilir ve çıktıyı analistin halihazırda kullandığı formatta sunabilir.

Google Cloud’un Financial Research ajanı bu modele göre tasarlanmıştır. Google tarafından geliştirilen ve yönetilen ajan, uçtan uca finansal araştırma yapabilir. 50’den fazla temel beceriye sahip olan bu ajan, metodolojisini güven skorları, açık araştırma yöntemleri, denetlenebilir veri anlık görüntüleri ve hassas kaynak gösterimleriyle görünür kılar. Analistler bunu doğrudan Gemini Enterprise uygulaması içinde kullanabildikleri gibi, Agent-to-Agent (A2A) API’leri üzerinden mevcut ajan iş akışlarına da entegre edebilirler.

Bu mimari, finans alanında çok çeşitli kullanım senaryolarının önünü açar.

• Danışman içgörülerini geliştirme: Müşteri ilişkileri yöneticileri ve varlık danışmanları, müşteri görüşmelerine hazırlanmak ve etkileşimi güçlendirmek için yapay zeka tarafından üretilen içgörüleri, kişiselleştirilmiş önerileri ve özel materyalleri kullanabilir.

• KYC araştırmasını ve analizini derinleştirme: Yapay zeka; PDF’leri, Excel dosyalarını ve SEC bildirimlerini işleyerek, karmaşık kurumsal hiyerarşileri haritalandırarak, risk profillerini değerlendirerek ve nihai faydalanıcıları (UBO) belirleyerek özel bankacılık ve prime brokerage müşteri alım süreçlerini destekleyebilir.

• Portföy dayanıklılığını artırma: Alım-satım (trading) masaları, makroekonomik şoklar sırasında tahvil portföy riskini analiz etmek için yapay zekayı kullanabilir. Google Cloud, bu iş akışının karmaşık risk analizi süresini 5 dakikanın altına indirirken otomatik süre koruma (duration-hedging) stratejisi önerileri sunabildiğini belirtiyor.

• Kredi piyasasındaki fırsatları keşfetme: Yapay zeka, kredi verilerini analiz ederek olası yanlış fiyatlamaları tespit edebilir ve uygulanabilir alım-satım fikirlerini öne çıkarabilir. Böylece fırsatlar artırılırken operasyonel risk ve underwriting süreçlerindeki gecikmeler azaltılabilir.

• Tahvil ihracını hızlandırma: Sabit getirili menkul kıymetler ve underwriting ekipleri, müşteri sunumu hazırlık süresini günlerden dakikalara indirmek için yapay zekayı kullanabilir. Bu da ekiplerin potansiyel müşterileri daha erken belirlemesine, işlem kapasitesini artırmasına ve yeni işler için rekabet etme yeteneğini geliştirmesine yardımcı olur.

Bu iş akışlarının ortak noktası, bunların basit soru-cevap senaryoları değil; birden fazla sistemi, kaynağı, uzmanlaşmış muhakemesi, tanımlanmış çıktıları ve ölçülebilir sonuçları olan iş süreçleri olmalarıdır. Ajan tabanlı yapay zekanın içerik üretmenin ötesinde değer yaratmaya başladığı yer tam da burasıdır.

4. Veri Yetkilendirmelerini ve İzinleri Yapay Zeka Mimarisinin Bir Parçası Olarak Ele Alın

Finansal hizmetlerde erişim kontrolü, ürünün bir parçasıdır. Bir analist otomatik olarak her müşteri dosyasına erişim hakkına sahip olmamalıdır. Lisanslı bir piyasa veri akışının belirli kullanım hakları vardır. Hassas finansal bilgiler katı dahili politikalara ve yasal gereksinimlere tabi olabilir.

Yapay zekanın da aynı sınırlar içinde çalışması gerekir.

Gemini Enterprise for Financial Services, mevcut rol tabanlı kontrolleri korumak için MCP konnektörlerini kullanır ve erişimi kurum tarafından zaten sürdürülen yetkilere bağlı tutar. Platformun yönetilen kontrol katmanı ayrıca VPC ve CMEK, özel veri izolasyonu ve izlenebilir kaynak gösterimleriyle doğrulanabilir temellendirme gibi yetenekleri destekler.

Buradan daha geniş bir mimari prensibe ulaşabiliriz: Yapay zeka izinleri, mümkün olan her durumda, kurumsal ortamın mevcut yetkilendirme mantığını devralmalıdır.

Bu; IAM, veri sınıflandırması, şifreleme, DLP, ağ kontrolleri, denetim günlüğü ve politika uygulamasının yapay zeka mimarisine dahil edilecek şekilde tasarlanması gerektiği anlamına gelir.

Yapay zeka ajanları daha fazla özerklik kazandıkça riskler de artar. Araştırma özeti oluşturan bir asistan belirli bir risk taşır. Birden fazla finansal sistemi sorgulayabilen, müşteriye yönelik içerik oluşturabilen, bir iş akışını başlatabilen veya sonuçlarını başka bir ajana aktarabilen bir ajan ise çok daha geniş bir operasyonel etki alanına sahiptir.

Bir ajanın yapabildikleri arttıkça, kimlik, yetkilendirme, izleme ve onay mekanizmaları etrafındaki kontroller de güçlenmelidir.

5. Tüm Finans Teknolojileri Genelinde Birlikte Çalışabilecek Bir Mimari Kurun

Google’ın açık ekosistem yaklaşımının bir başka önemli mesajı da şu: Bir finans kuruluşunun yapay zeka kullanmaya başlamak için kullandığı tüm diğer teknolojileri değiştirmesi pek olası değil.

Bankalar ve finansal kuruluşlar halihazırda üretkenlik için Google Workspace veya Microsoft 365’i, araştırma için özelleştirilmiş piyasa veri platformlarını, KYC ve müşteri alımı için özel sistemleri, risk ve portföy uygulamalarını, yasal veri kaynaklarını ve kendi dahili sistemlerini kullanabilir. Yapay zeka katmanının, kullanılan tüm teknolojilerle çalışabilmesi gerekir.

Gemini Enterprise for Financial Services bu ilke doğrultusunda tasarlanmıştır; mevcut sistemleri ve verileri ajanlarla bağlamak için konnektörleri kullanır. Platform ayrıca üçüncü parti ajanlar ve uygulama ortakları aracılığıyla genişletilebilir.

Google Cloud; D&B Business Verification, FlowX, Obin Financial ve S&P Global gibi kuruluşların partner ajanlarını öne çıkarıyor. Bu yetenekler; ticari müşteri alımı, kredi dokümanlarının eksiksizliğini kontrol etme, doküman mutabakatı, finansal analiz, çok adımlı veri erişimi, rapor oluşturma ve enerji ile sürdürülebilirlik araştırması gibi kullanım alanlarını kapsıyor.

Finans kuruluşları açısından bu açık yaklaşım, her departman için birbirinden kopuk yapay zeka pilotları oluşturma eğilimini azaltabilir. Bunun yerine kuruluşlar, uzmanlaşmış finans ajanlarının güvenilir veriler üzerinde çalıştığı ve ortak yönetişim kontrolleri uyguladığı ortak bir kurumsal mimari geliştirebilir.

Pratik bir model şöyle görünür:

Finansal Veriler ve Sistemler → Güvenli Entegrasyon → Yapay Zeka Becerileri → Ajanlar → Yönetişim ve Güvenlik → İnsan Denetimi → Gözlemlenebilirlik

Her katman farklı bir gereksinimi karşılar ve asıl değer bu katmanların birlikte çalışmasını sağlamaktan gelir.

6. Temellendirme ve İzlenebilirliği Her Finansal İş Akışının Bir Parçası Haline Getirin

Finansal hizmetlerde kulağa makul gelen bir yanıt yeterli değildir. Analistlerin, portföy yöneticilerinin, risk ekiplerinin ve uyum profesyonellerinin bilginin nereden geldiğini, hangi verilerin kullanıldığını ve çıktının nasıl oluşturulduğunu anlayabilmeleri gerekir.

Gemini Enterprise for Financial Services, yönetilen ortamının bir parçası olarak doğrulanabilir temellendirme ve izlenebilir kaynak gösterimlerini destekler. Financial Research ajanı ayrıca güven skorları, açık araştırma metodolojileri, denetim için anlık veri görüntüleri ve hassas kaynak gösterimleri sunar.

Bu yetenekler, kurumsal yapay zekayı değerlendirmek için daha kapsamlı bir yaklaşım gerektiğine işaret ediyor. Soru yalnızca “Model doğru mu?” olmamalıdır.

Finansal kurumlar ayrıca şunları da sormalıdır:

• Yanıt doğru kaynaklara temellendirildi mi?
• Bu kaynaklar söz konusu kullanıcı ve iş akışı için yetkilendirilmiş miydi?
• Analist, sonucu temel kanıtlara kadar izleyebilir mi?
• Kurumun gerekli metodolojisine uyuldu mu?
• Başka bir kişi yapılan akıl yürütmeyi inceleyip yeniden oluşturabilir mi?

Bu yaklaşım, yapay zeka değerlendirmesini model performansıyla sınırlı olmaktan çıkarıp iş akışı güvenilirliğine ve denetlenebilirliğine odaklanır. Düzenlemeye tabi kuruluşlar için bu çok daha anlamlı bir ölçüttür.

7. Uzmanlığın Önemli Olduğu Noktalarda İnsanı Sürece Dahil Edin

Ajan tabanlı yapay zeka, finansal araştırma ve analiz işlerinin önemli bir bölümünü otomatikleştirebilir. Ancak profesyonel muhakeme hâlâ vazgeçilmezdir.

Google Cloud’un finansal kullanım senaryoları, profesyonellerin karmaşık görevleri daha hızlı ve tutarlı bir şekilde tamamlamasına yardımcı olmayı amaçlar.

• Danışman içgörüleri, müşteri ilişkileri yöneticilerini destekleyebilir.
• KYC iş akışları, araştırma süreçlerini hızlandırabilir.
• Portföy analizi, risk ve hedging seçeneklerini ortaya çıkarabilir.
• Kredi ajanları, potansiyel fırsatları belirleyebilir.
• Tahvil ihracı iş akışları, hazırlık sürecini hızlandırabilir.

Her durumda yapay zeka büyük miktarda bilgiyi ve tekrarlayan analizleri işleyebilirken, finans uzmanları kararlardan ve müşteri sonuçlarından sorumlu kalmaya devam eder. Bu durum uzmanlığın ekonomisini değiştirir.

• Bir müşteri ilişkileri yöneticisi, müşteri bilgilerini toplamak için daha az zaman harcayarak asıl görüşmeye daha fazla zaman ayırabilir.
• Bir kredi analisti, belge toplamak için daha az zaman harcayıp olası sonuçları değerlendirmeye daha fazla zaman ayırabilir.
• Bir yatırım uzmanı, dağınık veri kaynaklarında arama yapmak için daha az zaman harcayıp yatırım tezini iyileştirmeye daha fazla zaman ayırabilir.
• Bir uyum ekibi, bilgileri manuel olarak takip etmek için daha az, riskleri değerlendirmek içinse daha fazla zaman ayırabilir.

Amaç, uzmanlığın kendisini ortadan kaldırmak değil; uzmanlık muhakemesinin etrafındaki işleri otomatikleştirmektir.

8. Teknolojiyi Şekillendiren Finans Kurumlarının Deneyimlerinden Yararlanın

Google Cloud, bu yeteneklerin Deutsche Bank ve CME Group gibi finans kuruluşlarıyla işbirliği içinde geliştirildiğini ve teknolojinin sektörün operasyonel gerçeklerini yansıtmasının hedeflendiğini belirtiyor.

Örneğin, Deutsche Bank, Financial Research ajanının tasarımında iş ortağı olarak çalışmıştır. Veri koruma, yönetişim, günlük iş akışları, manuel araştırma yükünün azaltılması ve çıktıların tutarlılığının ve denetlenebilirliğinin geliştirilmesine odaklanmıştır. BNY, Citi Wealth, Lloyds Banking Group, Macquarie Bank ve Signal Iduna gibi firmalar da iş gücüne ajan tabanlı iş akışı araçları sunmak için Gemini Enterprise’ı kullanmaktadır.

Bu, kendi yapay zeka stratejisini oluşturan kuruluşlara önemli bir mesaj veriyor. Finansal yapay zeka, sektörün gerçeklerine sonradan uyarlanmak yerine en başından bu gerçekler etrafında tasarlanmalı.

9. Ajanları Ölçeklendirmeden Önce Temeli Oluşturun

Gemini Enterprise for Financial Services, Google Cloud altyapısı ve Gemini Enterprise platformu üzerinde çalışarak kuruluşlara kurumsal güvenlik, yönetişim, uyum ve maliyet yönetimi yeteneklerine erişim sağlar.

Google Cloud, müşteri verilerinin, iş kurallarının, fikri mülkiyetin, özel ajanların ve model çıktılarının kuruluş içinde özel kaldığını ve müşteri verilerinin Google’ın temel modellerini eğitmek veya ince ayar yapmak için kullanılmadığını belirtiyor.

Kurumsal temel önemli olsa da, kuruluşların yapay zekanın kendi ortamlarına nasıl uyum sağlayacağını ayrıca tasarlaması gerekir. Ajanları departmanlar genelinde ölçeklendirmeden önce finans kuruluşları şu soruları yanıtlamalı:

• Hassas finansal veriler nerede tutuluyor?
• Hangi veri kaynaklarında lisanslama veya yetki kısıtlamaları var?
• Farklı sistemlerdeki erişim kontrolleri birbiriyle tutarlı mı?
• Hangi finansal iş akışları ajan tabanlı otomasyona uygun?
• Hangi noktalarda zorunlu insan onayı gerekiyor?
• Finansal uzmanlık nasıl yeniden kullanılabilir becerilere dönüştürülecek?
• Çıktılar nasıl temellendirilecek ve değerlendirilecek?
• Ajanlar ölçekli olarak çalışmaya başladığında nasıl izlenecek?
• Kullanım arttıkça yapay zeka maliyetleri nasıl yönetilecek?

Bu sorular, yapay zeka deneyleri ile canlıya geçişin kesişim noktasında yer alır.

Başarılı bir uygulama için yalnızca bir model seçmek veya yapay zeka asistanı devreye almak yetmez. Güvenli bulut altyapısı, iyi yönetilen veriler, güvenilir kurumsal entegrasyon, kimlik ve erişim yönetimi, ajan orkestrasyonu, gözlemlenebilirlik, maliyet kontrolleri ve nerede yapay zekanın eyleme geçebileceğini, nerede sorumluluğun insanlarda kalacağını açıkça tanımlayan bir işletim modeli birlikte ele alınmalıdır.

Yapay Zeka Denemelerinden Canlıya Hazır Finansal Yapay Zekaya

Gemini Enterprise for Financial Services, kurumsal yapay zekanın hangi yöne doğru ilerlediğini gösteriyor.

Bugün analistler, trader‘lar, müşteri yöneticileri veya uyum profesyonelleri yapay zekanın yanıt vermenin ötesine geçtiği çözümleri kullanmaya başlıyor. Modern finansal hizmetler yapay zekası platformları, giderek daha fazla kurumsal bilgiyle çalışacak, finansal verilere bağlı kalacak, temel kurumsal uygulamalarla entegre olacak ve yapılandırılmış iş akışlarını yürütecek şekilde tasarlanıyor.

Fırsat oldukça büyük. Bir yapay zeka ajanı, finansal verileri, araştırmaları, kurum içi bilgileri ve alan uzmanlığına özel metodolojileri dakikalar içinde bir araya getirebilir. Dağınık bilgileri yapılandırılmış bir analize dönüştürebilir, denetlenebilir bir çıktı oluşturabilir ve sonucu başka bir iş akışına aktarabilir. Ancak bu yetenekler, temel mimari bunları güvenli bir şekilde destekleyebildiğinde kurumsal ölçekte değer yaratabilir.

Finans kuruluşları için stratejik hedef, güvenilir verileri, güçlü bulut altyapısını, uzmanlaşmış finans becerilerini, akıllı ajanları ve yönetişimi bir araya getiren yapay zekaya hazır bir temel oluşturmak olmalıdır. Model, bu temelin yalnızca bir parçasıdır. Veri mimarisi, entegrasyon katmanı, güvenlik modeli, kimlik kontrolleri ve operasyonel görünürlük de en az model kadar önemlidir.

Kartaca Nasıl Yardımcı Olabilir?

Ajan tabanlı yapay zekayı değerlendiren finans kuruluşları için ilk adım, yapay zekanın mevcut sistemler, veriler ve iş akışları üzerinde güvenli şekilde çalışmasını sağlayacak sağlam bir temel oluşturmaktır.

Kartaca, işletmelerin yapay zeka entegrasyonuna hazır hâle gelmek için bulut, veri ve uygulama ekosistemlerini tasarlamasına ve modernleştirmesine yardımcı oluyor. Temel yetkinliklerimiz arasında bulut modernizasyonu ve mimarisi, güvenli veri platformlarının kurulumu, kurumsal uygulamalar arası entegrasyon, özel yapay zeka ve ajan geliştirme, kimlik ve erişim yönetişimi ile canlı ortamdaki sistemler için kapsamlı gözlemlenebilirlik yer alıyor.

Finans ekipleri için yapay zekanın ihtiyaç duyduğu bilgi ve sistemlere erişebildiği, aynı zamanda veri yetkilendirmelerine, güvenlik politikalarına, geçerli düzenleyici ve kurum içi yönetişim gerekliliklerine ve operasyonel sınırlarına uyduğu bir ortam yaratıyoruz.

Finansal hizmetlerde ajan tabanlı yapay zeka için güvenli ve ölçeklenebilir bir temel kurmaya hazır mısınız? Bulut, veri ve kurumsal sistemlerinizdeki yapay zeka fırsatlarını canlıya hazır iş akışlarına dönüştürmek için bizimle iletişime geçin.