Acwa Power’ın Türkiye Hamlesi: Bankalar Yapay Zekâyla Nasıl Hazırlanır?

Türkiye’ye 5 milyar dolarlık yabancı yatırım konuşuluyorsa, mesele yalnızca “para geliyor” başlığı değildir. Asıl kritik soru şudur: Bu büyüklükte bir yeşil enerji yatırımını finanse etmek, ölçmek ve yönetmek için bankalar ve finans kurumları ne kadar hazır? Cumhurbaşkanı Yardımcısı Cevdet Yılmaz’ın paylaştığı çerçevede öne çıkan isimlerden biri olan Suudi Arabistan merkezli Acwa Power için gündeme gelen görüşmeler, tam da bu hazırlık seviyesini test eden bir örnek.

Bugün (21.12.2025) Türkiye’de enerji dönüşümü; yenilenebilir kapasite artışı, şebeke esnekliği, depolama ve kurumsal sürdürülebilirlik baskısıyla hızlanıyor. Kış aylarında talep dalgalanması daha görünür oluyor; sanayi üretimi, konut ısınması ve fiyat oynaklığı aynı anda finansal riskleri büyütüyor. İşte bu noktada “Enerji ve Akıllı Şebekelerde Yapay Zekâ” serisinin bir parçası olarak net bir iddiam var: Yeşil enerji yatırımlarında rekabet avantajı artık ucuz fon bulmaktan çok, yapay zekâ destekli risk analizi ve yatırımcı yönetimiyle geliyor.

Aşağıda Acwa Power benzeri bir yatırımın bankacılık tarafında neyi değiştirdiğini, yapay zekânın kredi skorlama ve yatırımcı analizinde nasıl fark yarattığını ve sahada uygulanabilir bir yol haritasını anlatıyorum.

Acwa Power gündemi neden finans sektörü için kritik?

Kritik çünkü 5 milyar dolar ölçeği, tekil bir proje finansmanından çok “ekosistem finansmanı” gerektirir. Bu ölçek; kredi sendikasyonları, proje finansmanı, yeşil tahvil/lease gibi sermaye piyasası enstrümanları ve tedarik zinciri finansmanını aynı masaya getirir.

Yeşil enerji odağının altını çizmek gerekiyor. Yenilenebilir projelerde nakit akışı öngörülebilirliği (PPA sözleşmeleri, kapasite faktörleri, regülasyonlar) güçlü görünse de, pratikte şu üç risk her zaman masadadır:

• Üretim riski: Güneş/rüzgâr üretimi hava koşullarına bağlıdır; meteorolojik oynaklık artıyor.
• Şebeke ve bağlantı riski: Bağlantı gecikmesi, kısıtlama (curtailment) ve dağıtım/iletim kapasitesi projeyi vurur.
• Fiyat ve düzenleme riski: Alım garantileri, piyasa fiyatı, karbon fiyatlaması ve teşvik mekanizmaları hızla değişebilir.

Bu riskler büyüdükçe bankacılık “klasik” skor kartları yetmiyor. Yeni standart: gerçek zamanlı veri + yapay zekâ ile dinamik risk yönetimi.

Yabancı yatırımcı profili: Tek şirket değil, davranış seti

Acwa Power gibi büyük oyuncular geldiğinde bankaların işi yalnızca “kredi verip izlemek” değil. Aynı zamanda:

• yatırımcı ilişkilerini yönetmek,
• uyum (AML/KYC), yaptırım taramaları ve itibar riskini sürekli güncellemek,
• proje ekosistemindeki EPC, O&M, yerli tedarikçi gibi paydaşları finansal olarak desteklemek.

Burada yatırımcı profili analitiği devreye giriyor. Yapay zekâ, yatırımcının geçmiş proje portföylerinden sözleşme yapılarına, ülke risk tercihlerinden tedarikçi davranışlarına kadar çok boyutlu örüntüleri yakalayabilir.

Yeşil enerji proje finansmanında risk analizi: Yapay zekâ nerede fark yaratır?

Fark yarattığı yer şudur: Yapay zekâ riskin “fotoğrafını” değil, “videosunu” çıkarır. Proje finansmanında tek seferlik değerlendirme yerine, projenin yaşam döngüsü boyunca risk puanını güncelleyen bir yaklaşım daha doğru.

1) Talep ve üretim tahmini (akıllı şebeke verisiyle)

Güneş ve rüzgâr projelerinde nakit akışı, üretim tahminine dayanır. Yapay zekâ burada:

• Meteoroloji verisi (bulutluluk, rüzgâr hızı, sıcaklık)
• SCADA verisi (anlık üretim, arıza sinyalleri)
• Şebeke kısıtları (bölgesel yoğunluk, kesinti/curtailment)

gibi kaynaklardan kısa ve orta vadeli üretim tahminleri üreterek bankaya şunu sağlar: Beklenmeyen üretim düşüşü hangi ayda likidite açığı yaratacak?

Bu, kredi yapılandırmasını doğrudan etkiler. Örneğin geri ödeme takviminde mevsimsellik dikkate alınır; teminat ve rezerv hesapları gerçekçi kurulur.

2) Erken uyarı sistemleri: “Sorun çıkmadan” yakalamak

Klasik izleme, aylık/çeyreklik raporlarla yürür. Yeşil enerji projelerinde bu çok yavaş kalır. Yapay zekâ ile:

• türbin performansında anomali,
• panel veriminde düşüş,
• bakım gecikmesi,
• şebeke bağlantı kalitesi bozulması

gibi sinyaller “kredi riski”ne dönüşmeden önce tespit edilir.

Net cümle: Banka için en ucuz risk yönetimi, temerrüt sonrası tahsilat değil; temerrüt öncesi erken uyarıdır.

3) İklim ve fiziksel risk modellemesi

Türkiye’de bazı bölgelerde aşırı sıcak, dolu, sel ve fırtına gibi olayların etkisi daha görünür hale geldi. Yapay zekâ destekli iklim risk modelleri, proje sahası bazında:

• sigorta kapsamı ve prim optimizasyonu,
• ekipman seçimi (dayanım),
• bakım planı (predictive maintenance)

gibi kararları daha rasyonel hale getirir.

Yeşil enerji kredilerinde yapay zekâ ile kredi skorlama nasıl değişiyor?

Değişim şu: skorlama artık yalnızca bilanço üzerinden değil, proje davranışı üzerinden yapılıyor. Yeşil enerji yatırımlarında özel amaçlı şirketler (SPV) bilanço olarak “ince” olabilir; esas güvence proje nakit akışıdır.

Yapay zekâ ile geliştirilen kredi skorlama yaklaşımlarında bankalar şu veri katmanlarını birleştiriyor:

• Finansal veriler: DSCR, LLCR, borç yapısı, kur riski, hedge politikası
• Operasyonel veriler: kapasite faktörü, kesinti süreleri, O&M performansı
• Sözleşme verileri: PPA maddeleri, EPC gecikme cezaları, teminat koşulları
• Dış veri: piyasa fiyatları, regülasyon değişiklikleri, tedarikçi sağlık göstergeleri

Skorlama optimizasyonunda “adil ve denetlenebilir” yaklaşım şart

Bankacılıkta model kullanınca iki konu büyür: açıklanabilirlik ve önyargı riski. Benim gözlemim şu: En iyi sonuç, tamamen kara kutu bir model değil;

• açıklanabilir modeller (ör. XGBoost + SHAP açıklamaları gibi)
• uzman kurallarıyla hibrit mimari
• stres testleri ve senaryo analizleri

kombinasyonu ile geliyor.

Bu sayede kredi komitesi “model böyle dedi”ye sıkışmaz; hangi değişkenin riski artırdığını görür.

Bankalar yabancı yatırımcıyı yapay zekâ ile nasıl daha iyi anlayabilir?

Yabancı yatırımcı analizi, yalnızca KYC evrakı değil; ilişki yönetimi ve sermaye maliyetidir. Acwa Power gibi bir oyuncu, Türkiye’de tek projeyle kalmayabilir. Banka için hedef, ilk projede güven tesis edip sonraki yatırımlarda “ilk aranan finans ortağı” olmak.

Yatırımcı analitiğinde pratik kullanım alanları

1. Portföy benzerlik analizi: Yatırımcının daha önce hangi ülkelerde hangi teknolojilere (güneş, rüzgâr, depolama) yatırım yaptığı incelenir; risk iştahı çıkarılır.
2. Sözleşme tercihleri: PPA vadesi, kur/fiyat endeksleme alışkanlığı, EPC model tercihleri (turnkey vs.) gibi kalıplar yakalanır.
3. Tedarik zinciri riski: EPC ve ekipman tedarikçileri üzerinden gecikme ve maliyet aşımı riski tahmin edilir.
4. İtibar ve uyum sinyalleri: Haber akışları, yaptırım listeleri, dava/uyuşmazlık verileri, yönetim değişimleri gibi sinyaller otomatik izlenir.

Bu, bankanın hem fiyatlama (spread), hem de kredi şartları (covenant’lar) üzerinde daha tutarlı karar vermesini sağlar.

Uygulanabilir yol haritası: 90 günde nereden başlanır?

Başlamak için dev bir veri gölü şart değil. Doğru use-case seçimi ve ölçümleme ile 90 günde somut çıktı alınır.

1) Veri envanteri ve “minimum uygulanabilir model”

• Proje finansmanı dosyalarındaki sözleşmeler, nakit akışı tabloları, teknik raporlar
• Operasyon verileri (varsa SCADA / bakım kayıtları)
• Piyasa verisi (fiyat serileri, üretim istatistikleri)

Bu üç set ile basit bir erken uyarı skoru kurulabilir.

2) Model çıktısını iş akışına bağlama

Modelin ürettiği “risk puanı”, tek başına değer yaratmaz. Şunlara bağlanmalı:

• limit gözden geçirme tetikleyicileri
• teminat/rezerv hesap güncellemeleri
• saha denetimi çağrıları
• yeniden yapılandırma için erken müzakere

3) Yönetişim: Model riski yönetimi ve uyum

• Model onay süreçleri
• Versiyonlama ve izleme (drift takibi)
• Açıklanabilirlik raporları
• İç denetim ve regülasyon beklentileriyle uyum

Bu adım atlanırsa, model canlıya alınsa bile kurumsal direnç yüzünden rafta kalır.

Sık sorulan 4 soru (bankacılık perspektifiyle)

Acwa Power yatırımı gerçekleşirse bankalar için en büyük fırsat nedir?

Fırsat, yeşil enerji finansmanında ölçek yakalamak ve veri/analitik kasını büyütmektir. İlk proje, sonraki projeler için referans olur.

En büyük risk nedir?

Risk, projeyi yalnızca finansal tablolarla okumak ve operasyonel veriyi dışarıda bırakmaktır. Yenilenebilirde “teknik gerçek” nakit akışını belirler.

Yapay zekâ kredi kararını tamamen otomatikleştirir mi?

Hayır. Doğru model, kararı otomatikleştirmekten çok kararı daha hızlı, daha tutarlı ve daha açıklanabilir hale getirir.

Akıllı şebeke verisi burada neden önemli?

Çünkü şebeke kısıtları ve talep dalgalanmaları üretimi etkiler. Akıllı şebeke analitiği, proje gelirini belirleyen görünmez faktörleri görünür kılar.

Bankacılıkta yapay zekâ: Yeşil enerji finansmanının yeni standardı

Acwa Power’ın Türkiye’de yeşil enerji yatırımı için görüşmeler yürüttüğüne dair haber akışı, yalnızca enerji sektörü gündemi değil; bankacılık için bir “hazırlık testi”. Bu büyüklükteki yatırım konuşulurken şu gerçek değişmiyor: Finansman rekabeti artık faiz oranından ibaret değil; veri kalitesi ve yapay zekâ ile risk okuma kapasitesidir.

Benim duruşum net: Yeşil enerji yatırımlarında kazanan bankalar, kredi skorlama ve yatırımcı analizini yapay zekâ ile yeniden tasarlayanlar olacak. Üstelik bu yalnızca daha düşük batık oranı demek değil; doğru projeye daha hızlı “evet” diyebilmek demek.

Serinin devamında akıllı sayaç verisi, talep tahmini ve şebeke kısıtları üzerinden proje gelir riskinin nasıl modellendiğini daha teknik örneklerle ele alacağız. Şimdilik son soru şu: Sizce bankalar 2026’da yeşil enerji projelerini hâlâ “dosya üzerinden” mi değerlendirecek, yoksa “canlı veri üzerinden” mi?