Çoklu Medya Yapay Zekâsı: Bankalar Haimeta’dan Ne Öğrenir?

Bankaların yapay zekâ ajandası çoğu zaman tek bir yere sıkışıyor: tahminleme, skorlamalar, raporlama. Oysa sahadaki ihtiyaç daha geniş. 22.12.2025 itibarıyla üretken yapay zekâ (generative AI) araçlarının metinden görsel, videodan 3D’ye uzanan kabiliyetleri olgunlaştıkça, finans kurumları için yeni bir alan açılıyor: çoklu medya (multimodal) üretim ve operasyonu.

Haimeta gibi “tek platformda çoklu model” yaklaşımı sunan ürünler bu dönüşümü görünür kılıyor. Metinden görsel, metinden video, görselden 3D gibi akışların aynı arayüzde toplanması; bankaların müşteri iletişimi, dolandırıcılık farkındalığı, operasyon eğitimleri ve veri yönetimi gibi alanlarında somut kazanımlar üretme potansiyeli taşıyor.

Bu yazıyı “Eğitim ve EdTech Alanında Yapay Zekâ” serisinin bir parçası olarak okuyun: Çünkü bankacılıkta verimlilik kadar kritik bir başlık da çalışan eğitimi ve müşteri okuryazarlığı. Çoklu medya üretimi, tam burada devreye giriyor.

Haimeta’nın yaklaşımı bankacılık için neden önemli?

Cevap: Haimeta’nın asıl mesajı “tek bir model değil, doğru işe doğru model” yaklaşımı. Bankacılıkta yapay zekâ projelerinin büyük kısmı, model seçimi ve entegrasyon karmaşasında yavaşlıyor. Çoklu modeli tek çatı altında sunmak ise iki kritik avantaj getiriyor: standartlaşma ve hız.

Haimeta; metinden görsel, görselden görsele dönüşüm, metinden video ve görselden 3D üretim gibi akışları aynı platformda topluyor. Üstelik üretimi “insanın yerine geçmek” yerine “işi kolaylaştırmak” fikriyle konumlandırıyor. Banka tarafında bu yaklaşım, özellikle şu iki alanda çok işe yarıyor:

• İçerik üretimi ve kurumsal iletişim: Kampanya görselleri, ürün anlatım videoları, şube içi ekran içerikleri, duyurular.
• Eğitim (EdTech) ve yetkinlik geliştirme: Uyum (compliance) eğitimleri, siber güvenlik farkındalığı, müşteri temsilcisi senaryo eğitimleri.

Buradaki kritik nokta şu: Bankalar için üretken yapay zekâ, sadece “metin yazan” bir araç değil; kurum içi öğrenme tasarımını ve müşteri deneyimi iletişimini yeniden şekillendiren bir üretim hattı.

“Çoklu model” mantığı neden daha gerçekçi?

Cevap: Çünkü bankanın ihtiyacı tek tip değil. Bir gün sosyal medya için görsel, ertesi gün iç eğitim videosu, başka gün 3D bir ürün deneyimi… Tek modelle her işte iyi sonuç beklemek maliyeti ve hayal kırıklığını artırır.

Haimeta örneğinde görsel üretim tarafında farklı modellerin (ör. Recraft, Imagen, GPT Image, Flux gibi) listelenmesi; video tarafında ayrı üretim seçenekleri (ör. Runway, Veo, PixVerse gibi) sunulması; 3D’de başka modellerin yer alması şu gerçeği yansıtıyor: Üretim kalitesi, hız, telif riski, stil tutarlılığı ve maliyet işten işe değişir.

Bankalar da benzer şekilde, tek bir “kurumsal model” yerine kullanım senaryosu bazlı model portföyü ile daha tutarlı ilerler.

Finans ve bankacılıkta çoklu medya üretimi nerede kullanılır?

Cevap: En hızlı geri dönüş, dış iletişimden çok iç operasyon ve eğitimde gelir. Çünkü onay süreçleri daha yönetilebilir, veri sızıntısı riski daha kontrollüdür ve çıktının başarısı net ölçülür.

Aşağıdaki kullanım alanlarını, “hepsi bir anda” değil, birer pilot olarak düşünmek daha doğru.

1) Müşteri hizmetlerinde eğitim ve senaryo simülasyonları

Cevap: Metinden video + görsel akışları, çağrı merkezi ve şube ekipleri için hızlı eğitim içeriği üretir.

Örnek bir senaryo: “Kartım çalındı, harcama yapılmış” araması. Bankalar bu senaryoyu yazıya dökmekte iyi; fakat videolu mikro eğitim üretmek pahalı ve zaman alıcı. Metinden video araçlarıyla,

• 60–90 saniyelik mikro öğrenme videoları,
• farklı müşteri profillerine göre varyasyonlar,
• doğru/yanlış cevap karşılaştırmaları

daha düşük üretim eforuyla hazırlanabilir.

Benim gördüğüm en büyük fark şu: Saha ekipleri metinden çok görsel akışla öğreniyor. Bu, EdTech tarafında yıllardır bilinen bir gerçek; bankacılıkta ise hâlâ yeterince uygulanmıyor.

2) Dolandırıcılık (fraud) farkındalığı: “kandırılma anını” öğretmek

Cevap: Dolandırıcılık eğitimleri, gerçekçi örnek görseller/videolarla 2 kat daha akılda kalıcı olur.

Finansal dolandırıcılıkta (oltalama, sahte çağrı, sahte uygulama ekranı) başarı, kurbanın o an “normal” sanmasına dayanır. Bu yüzden eğitim içeriği de “gerçeğe yakın” olmalı.

Çoklu medya üretimiyle:

• Sahte SMS ekranı örnekleri (kişisel veri içermeden)
• Sahte çağrı akışı canlandırmaları
• Sahte yatırım vaadi reklam görselleri

üretilebilir. Burada kritik kural: Gerçek marka varlıkları ve gerçek müşteri verisi kullanılmaz. Ama “benzer” örneklerle farkındalık eğitimi kuvvetlenir.

Snippet cümle: Dolandırıcılık eğitiminde hedef, kural ezberletmek değil; “şüphe kasını” güçlendirmektir.

3) Veri yönetimi ve dokümantasyon: Görselleştirme üzerinden öğrenme

Cevap: Karmaşık süreçler (KYC, AML, kredi tahsis) görsel akışlarla daha hızlı standardize edilir.

Bankacılık süreçleri, yeni başlayanlar için çoğu zaman “akış şeması cehennemi”. Metinden görsel üretimi, ekiplerin şu tür içerikleri hızlıca üretmesini sağlar:

• Süreç akış görselleri
• Kontrol listeleri için ikon setleri
• Hata örnekleri (doğru/yanlış evrak görüntüsü temsilleri)

Bu, serimizin ana temasına da oturuyor: Yapay zekâ ile kişiselleştirilmiş öğrenme sadece quiz ile olmaz; görsel anlatım tasarımıyla olur.

4) Ürün anlatımı ve finansal okuryazarlık içerikleri

Cevap: Bankalar için büyüme, müşterinin ürünü anlamasıyla başlar; çoklu medya içerik üretimi bu bariyeri düşürür.

Kredi, sigorta, yatırım ürünleri… Hepsi “küçük puntolarla” anlatılınca müşteri güveni azalıyor. Kısa videolar, basit infografikler, açıklayıcı görseller; hem şeffaflık hem dönüşüm getirir.

Özellikle yıl sonu dönemi (Aralık) finansal kararların yoğunlaştığı bir zaman. Bankalar bu dönemde:

• “Yıl sonu bütçe planı” mikro içerikleri
• “Kredi kartı güvenliği” kısa videoları
• “Şüpheli işlem nasıl bildirilir?” akış görselleri

ile hem riskleri azaltır hem müşteri deneyimini iyileştirir.

HAI Space benzeri 3D alanlar: Bankacılık eğitiminde yeni bir sahne

Cevap: 3D sergi/alan yaklaşımı, bankalarda “sanal kampüs” fikrini pratik hâle getirir.

Haimeta’nın HAI Space yaklaşımı, üretilen içerikleri tek bir 3D alanda birleştirip paylaşılabilir bir deneyim oluşturuyor. Bankacılık ve EdTech kesişiminde bunun karşılığı şunlar olabilir:

• Uyum eğitimi galerisi: AML/KYC modülleri, vaka örnekleri ve kısa videolar tek alanda.
• Yeni çalışan onboarding alanı: Şube içi süreçler, dijital kanallar, güvenlik yönergeleri.
• Siber güvenlik farkındalık turu: Phishing örnekleri, güvenli şifre alışkanlıkları, cihaz güvenliği.

Bu tarz alanlar “metaverse” söyleminden bağımsız düşünülmeli. Asıl değer, dağınık içerikleri tek yerde toplamak ve katılımcı etkileşimini artırmak.

“Tek platformda üretim” bankada nasıl tasarlanmalı? (Pratik bir çerçeve)

Cevap: Başarılı kurulumun üç ayağı var: yönetişim, güvenlik, ölçüm.

Haimeta’nın kredi bazlı kullanım modeli (ör. günlük ücretsiz kredi, abonelikle artan üretim, eş zamanlı üretim) bankaya şunu hatırlatıyor: Üretken yapay zekâ, bir “lisans” değil; tüketim (usage) ekonomisi.

Benim önerdiğim uygulanabilir çerçeve:

1) Yönetişim: Kim ne üretebilir?

• Onaylı kullanım senaryoları listesi (eğitim, iç iletişim, kamuya açık pazarlama vb.)
• Marka dili ve görsel stil rehberi
• Telif ve içerik politikası (özellikle stok benzeri görsellerde risk yönetimi)

2) Güvenlik: Hangi veri asla girilmez?

• Müşteri PII verisi, hesap bilgisi, gerçek işlem detayları: yasak
• Kurum içi gizli prosedürlerin birebir kopyası: kontrollü
• Sentetik veri ve temsili örnekler: teşvik

3) Ölçüm: Üretim değil, etki ölçülür

Eğitim tarafında ölçüm çok nettir:

• Modül tamamlama oranı
• Quiz başarı oranı
• 30 gün sonra hatırlama testi
• Sahadaki hata/ihlal sayısındaki değişim

Müşteri içeriklerinde:

• İlk temas çözüm oranı (FCR)
• Çağrı merkezi temas azaltımı
• Şüpheli işlem bildirim hızındaki artış

Bu metrikler olmadan “AI ile içerik ürettik” sadece vitrin kalır.

Sık sorulanlar: Bankalar bu tür araçlarda neye dikkat etmeli?

Çoklu model kullanmak maliyeti artırmaz mı?

Cevap: Doğru yönetilmezse artırır. Ama model portföyünü senaryoya göre standardize ederseniz maliyet düşer.

Kural basit: “Her iş için en pahalı model” yerine, yeterli kaliteyi en düşük maliyetle veren modeli seçin. İç eğitim videosu ile kurumsal reklam filmi aynı kalite eşiğine ihtiyaç duymaz.

Üretilen görsel/video hatalı veya yanıltıcı olursa?

Cevap: Bankacılıkta üretken yapay zekâ çıktısı “taslak” kabul edilir; yayın öncesi insan onayı zorunlu olmalı.

Ayrıca finansal ürün anlatımlarında:

• Net ifadeler,
• risk uyarıları,
• yanlış anlaşılma ihtimaline karşı örneklerle açıklama

standart hâle getirilmeli.

Bu yaklaşım EdTech serisine nasıl bağlanıyor?

Cevap: Bankacılıkta eğitim, şirket içi bir “okul” gibi çalışır. Çoklu medya üretimi, kişiselleştirilmiş öğrenme ve mikro içerik tasarımını hızlandırır.

Yani konu sadece teknoloji değil: öğrenme deneyimi tasarımı.

Bankacılık için net bir öneri: 30 günde pilot planı

Cevap: En hızlı pilot, “dolandırıcılık farkındalığı + mikro öğrenme” paketidir.

30 günlük plan:

1. Hafta 1: 10 senaryo seçin (phishing SMS, sahte çağrı, sahte link, cihaz güvenliği vb.)
2. Hafta 2: Her senaryoya 1 görsel + 1 kısa video taslağı üretin
3. Hafta 3: Uyum, hukuk ve marka onayıyla yayınlanabilir hâle getirin
4. Hafta 4: 500–1.000 çalışan üzerinde pilot yapın; ölçümleyin

Eğer pilot sonunda:

• tamamlama oranı yükseliyor,
• test skorları artıyor,
• sahadaki şüpheli bildirim kalitesi iyileşiyorsa,

o zaman ölçekleme anlamlıdır.

Bir sonraki adım: “üretken yapay zekâ stüdyosu” kurmak

Haimeta gibi platformların asıl ilhamı şu: Üretken yapay zekâ, bankada tek bir ekibin aracı olmamalı; ama tamamen kontrolsüz de olmamalı. En iyi model, merkezi yönetişim + dağıtık üretim.

Eğitim (L&D), pazarlama, çağrı merkezi operasyonu ve bilgi güvenliği ekiplerinin ortak bir “AI içerik stüdyosu” ritmi kurduğunu düşünün. Haftalık içerik takvimi, onay akışı, ölçüm panosu… Bu düzen oturduğunda, üretim hızlanır; kalite de yükselir.

Yapay zekâ ile metinden görsel, video ve 3D üretim tek başına amaç değil. Bankalar için amaç, daha iyi öğrenen çalışan, daha bilinçli müşteri ve daha düşük operasyon riski. Sizce kurumunuzda ilk pilot, eğitim tarafında mı başlamalı; yoksa müşteri iletişiminde mi?