Cetvel Henüz Yok

Bankalar yapay zekâ yatırımlarının finansmanını büyütmeye hazırlanıyor. Ancak çoğu, bu yatırımların kendine özgü risklerini ölçmek için henüz ayrı kriterler geliştirmiş değil.

Bir bankanın en pahalı yanılgısı, yanlış hesap yapmak olmayabilir. Neyi ölçmediğini bilmemek daha büyük bir sorun yaratabilir.

27 Ekim’de Avrupa Merkez Bankası’nın (ECB) açıkladığı kredi anketinde pek dikkat çekmeyen bir ayrıntı vardı.

Bankalar, yapay zekâ yatırımlarının, özellikle veri merkezlerinin finansmanı için kredi talebinin giderek artmasını bekliyor. Fakat ankete katılan bankaların çoğu, yapay zekâyla bağlantılı kredileri değerlendirirken henüz bu alana özgü nicel kriterler oluşturmadığını belirtiyor.

Bu, bankaların kontrolsüz kredi verdiği anlamına gelmiyor. Geleneksel kredi analizleri devam ediyor. Ancak yeni bir teknolojinin ekonomik ömrünü, kapasite kullanım riskini ve gelecekte yaratacağı geliri değerlendirmek için kullanılan yöntemler henüz gelişme aşamasında.

İlginç olan, aynı hafta başka bir gelişmenin finans dünyasındaki bu ölçüm sorununa farklı bir açıdan işaret etmesi.

22 Ekim’de London Stock Exchange Group (LSEG), kredi verileri ve analizleri sağlayıcısı Octus’u 3,535 milyar dolar nakit bedelle satın almak üzere anlaşmaya vardı.

Octus’un uzmanlığı, özellikle özel kredi piyasalarında erişilmesi güç sözleşmeleri, teminat koşullarını ve borçluların uymak zorunda olduğu mali yükümlülükleri araştırmak. Şirket, bu bilgileri bankaların ve yatırımcıların kullanabileceği yapılandırılmış verilere dönüştürüyor.

2026 gelirinin 300 milyon doları aşması beklenen Octus’un 900’den fazla çalışanı bulunuyor.

Yapay zekânın belgeleri saniyeler içinde inceleyebildiği bir dönemde, insanların erişimi güç bilgileri araştırıp doğruladığı bir şirkete milyarlarca dolar ödenmesi ilk bakışta şaşırtıcı.

Ama iki gelişmeyi yan yana koyunca mesele biraz değişiyor.

Finans dünyası veriyi işleme kapasitesini hızla artırırken, kararların dayandığı bilgiyi elde etme ve yeni riskleri doğru ölçme ihtiyacı ortadan kalkmıyor.

Bilinmeyen riskin fiyatı

Bir kredi sözleşmesini düşünelim.

Borçlunun finansal tabloları elinizde. Nakit akışını hesapladınız, borç ödeme kapasitesini değerlendirdiniz. Ancak sonradan değiştirilen bir sözleşme hükmü, bazı alacaklıların önceliğini veya teminat üzerindeki hakları değiştirmiş olabilir.

Bu değişikliği bilmiyorsanız bütün hesaplarınız matematiksel olarak doğru olsa da yatırım kararınız yanlış olabilir.

Eksik bilgi bazen daha yüksek risk primiyle, bazen daha ağır teminat koşullarıyla, bazen de kredinin hiç verilmemesiyle sonuçlanabilir.

Üstelik bunun bedelini yalnızca riskli şirketler ödemez. Finansal durumu güçlü bir işletme de kendisini yeterince şeffaf biçimde ortaya koyamıyorsa hak ettiğini düşündüğü finansman koşullarına ulaşamayabilir.

Burada önemli bir ayrım var: Daha fazla bilgi her zaman daha ucuz kredi sağlamaz. Ortaya çıkan gerçekler bazen riskin düşünüldüğünden yüksek olduğunu da gösterebilir.

Bilginin değeri, mutlaka olumlu sonuç üretmesinde değil, riskin yanlış fiyatlanmasını önleyebilmesinde.

ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu SEC’in 23 Ekim’de açıkladığı 2027 denetim önceliklerinde özel kredilere, likit olmayan yatırım araçlarına ve karmaşık finansal ürünlere özellikle yer vermesi de bu nedenle anlamlı.

Bu gelişmeler birbirinin sonucu değil. Ancak aynı finansal ihtiyacın farklı yönlerini gösteriyorlar: Sermaye büyürken o sermayenin taşıdığı riskin görünür olması gerekiyor.

Türkiye’de hangi risk yeterince görünür?

Türkiye’de şirketlerin karşı karşıya olduğu soru biraz farklı.

22 Ekim’de TCMB politika faizini %36’ya indirdi. Ancak 16 Ekim haftasında TL ticari kredilerinin ağırlıklı ortalama yıllık faizi %48,44 düzeyindeydi.

Eylül imalat PMI’ı 47,9 ile daralma bölgesinde. Ekim tüketici güveni ise 84,8’e geriledi.

Buna karşılık TOBB verilerine göre yılın ilk dokuz ayında kurulan şirket sayısı önceki yılın aynı döneminden %5,4 fazla, kapanan şirket sayısı ise %1,5 daha az. Bütün ekonominin aynı ölçüde sıkıştığı söylenemez.

Fakat TCMB’nin üçüncü çeyrek kredi anketinde işletmelerin artan kredi talebini açıklayan nedenler dikkat çekici: Borçların yeniden yapılandırılması, stok artırımı ve işletme sermayesi ihtiyacı.

Bu koşullarda bir şirketin en önemli bilgi eksikliği, yeni bir yapay zekâ modelinin ne yapabildiği olmayabilir.

Asıl eksik, mevcut müşterilerinin ne kadar güvenilir olduğu, siparişlerin hangi tarihte nakde dönüşeceği veya gelecek üç ayda hangi ödemelerin karşılanamayabileceğidir.

Örneğin bir üretici güçlü bir sipariş portföyüne sahip olabilir. Ancak müşterilerinin ödeme süreleri uzuyor, stoklar büyüyor ve üretimi finanse etmek için kullandığı kredi pahalılaşıyorsa satış büyümesi şirketin nakit durumunu kötüleştirebilir.

Bu durumda daha gelişmiş bir satış tahmininden önce, siparişten tahsilata uzanan bütün sürecin doğru görülmesi gerekir.

Yapay zekâ bu süreci hızlandırabilir. Müşterilerin ödeme davranışlarındaki değişiklikleri belirleyebilir, nakit açığı ihtimalini daha erken gösterebilir, farklı senaryoları karşılaştırabilir.

Ancak müşteri sözleşmeleri güncel değilse, alacak kayıtları hatalıysa veya teminatların geçerliliği kontrol edilmemişse sistem daha hızlı ama yine eksik bir değerlendirme üretir.

Türkiye’de özellikle finansman maliyetinin yüksek olduğu işletmeler açısından bu ayrımın doğrudan ekonomik karşılığı var.

Gereksiz stokta bağlı kalan sermaye, geç tahsil edilen alacak veya yanlış değerlendirilen müşteri riski yalnızca operasyonel sorun değildir. Finansman ihtiyacını ve dolayısıyla şirketin gerçek kârlılığını da etkiler.

Değerleme kimin bilgisine dayanıyor?

LSEG’nin Octus için ödemeyi kabul ettiği tutar, güvenilir bilginin ticari değerine ilişkin güçlü bir işaret. Fakat bu bedelin yalnızca veri için ödendiğini söyleyemeyiz. İşlemin içinde mevcut müşteriler, uzman ekipler, teknoloji ve gelecekte beklenen büyüme de var. Üstelik satın alma henüz tamamlanmadı.

Şirket değerlemeleri açısından daha ilginç soru şu:

Yapay zekâ finansal analiz yapmayı giderek ucuzlatırsa, analiz üreten şirketlerin mi, yoksa güvenilir ve erişilmesi güç bilginin sahibi olan şirketlerin mi rekabet avantajı güçlenecek?

Bunun tek bir cevabı yok. Verinin güncelliği, erişim hakkı, rakipler tarafından ne ölçüde elde edilebildiği ve ticari sonuç üretme kapasitesi belirleyici olacak.

Şirket yönetimleri açısından ise karar daha somut.

Yeni bir teknolojiye sermaye ayırmadan önce hangi finansal belirsizliğin giderileceği, bunun nakit akışına sağlayacağı katkı ve yatırımın geri dönüş süresi hesaplanmalı. Özellikle kredi, yatırım ve satın alma kararlarında kullanılan bilgilerin doğruluğu kadar eksik kalan bilgilerin yaratabileceği risk de değerlendirilmelidir.

Yapay zekâ hesaplamayı hızlandırabilir. Fakat hangi hesabın yapılmaya değer olduğunu ve hangi bilgiye henüz güvenilemeyeceğini belirlemek hâlâ ciddi bir finansal muhakeme gerektiriyor.