Faiz İndirimi Sonrası Bankalarda Yapay Zekâ ile Denge

TCMB’nin faiz indirimi kararından sonra Ticaret Bakanı Ömer Bolat’ın yaptığı vurgu net: finansman maliyetleri düşüyor, dengelenme süreci güçleniyor ve ihracatçının rekabet gücünü artıracak destekler devam ediyor. Bu üç cümle, yalnızca makroekonomik bir değerlendirme değil; bankacılık ve finans ekipleri için çok somut bir “iş gündemi” anlamına geliyor.

Çünkü faiz indirimi gibi kararlar, bankaların kredi fiyatlamasından risk iştahına, tahsilat performansından KOBİ’lere açılan limitlere kadar birçok başlığı aynı anda etkiliyor. 2025’in son düzlüğünde (21.12.2025) şirketler yıl kapanışlarını yaparken, bankalar da 2026 planlarını netleştiriyor. Tam da bu noktada yapay zekâ destekli risk yönetimi ve kredi karar otomasyonu, “daha düşük maliyet” ve “daha sağlıklı büyüme” hedeflerinin pratik aracı haline geliyor.

Benim gözlemim şu: Birçok kurum faiz kararını sadece “fiyat” olarak okuyor. Oysa asıl kazanım, veriyi daha iyi okuyup daha hızlı aksiyon alabilen bankaların eline geçiyor. Dengeleme süreci güçleniyorsa, bunu sürdürülebilir kılmak için bankacılıkta yapay zekâ uygulamalarını doğru kurgulamak şart.

Faiz indirimi bankacılıkta hangi mekanizmayı tetikler?

Faiz indirimi, en temel haliyle fonlama maliyetinin azalması ve kredi fiyatlarının yeniden ayarlanması demektir. Fakat bankaların asıl zorlandığı yer şurası: Faiz düşerken kredi talebi canlanabilir, ancak riskler aynı hızda düşmeyebilir. Dolayısıyla “ucuzlayan para” dönemlerinde bankalar iki uç arasında kalır:

• Daha fazla kredi verip büyüme fırsatını yakalamak
• Kredi riskini artırmadan bilanço kalitesini korumak

Bu ikilemi çözen yaklaşım, riskin daha hassas ölçülmesi ve fiyatlamanın müşteri bazında daha isabetli yapılmasıdır. İşte bu, klasik yöntemlerle (statik skorlar, seyrek güncellenen limitler, manuel onay süreçleri) zor; yapay zekâ ile mümkün.

Dengeleme süreci neden “model kalitesi” demektir?

Makro görünüm olumluya döndükçe temerrüt ihtimalleri gerileyebilir; ancak her sektör aynı tepkiyi vermez. Örneğin ihracatçı bir üreticinin nakit akışı ile iç piyasaya çalışan bir perakendecinin nakit akışı farklı davranır. Dengelenme, bankanın bunu erken fark edip limit, vade, teminat ve fiyatı doğru ayarlamasıyla güçlenir.

Yapay zekâ burada şunu sağlar:

• Sektör bazlı risk sinyallerini (ciro döngüsü, tahsilat vadesi, stok dönüşü) daha erken yakalar
• Müşteri bazında “mikro stres” senaryolarını otomatik çalıştırır
• Kredi portföyünde risk yoğunlaşmasını (aynı il/ilçe, aynı tedarik zinciri, aynı alıcı grubu) görünür kılar

Yapay zekâ faiz kararlarını “daha hızlı ve daha doğru” nasıl izler?

Faiz kararının etkisi tek bir raporla anlaşılmaz. Etki, ödeme davranışı, kullanım oranı, limit talebi, erken kapama, yeniden yapılandırma gibi sinyallerin toplamıdır. Yapay zekânın bankacılıktaki en güçlü katkısı burada ortaya çıkar: çok sayıda sinyali gerçek zamanlı izleyip karara çevirmek.

Bankaların kullanabileceği 4 kritik AI kullanım alanı

1. Dinamik kredi skorlama (behavioral scoring): Müşterinin sadece geçmişi değil, güncel hesap hareketleri ve ödeme davranışıyla risk puanı sürekli güncellenir. Faiz indirimi sonrası talep artarken “iyi müşteri-kötü müşteri” ayrımı daha net yapılır.

2. Fiyatlama ve limit optimizasyonu: Aynı müşteriye tüm ürünlerde aynı marjla gitmek çoğu zaman hatadır. AI, ürün bazında kârlılık ve risk dengesini kurarak kişiye özel fiyatlama önerebilir.

3. Erken uyarı sistemleri (EWS): Kredi bozulmadan önce sinyal verir: gecikme eğilimi, hesap bakiyesindeki trend kırılması, tedarikçi ödemelerinde sapma gibi.

4. Portföy stres testi otomasyonu: Faiz indirimi tek başına risk azaltmaz; kur oynaklığı, talep daralması, enerji maliyeti gibi faktörler aynı anda devrededir. AI ile stres testleri “ayda bir” değil, “gerektikçe” çalışır.

Net ifade: Faiz indirimi dönemlerinde kazanan bankalar, krediyi sadece büyütmeyen; krediyi daha iyi seçen ve daha iyi fiyatlayan bankalardır.

İhracatçı desteği büyürken bankalar AI ile nasıl daha doğru kredi verir?

Bakan Bolat’ın mesajındaki “ihracatçının rekabet gücü” kısmı, bankalar için iki anlam taşır: ihracat finansmanı ürünleri büyür ve döviz kazandırıcı faaliyet yapan firmaların nakit akışı daha kritik hale gelir.

İhracatçı kredi değerlendirmesinde yapay zekânın pratik avantajı

İhracatçı firmalar çoğu zaman iyi ciro yapar ama nakit akışı dalgalıdır. Alacak vadeleri uzayabilir, siparişler sezonluk olabilir, navlun/enerji maliyetleri marjı sıkıştırabilir. AI burada “tek bir bilanço tarihine” bakmak yerine nakit akışı davranışını okur.

AI ile şu tür sorular netleşir:

• Firmanın döviz gelirleri hangi periyotlarda yoğunlaşıyor?
• Ana alıcıların ödeme düzeni bozuluyor mu?
• İade/iskonto oranlarında trend var mı?
• Aynı tedarik zincirinde başka firmalarda bozulma başladı mı?

Bu sayede banka, ihracatçıya:

• Daha uygun vade yapısı
• Doğru teminat karması
• Kur riskine duyarlı limit

sunabilir. Bu yaklaşım, “destek” başlığını sadece politik bir söylem olmaktan çıkarır, ölçülebilir finansman verimliliğine dönüştürür.

KOBİ’ler için “hızlı ama kontrollü” kredi

Faiz indirimi sonrası özellikle KOBİ’lerde kredi talebi hızlanır. Burada manuel süreçler darboğaz yaratır: dosya toplanır, analiz edilir, komite beklenir… Müşteri o arada başka bankaya gider.

Kredi karar otomasyonu (doğru kurgulanırsa) iki şeyi aynı anda sağlar:

• Onay süresini saatlere hatta dakikalara indirir
• Riskli müşteri segmentinde frene basmayı otomatikleştirir

Kritik şart şu: Otomasyon “herkese evet” demek değildir. Otomasyon, kurallı karar + model destekli karar kombinasyonudur.

Dengelenme sürecinde AI destekli risk yönetimi nasıl kurulur?

Dengelenme sürecini kalıcı yapmak için bankaların risk yönetiminde üç katmanı aynı anda iyileştirmesi gerekir: veri, model, operasyon.

1) Veri: Tekilleştirme ve kalite olmadan AI çalışmaz

Bankaların en sık yaşadığı sorun şudur: Müşteri verisi farklı sistemlerde parçalıdır. Limit başka yerde, teminat başka yerde, tahsilat davranışı başka raporda… AI projesi başlamadan önce yapılacak en değerli iş:

• Müşteri 360 veri setini tekilleştirmek
• Veri sözlüğünü standartlaştırmak
• Eksik/hatalı veriyi izlemek için kalite metrikleri kurmak

2) Model: Şeffaflık ve denetim izi şart

Bankacılıkta yapay zekâ uygulamaları “model risk yönetimi” olmadan sürdürülemez. Özellikle kredi kararlarında:

• Modelin hangi veriyi kullandığı
• Hangi değişkenlerin kararı etkilediği
• Ayrımcılık/önyargı testleri
• Performans drift (zamanla bozulma) takibi

düzenli yapılmalı. İyi model, sadece doğru tahmin yapan değil; açıklanabilen ve denetlenebilen modeldir.

3) Operasyon: Model çıktılarını aksiyona bağlayın

Birçok kurum iyi analitik üretip rafta bırakıyor. Oysa değer, aksiyonda:

• Erken uyarı sinyali geldiyse otomatik görev açılmalı
• Limit önerisi geldiyse ilişki yöneticisinin ekranına düşmeli
• Portföy yoğunlaşması arttıysa yeni kullandırım kuralları devreye girmeli

Bu bağ kurulmadıkça AI, “güzel rapor” olmaktan öteye geçmez.

Sık sorulanlar: Faiz kararları, AI ve otomasyon

Bankalar TCMB kararlarında yapay zekâyı doğrudan kullanır mı?

TCMB kararlarını bankalar belirlemez; ancak bankalar karar sonrası reaksiyonu (fiyatlama, vade, ürün kampanyası, risk limiti) belirler. Bu reaksiyonun kalitesi, bankanın analitik gücüyle doğru orantılıdır. Yapay zekâ, karar sonrası etkiyi hızla ölçüp doğru aksiyonu seçtiren araçtır.

Yapay zekâ riskleri azaltır mı, yoksa büyütür mü?

İkisi de mümkün. Veri kalitesi düşükse, model yanlış sinyali “çok emin” şekilde üretebilir. Doğru yönetişim ve izleme varsa AI, riskleri ölçmeyi keskinleştirir ve portföy kalitesini korur.

Nereden başlanmalı?

Benim pratik önerim: “Büyük dönüşüm” yerine, 8–12 haftada sonuç veren bir pilotla başlayın.

• KOBİ kredilerinde erken uyarı
• İhracatçı segmentte nakit akışı tahmini
• Tahsilatta önceliklendirme (hangi müşteriye önce arama/ziyaret?)

Pilot başarıyı görünür kılar; sonra ölçekleme gelir.

Faiz indirimi döneminde bankalar için 7 maddelik aksiyon listesi

Daha düşük finansman maliyetinin gerçekten “denge” üretmesi için bankaların şu adımları netleştirmesi gerekir:

1. Risk iştahını segment bazında güncelleyin (ihracatçı, KOBİ, tüketici, sektörler)
2. Dinamik skorlama ile statik skorları destekleyin
3. Fiyatlama motorunu müşteri bazında farklılaştırın
4. Erken uyarı eşiklerini yeniden kalibre edin (faiz düşüşü davranışı değiştirir)
5. Portföy yoğunlaşmasını AI ile sürekli izleyin
6. Model yönetişimini (denetim izi, açıklanabilirlik) en baştan kurun
7. Operasyon entegrasyonunu tamamlayın: model çıktısı aksiyona dönüşsün

Son söz: Denge, otomasyonla değil “akıllı otomasyonla” gelir

Bakan Bolat’ın altını çizdiği finansman maliyeti düşüşü ve dengelenme süreci, bankalar için fırsat penceresi açıyor. Fırsatı kalıcı avantaja çevirecek olan şey, krediyi büyütmekten önce krediyi daha doğru yönetmek. Bu noktada yapay zekâ, bankacılıkta “yan özellik” değil; risk, fiyatlama ve müşteri deneyimini aynı anda iyileştiren çekirdek yetenek.

Bu yazı, “Finans ve Bankacılıkta Yapay Zekâ Uygulamaları” serimizin bir parçası. Serinin devamında dolandırıcılık tespiti, tahsilat analitiği ve kredi karar otomasyonunda iyi uygulama örneklerine daha somut şekilde gireceğim.

Sizce 2026’da bankalar için daha zor olan hangisi: hızlı büyümek mi, yoksa büyürken portföy kalitesini korumak mı?