Almanya’daki İflas Artışı: Bankalar Riskte Yapay Zekâ

Almanya Federal İstatistik Ofisi (Destatis), şirket iflaslarındaki artışın sürdüğünü söylüyor. Tek cümlelik bu haber, aslında finans dünyası için yüksek sesle çalan bir alarm: “Risk geri döndü ve hızlı yayılıyor.” Almanya gibi Avrupa ekonomisinin lokomotifinde iflasların artması, tedarik zincirinden ihracata, kredi geri ödemelerinden teminat değerlerine kadar çok geniş bir alana baskı yapar.

Türkiye’de bankacılık ve finans ekiplerinin bu haberi “uzak bir Avrupa gündemi” diye kenara koyması hata olur. Çünkü Türkiye’de birçok şirketin Almanya ve AB ile ticareti var; ayrıca Avrupa’daki daralma, içeride nakit akışı ve talep üzerinde zincirleme etkiler yaratır. Bu tür dönemlerde iyi risk yönetimi, iyi niyetten değil iyi veriden doğar. İyi veriyle hızlı karar almanın en pratik yolu da artık belli: yapay zekâ destekli risk yönetimi ve veri analizi.

Bu yazıda Almanya’daki iflas artışının bankalar ve finansal kuruluşlar açısından ne anlama geldiğini, yapay zekânın iflas riskini daha erken yakalamak için nasıl kullanıldığını ve “pilot proje” seviyesini aşmak için hangi adımların gerekli olduğunu net ve uygulanabilir şekilde ele alacağım.

Almanya’da iflaslar neden artarken bizi ilgilendiriyor?

Kısa cevap: Almanya’daki iflas artışı, Türkiye’deki kredi riskini ve tahsilat performansını dolaylı yollardan etkiler; ayrıca bankaların stres testlerinde “dış şok” senaryolarını ağırlaştırır.

Avrupa pazarındaki zayıflama; ihracatçıların sipariş döngülerini uzatır, fiyat baskısını artırır, stok ve alacak devir hızını bozar. Bunun bankacılıktaki tercümesi şudur:

• Nakit akışı bozulur: KOBİ’lerin işletme sermayesi ihtiyacı artar.
• Gecikme riski büyür: 1–30 gün gecikmeler “erken uyarı” sinyali olarak çoğalır.
• Teminat kalitesi düşebilir: Gayrimenkul, makine, stok gibi teminatların likiditesi azalır.
• Sektörel bulaşma hızlanır: Lojistik, otomotiv yan sanayi, kimya, metal işleme gibi alanlarda zincirleme etki görülür.

Aralık 2025’te (yıl sonu kapanışları yaklaşırken) bankaların en çok zorlandığı nokta genelde aynı: geçmişe bakarak karar verme. Oysa iflas dalgaları geçmişi değil, geleceği cezalandırır. Bu yüzden erken uyarı sistemleri, kredi skorlama ve portföy izleme tarafında yapay zekâ artık “ekstra” değil, operasyonel gereklilik.

Klasik risk yönetimi neden gecikiyor?

Kısa cevap: Klasik modeller çoğu zaman finansal tablolar ve dönemsel raporlarla beslenir; bu veriler gecikmeli geldiği için risk sinyalini geç üretir.

Birçok kurumda kredi riski hâlâ şu üçlünün etrafında dönüyor: bilanço analizi, limit politikası, teminat. Bunlar yanlış değil; fakat ekonomik dalgalanmada tek başlarına yetersiz kalıyor. Çünkü:

Finansal tablolar “geç” konuşur

Şirketin son bilançodaki güçlü görünümü, bugün çeklerini çevirebildiği anlamına gelmeyebilir. İflaslar çoğu zaman likidite şokuyla başlar; bu şok, bilanço dipnotlarına aylar sonra yansır.

Kurallar “kör noktalar” üretir

Sabit eşikler (ör. belirli oranlar, belirli gecikme günleri) işe yarar; ama her sektörde aynı sinyali vermez. Bazı sektörlerde 15 gün gecikme kritik, bazılarında 45 gün “normal” sayılır.

Portföy düzeyinde erken uyarı eksik kalır

Kredi müşteri bazında “iyi” görünür; ama aynı müşteri, riskli bir tedarikçi ağına bağımlıysa veya gelirinin büyük kısmını Almanya’ya ihracattan elde ediyorsa, portföy içi bağlar riski büyütür. Klasik izleme bu bağlantıları çoğu zaman yakalayamaz.

İşte burada yapay zekâ, özellikle makine öğrenmesi tabanlı erken uyarı yaklaşımıyla fark yaratır: Çok sayıda sinyali aynı anda okur, değişimleri yakalar ve “sıradaki olası problem”i daha erken işaretler.

Yapay zekâ iflas riskini nasıl daha erken yakalar?

Kısa cevap: Yapay zekâ, yapılandırılmış (finansal oranlar, ödeme davranışı) ve yapılandırılmamış verileri (metin, haber, e-posta, çağrı kayıtları) birleştirerek iflas riskini daha erken ve daha hassas tahmin eder.

Aşağıdaki kullanım alanları Türkiye’de bankaların ve finans kurumlarının en hızlı değer gördüğü başlıklar:

1) Erken uyarı sistemi (EWS) ile “ilk kırılmayı” yakalamak

EWS’nin amacı “temerrüt olduktan sonra sınıflandırmak” değil, temerrüde giden yolu erken görmektir. Yapay zekâ burada şu sinyalleri birlikte değerlendirebilir:

• Hesap hareketlerinde anormal nakit çıkışı / giriş düşüşü
• Çek-senet ödeme düzeninde bozulma
• Kredi kartı ticari harcamalarında profil değişimi
• Limit kullanım oranında ani sıçrama
• Tahsilat sözlerinin (promise-to-pay) tekrar eden şekilde bozulması

Bu sistem iyi kurgulanırsa risk ekipleri “yüzlerce dosyaya yetişme” stresinden çıkar; en riskli %5–10’luk kümeye odaklanır.

2) Kredi skorlama: statik puan yerine dinamik risk

Klasik skorlama, çoğu zaman başvuru anına sıkışır. Oysa ekonomik sıkışmada önemli olan, kredi verildikten sonra müşterinin “formunun” düşüp düşmediğidir.

Yapay zekâ ile dinamik kredi skoru üretildiğinde:

• Risk trendi (yükseliyor mu, düşüyor mu?) görünür olur
• Sektörel şoklar skora yansır
• Aynı müşterinin farklı ürünlerdeki davranışı birlikte okunur

3) Portföy izleme: sektör ve tedarik zinciri etkisini modellemek

Almanya’daki iflas artışı, bazı sektörleri diğerlerinden daha hızlı etkiler. Yapay zekâ ile portföyde:

• Almanya/AB gelir payı yüksek firmalar
• İhracat vadeleri uzayan segmentler
• Aynı tedarikçiye bağımlı müşteri kümeleri

daha net ayrıştırılır. Bu, risk iştahını “genel frene basmak” yerine cerrahi hassasiyetle ayarlamayı sağlar.

4) Tahsilat analitiği: doğru müşteriye doğru aksiyon

İflas dalgasında tahsilat ekiplerinin en büyük kaybı, yanlış önceliklendirmedir. Yapay zekâ;

• Hangi müşteriye hangi kanaldan (arama, SMS, saha) gidileceğini,
• Hangi yapılandırma teklifinin daha çok kabul göreceğini,
• Hangi müşterinin “kurtarılabilir” olduğunu

öngörebilir. Buradaki hedef, tahsilatı sertleştirmek değil; tahsilatı akıllandırmak.

Alınacak ders net: İflas artışında kazananlar, en çok arama yapanlar değil; en doğru kişiyi en doğru anda arayanlardır.

Bankalar için pratik uygulama planı: 90 günde somut çıktı

Kısa cevap: Doğru veri seti + net kullanım senaryosu + ölçülebilir KPI’lar ile 90 gün içinde erken uyarı ve portföy izleme tarafında çalışır bir MVP çıkar.

Aralık 2025 itibarıyla çoğu kurumun vakti az, baskısı yüksek. Bu yüzden “dev dönüşüm programı” yerine, sonuç üreten bir plan daha iyi çalışır.

1) Kullanım senaryosunu daraltın

Başlangıç için en iyi iki senaryo:

1. Erken uyarı (30–90 gün içinde bozulma tahmini)
2. Tahsilatta önceliklendirme (hangi dosya, hangi aksiyon)

2) Veri envanterini netleştirin

İşe yarayan veri kaynakları genelde kurumun zaten içinde vardır:

• Core bankacılık işlem verileri
• Gecikme, yapılandırma, limit kullanım geçmişi
• Sektör kodları, ihracat/ithalat sinyalleri (iç kaynak)
• Müşteri etkileşim notları (CRM)

3) KPI’ları baştan yazın

Aksi halde proje “model doğruluğu” tartışmasına sıkışır. Önerilen KPI’lar:

• Erken uyarı yakalama oranı: Temerrüt öncesi alarm üreten dosya oranı
• Yanlış alarm maliyeti: İncelenen ama sorun çıkmayan dosyaların yükü
• Tahsilat verimi: Dosya başına tahsilat / aksiyon başına tahsilat
• Portföy kayıp oranı: Belirli segmentte NPL ve karşılık etkisi

4) Model yönetişimini (governance) ihmal etmeyin

Finans ve bankacılıkta yapay zekâ uygulamalarının zayıf noktası çoğu zaman algoritma değil, yönetişimdir. Şunlar net olmalı:

• Modelin kararına itiraz mekanizması
• Açıklanabilirlik yaklaşımı (özellikle kredi kararlarında)
• Veri mahremiyeti ve erişim yetkileri
• Model drift (zamanla bozulma) izleme

“People also ask”: En çok sorulan 4 soru

Yapay zekâ iflası “kesin” tahmin eder mi?

Hayır. Ama amaç kesinlik değil; belirsizliği yönetilebilir hale getirmek. İyi bir erken uyarı sistemi, riskin yükseldiği dosyaları daha erken sıraya koyar.

Küçük bankalar ve finansal kuruluşlar nereden başlamalı?

En hızlı geri dönüş genelde tahsilat analitiği ve erken uyarı tarafında gelir. Veri hazırdır, çıktı operasyoneldir.

Ekonomik şoklarda model bozulmaz mı?

Bozulur; bu normal. Çözüm, modeli “bir kere kurup bırakmak” değil, periyodik yeniden eğitim ve drift takibidir.

Regülasyon tarafında en kritik konu ne?

Kredi kararlarında açıklanabilirlik ve ayrımcılık (bias) riskinin yönetimi. Modelin “neden böyle dediğini” anlatabilmek gerekir.

Almanya’daki iflas artışı bize ne söylüyor?

Almanya’da şirket iflaslarının artması, riskin yalnızca zayıf şirketleri değil; yavaş karar veren kurumları da cezalandırdığını gösteriyor. Bu dalga Avrupa’dan başlasa bile etkisi, ticaret ve finans kanallarıyla Türkiye’ye taşınır.

Benim net görüşüm şu: Bankacılıkta yapay zekâ, en çok parlak sunumlarda değil; erken uyarı panellerinde, tahsilat listelerinde ve portföy aksiyonlarında değer üretir. Bu yüzden “AI stratejisi” konuşurken cümleyi şu noktada bitirmek gerekiyor: Hangi kararı, kaç gün daha erken ve kaç puan daha isabetli vereceğiz?

Bu yazı, “Finans ve Bankacılıkta Yapay Zekâ Uygulamaları” serisinin risk yönetimi odağında bir notu. Eğer siz de kurumunuzda iflas riski tahmini, kredi skorlama veya erken uyarı sistemi kurmayı değerlendiriyorsanız, ilk adım basit: Portföyünüzde Almanya/AB etkisine açık segmentleri çıkarın ve 90 günlük bir MVP hedefi koyun.

Peki sizce 2026’ya girerken asıl rekabet nerede yaşanacak: daha ucuz fonlamada mı, yoksa riski daha erken görüp daha hızlı aksiyon almada mı?