Yapay zeka, uyumluluk taramalarında önemli bir araç olabilir, ancak ‘henüz’ yeterli seviyeye hiç de yakın değil…
Yayımlanan yakın tarihli bir analize göre yapay zeka, uyumluluk taramalarında önemli bir araç olsa da, tek başına tüm sorunları çözmeye yetmiyor.
Analizde, finans kurumlarında uygulanan standart tarama yöntemlerinin farklı risk profillerini göz ardı ettiği vurgulanırken her kurumun işlem hacmi, müşteri yapısı ve operasyonel risklerinin birbirinden farklı olduğunun altı çiziliyor. Dolayısıyla “herkese aynı yaklaşım” anlayışının yanlış sonuçlara yol açabileceği belirtiliyor.
Yapay zeka sistemlerinin sıklıkla eskimiş veya güncellenmeyen kara listeler, izleme listeleri ve risk kriterleri ile çalıştığına dikkat çekilen analizde ilgili durumun, ya gereksiz alarm üretimine ya da risklerin tespit edilememesine sebep olabileceği ifade ediliyor.
Bu bağlamdaki sonuçların uyumluluk ekipleri üzerinde ciddi bir iş yükü yarattığının belirtildiği çalışmada, yapay zeka sistemlerinin yüksek sayıda uyarı üreterek ekiplerin dikkatini dağıtabildiği ve kaynakların verimsiz kullanımına yol açabildiğine işaret ediliyor.
Öte yandan analizde, yapay zekânın karar alma mekanizmalarının genellikle “kara kutu” gibi işlediği ifade ediliyor. Hangi kriterlerin nasıl değerlendirildiği net bir şekilde ortaya konulmadığı için regülatörlerin talep ettiği şeffaflık ve hesap verebilirlik gereksinimlerinin karşılanmasında sorunların yaşandığı detayı aktarılıyor.
İnsan faktörü hâlâ kritik öneme sahip
Raporda, yapay zekanın güçlü bir araç olmasına karşın, insan gözetiminin ve mantık tabanlı kuralların hâlâ kritik önemde olduğu vurgulanıyor. Analize göre özellikle karmaşık, hassas veya çok boyutlu vakalarda insanların devreye girmesi gerektiği açık.
Regülasyonlarla ilgili bir diğer önemli nokta da şüphesiz her ülkede farklı regülasyonların uygulamaya alınması. Çıktılardan yola çıkıldığında yapay zeka kullanımının veri gizliliği, şeffaflık, hesap verebilirlik gibi konularda yasal sorumluluklar doğurduğu günümüzde kurum ve kuruluşların sadece teknolojik çözümlere değil, aynı zamanda regülasyonlara tam uyum sağlayan hibrit modellere yönelmesi öneriliyor.
