2026 Enflasyon Hedefi: Bankalar Yapay Zekâyı Neden Büyütüyor?

Cumhurbaşkanı Yardımcısı Cevdet Yılmaz’ın CNN Türk’te verdiği mesaj net: 2026 için hedef yüzde 20’nin altı, 2027 için hedef tek hane enflasyon. Bu cümle, sadece ekonomi sayfalarının manşeti değil; bankaların kredi fiyatlamasından risk iştahına, kamu tarafında sosyal desteklerin tasarımından denetim kapasitesine kadar uzanan bir zinciri etkileyen “yeni bir planlama dönemi” demek.

Benim gördüğüm gerçek şu: Enflasyon hedefi koymak yetmiyor; hedefe giden yolu her hafta yeniden ölçmek gerekiyor. İşte yapay zekâ (YZ) tam burada devreye giriyor. Bankacılıkta YZ kullanımı uzun süredir konuşuluyor ama enflasyonun aşağı yönlü patikaya girmesi hedeflendiğinde, YZ’nin rolü “verimlilik”ten çıkıp doğrudan “risk yönetimi ve öngörü” işine dönüşüyor.

Bu yazı, “Finans ve Bankacılıkta Yapay Zekâ Uygulamaları” kampanya perspektifiyle; aynı zamanda “Kamu Hizmetleri ve E-Devlette Yapay Zekâ” serisinin bir parçası olarak, 2026–2027 enflasyon hedeflerinin bankaları ve kamu dijitalleşmesini YZ üzerinden nasıl yeniden konumlandırdığını anlatıyor.

Tek cümlelik özet: Enflasyon hedefleri sıkılaştıkça, bankaların ve kamunun “tahmin–erken uyarı–denetim” kabiliyeti YZ ile güçlenmek zorunda.

Enflasyon hedefi bankacılıkta hangi taşları oynatır?

Enflasyon hedefi düştükçe bankaların en kritik iki sorusu daha da keskinleşir: “Faizi nasıl fiyatlayacağım?” ve “Temerrüt riski nereye kayıyor?” Çünkü enflasyon; mevduat maliyetinden kredi talebine, şirketlerin nakit akışından hanehalkının ödeme gücüne kadar her şeyi aynı anda etkiler.

Düşen enflasyon patikasının bankacılıktaki pratik karşılığı genelde şunlar olur:

• Kredi vadeleri uzar (öngörü artınca uzun vade daha yönetilebilir hale gelir).
• Sabit faizli ürünlere ilgi artar (hem bankalar hem müşteriler “belirsizlik primi”ni azaltmak ister).
• Takipteki alacak (NPL) dinamikleri segment bazında değişir (bazı sektörler hızlı toparlanırken bazıları gecikir).
• Sermaye planlaması daha hassas hale gelir (risk ağırlıkları, beklenen zarar hesapları, stres senaryoları).

Bu değişimlerin ortak noktası: Daha sık, daha ince kırılımlı ve daha hızlı karar. Klasik raporlama döngüleri (aylık/çeyreklik) çoğu zaman gecikmeli kalır. YZ’nin değer önerisi burada başlar.

Yapay zekâ enflasyon tahminini nasıl “işe yarar” hale getirir?

Enflasyonu tahmin etmek akademik bir egzersiz değil; bankada “yarın hangi müşteriye hangi limit, hangi fiyat, hangi vade?” sorusuna cevap üretme işidir. Bu yüzden YZ’yi doğru yere koymak gerekir.

Makro tahmin + mikro sinyal birleşimi

Bankalar artık sadece TÜFE gibi üst göstergelere bakmıyor. YZ ile makro veriyi mikro sinyallerle birleştirme eğilimi güçleniyor:

• POS/harcama trendleri (anonimleştirilmiş ve mevzuata uygun şekilde)
• Sektörel ciro hareketleri
• İthal girdi maliyetleri ve kur geçişkenliği göstergeleri
• Kira/konut ilan fiyatları gibi yüksek frekanslı sinyaller
• Tedarik zinciri gecikmeleri (özellikle imalat ve perakendede)

Doğru tasarlanmış bir YZ modeli, “enflasyon düşüyor” gibi genel bir cümleyi, “X ilinde Y gelir grubunda gecikme riski artıyor” gibi aksiyona dönüşen bir içgörüye çevirebilir.

Erken uyarı sistemleri: 30 gün yerine 7 gün

Enflasyon düşüş hedefi, bankaların risk ekiplerini rahatlatmaz; tam tersine, daha erken uyarı zorunluluğu getirir. Çünkü iniş süreci her zaman pürüzsüz olmaz: talep daralması, fiyat katılıkları, sektör bazlı şoklar, jeopolitik gelişmeler…

YZ tabanlı erken uyarı sistemleri (EWS) şu sorulara hızlı yanıt üretir:

1. Hangi müşteri gruplarında gecikme olasılığı yükseliyor?
2. Hangi sektörlerde marjlar sıkışıyor?
3. Hangi bölgelerde tahsilat performansı bozuluyor?
4. Hangi ürünlerde (KMH, kredi kartı, KOBİ kredisi) risk birikiyor?

Burada kritik konu “model var” demek değil; modelin haftalık hatta günlük operasyonla entegre olması.

2026–2027 hedefleri, risk yönetiminde YZ’yi nereye zorlar?

2026’da yüzde 20’nin altı ve 2027’de tek hane hedefi; bankaların IFRS 9 beklenen kredi zararı, limit yönetimi ve stres testlerini daha dinamik yönetmesini gerektirir. YZ’nin asıl etkisi üç başlıkta görülür.

1) Kredi skorlama: Statikten dinamiğe

Klasik skorlar çoğu zaman geçmişe bakar. Enflasyon patikası değişirken, geçmiş “yeterince benzer” olmayabilir. YZ ile:

• Gelir dalgalanması yüksek müşteriler ayrı izlenir
• Sektörel şoklara duyarlı KOBİ’ler tespit edilir
• Yeniden yapılandırma ihtiyacı daha erken yakalanır

Net duruş: Skorlama modeli yılda bir kez güncelleniyorsa, enflasyon hedefiyle uyumlu risk yönetimi yapmıyorsunuz.

2) Fiyatlama: Risk primi “kişiselleşir”

Enflasyon düşünce herkesin beklediği şey faizlerin de düşmesi. Banka açısından asıl mesele şu: Faiz düşerken risk primi nasıl doğru kalacak?

YZ tabanlı fiyatlama motorları;

• Müşteri yaşam boyu değerini (CLV) ve riskini birlikte görür
• Alternatif teklifleri (pazar faizleri) sinyale dönüştürür
• Vade–teminat–sektör kombinasyonlarını hızlı simüle eder

Sonuç: Banka “herkese aynı fiyat” yerine risk bazlı ve rekabetçi fiyat verebilir.

3) Stres testleri: Senaryo sayısı artar, süre kısalır

Tek bir baz senaryo ile yönetim kuruluna gitmek artık zayıf kalıyor. Enflasyon hedefleri konuşulurken bankaların şuna ihtiyacı var: çoklu senaryoyu aynı gün içinde çalıştırmak.

YZ destekli stres çerçeveleri;

• Enflasyon–kur–faiz kombinasyonlarını çoğaltır
• Sektör kırılımlarında etkileri otomatik çıkarır
• Sermaye yeterliliği ve likidite tamponlarını “anlık” günceller

Bu sayede stratejik plan “yılda bir PDF” olmaktan çıkar, yaşayan bir karar sistemine dönüşür.

Kamu hizmetleri ve e-Devlette YZ: Enflasyonla mücadelede görünmeyen çarpan

Bu yazı bir ekonomi yorumu olarak başlayıp bankacılığa geldi, ama serimizin teması gereği önemli bir halka daha var: kamu hizmetleri ve e-Devlet.

Enflasyonun vatandaş üzerindeki baskısını azaltmak sadece para politikasıyla olmaz; kamunun hedefli destekleri doğru tasarlaması ve suiistimali azaltması gerekir. YZ burada “kamu kapasitesi” demektir.

Hedefli sosyal destek: Daha adil, daha hızlı

YZ, doğru yönetişimle kullanıldığında:

• Gelir ve harcama şoklarını daha erken algılar
• Desteklerin kimlere, ne kadar, ne zaman gideceğini optimize eder
• Aynı haneye mükerrer yardım gibi hataları azaltır

Bu yaklaşımın faydası iki yönlüdür: Vatandaşın alım gücü desteklenir, bütçe kaynakları daha verimli kullanılır. Enflasyon hedeflerinin inandırıcılığı da buradan beslenir.

Denetim ve kayıt dışılıkla mücadele

Enflasyonla mücadelede kayıt dışılık, hem vergi tabanını aşındırır hem de fiyat davranışlarını bozar. YZ tabanlı anomali tespiti;

• Şüpheli fatura/işlem örüntülerini bulur
• Riskli mükellef segmentlerini önceliklendirir
• Denetim kaynaklarını “rastgele” değil, risk bazlı dağıtır

Burada hassas çizgi net: Şeffaflık, açıklanabilir modeller ve kişisel verinin korunması. Kamu tarafında YZ projeleri “hız” kadar “meşruiyet” de ister.

Bankalar YZ yatırımlarında nereden başlamalı? (Pratik bir yol haritası)

YZ’ye başlamak için devasa bütçelerden önce doğru sıraya ihtiyaç var. Benim işe yarar bulduğum yaklaşım: 3 ayda ölçülebilir çıktı üreten alanlardan başlamak.

1. Enflasyon duyarlı portföy haritası çıkarın
   Kredi portföyünü sektör–bölge–vade kırılımında “enflasyon şokuna duyarlılık” skoruyla etiketleyin.

2. Erken uyarı göstergelerini standartlaştırın
   “Gecikme başladı” yerine “gecikme başlamak üzere” sinyallerini tanımlayın: maaş yatma düzensizliği, POS düşüşü, limit kullanım sıçraması gibi.

3. Model risk yönetimini baştan kurun
   YZ modeli kadar, modelin izlenmesi önemlidir: drift takibi, performans raporu, açıklanabilirlik, onay süreçleri.

4. Kamu verisiyle uyumlu entegrasyon düşünün
   e-Devlet ekosistemindeki doğrulanmış veriler (mevzuata uygun şekilde) kimlik doğrulama, sahtecilik önleme ve KYC süreçlerinde verim sağlar.

5. Küçük pilot, net KPI
   Örnek KPI’lar: tahsilatta iyileşme, sahtecilik yakalama oranı, kredi tahsis süresi, yanlış pozitif alarm oranı.

Net tavır: Pilotlar “sunum” için değil, üretim sistemine geçmek için tasarlanmalı. Aksi halde YZ, kurum içinde güven kaybeder.

Sık sorulan sorular: Enflasyon hedefleri ve YZ

YZ enflasyonu tek başına düşürür mü?
Hayır. YZ bir politika aracı değil; ölçme, tahmin ve uygulama kapasitesi sağlar. Enflasyon hedefleri için gereken koordinasyonu hızlandırır.

Bankalar için en yüksek etki alanı hangisi?
Bugün en hızlı geri dönüş genelde erken uyarı + tahsilat analitiği tarafında görülür. Çünkü veri hazırdır ve sonuç ölçümü nettir.

Kamu tarafında en riskli konu nedir?
Modelin adil olması ve denetlenebilirliği. Açıklanabilir YZ ve güçlü veri yönetişimi olmadan sosyal destek/denetim uygulamalarında güven sorunu çıkar.

Enflasyon hedefi gerçekse, veri ve YZ de “kurumsal refleks” olmalı

Cevdet Yılmaz’ın verdiği 2026 ve 2027 hedefleri, bankalara ve kamuya aynı mesajı veriyor: Belirsizliği azaltmak için daha iyi ölçmek zorundayız. Bankalar açısından bu; kredi riski, fiyatlama ve stres testlerinde YZ’yi operasyonun merkezine almak demek. Kamu açısından ise e-Devlet ekosisteminde YZ ile hedefli destek, etkin denetim ve hızlı karar demek.

Ben olsam 2026 planına şunu tek cümle olarak yazardım: “Makro hedefler, mikro veriye dayanmadıkça sadece niyet beyanıdır.”

Sizin kurumunuzda soru şu: Enflasyon hedefleri aşağı inerken, risk sinyallerini haftalık mı görüyorsunuz, yoksa ay sonu raporuyla mı?

---

Bu seri kapsamında devam edeceğiz: Kamu hizmetlerinde YZ’nin karar destek sistemlerine etkisini, bankalarla veri işbirliği sınırlarını ve açıklanabilirlik pratiklerini ayrı bir yazıda ele alacağım.