Google Cloud’un finans sektörü için geliştirdiği yeni Gemini platformu; araştırmadan KYC’ye, kredi riskinden portföy analizine uzanan süreçleri yapay zeka ajanlarına bağlamayı hedefliyor. Ancak Google yalnız değil. OpenAI ve Anthropic’in birkaç hafta içinde finans profesyonellerine yönelik ürünlerini açıklaması, rekabetin “hangi model daha iyi?” sorusundan finans çalışanının kullandığı veri ve iş akışını kimin kontrol edeceği sorusuna kaydığını gösteriyor.

Google Cloud, sermaye piyasaları ve kurumsal bankacılık için geliştirdiği Gemini Enterprise for Financial Services çözümünü 25 Ağustos’ta duyurdu. Henüz ön izleme aşamasında bulunan platform, finansal araştırma, KYC, kredi ve karşı taraf riski, portföy değerlendirmesi ve kurumsal bankacılık araştırmaları gibi süreçlerde yapay zeka ajanlarının kullanılmasını hedefliyor. Deutsche Bank geliştirme sürecinde tasarım ortağı olarak yer alırken Google, CME Group’u da ilk kullanıcılar arasında gösteriyor.

Platformun merkezinde Google tarafından yönetilen Financial Research Agent bulunuyor. Bu ajan 50’den fazla finans odaklı “skill” ve 13 dış veri bağlantısıyla çalışıyor. Buradaki “skill”lerin ayrı ayrı 50 yapay zeka ajanı olmadığını belirtmek gerekiyor: Google bunları veri çağırma, rapor biçimlendirme, kredi riski değerlendirmesi ya da piyasa haberlerini sentezleme gibi tekrarlanan görevler için hazırlanmış özel talimat ve işlevler olarak tanımlıyor.

Asıl dikkat çekici bölüm ise ajanın bağlandığı veri katmanı. CoinDesk Data & Indices, Daloopa, Dun & Bradstreet, FactSet, Finnhub, Fiscal.ai, Guidepoint, LSEG, Moody’s, MSCI, PitchBook, S&P Global ve SEC Edgar platformun veri kaynakları arasında bulunuyor. Bu kaynakların bir bölümü Model Context Protocol (MCP) üzerinden sisteme bağlanıyor. Böylece finans profesyonelinin normalde farklı terminallerden, veri tabanlarından ve belgelerden topladığı bilgi aynı yapay zeka iş akışının içine taşınıyor.

Google bunun yalnızca veri getiren bir sohbet arayüzü olmadığını özellikle vurguluyor. Financial Research Agent’ın ürettiği çıktılarda kaynak gösterimi, kullanılan metodoloji, veri anlık görüntüleri ve güven skorları gibi denetlenebilirlik mekanizmaları bulunuyor. Kurumların risk ve IT ekipleri için merkezi yönetişim, audit log ve risk kontrolleri de platform mimarisine dahil edilmiş durumda.

Bu özellikler finans sektörü açısından önemli. Çünkü üretken yapay zekanın bankalarda yaygınlaşmasının önündeki sorunlardan biri modelin bir yanıt üretip üretememesi değil; yanıtın hangi veriden geldiğinin, hangi işlem zincirinden geçtiğinin ve sonradan denetlenip denetlenemeyeceğinin bilinmesi.

Deutsche Bank önce Corporate Bank’ta başlayacak

Google’ın duyurusunda Deutsche Bank ve CME Group çözümü kullanan kurumlar arasında gösteriliyor. Ancak Deutsche Bank açısından kullanımın olgunluk seviyesine ilişkin ifadeler dikkatli okunmalı.

Deutsche Bank, Financial Research Agent’ın tasarım ortaklarından biri. Bankanın kendi açıklamasına göre geliştirme sürecine güvenlik, yönetişim, veri yerleşimi ve kullanıcı ihtiyaçları konusunda katkı sağladı. Google ise ürünün Deutsche Bank’ın Corporate Bank bölümünde kullanıma alınacağını; Private Bank ve Investment Bank taraflarında finansal suç risk yönetimi, senaryo analizi ve müşteri sunumları gibi başka alanların da değerlendirildiğini söylüyor.

Dolayısıyla şimdilik bunu geniş ölçekli ve sonuçları ölçülmüş bir production uygulamasından ziyade, tasarım ortağından gerçek bankacılık süreçlerine doğru ilerleyen bir deployment olarak görmek daha doğru.

Google ürünün sağlayabileceği verimlilik konusunda oldukça iddialı. Şirket, örneğin karmaşık bir tahvil portföyünün risk analizinin beş dakikanın altına indirilebileceğini, tahvil ihracı için müşteri sunumu hazırlanmasının ise günlerden dakikalara çekilebileceğini belirtiyor. Ancak açıklanan materyallerde bu sonuçların hangi örneklemle ölçüldüğü, insan müdahalesi sonrası düzeltme oranları ya da hata oranları gibi ayrıntılar yer almıyor. Bu nedenle söz konusu rakamlar şimdilik bağımsız olarak doğrulanmış performans ölçümlerinden çok Google’ın ürün iddiaları niteliğinde.

Üç haftada Google, OpenAI ve Anthropic

Google’ın duyurusunu daha ilginç hale getiren ise hemen ardından gelen gelişmeler.

OpenAI, 10 Eylül’de ChatGPT for Financial Services ürününü tanıttı. Morgan Stanley ve Evercore ile birlikte geliştirilen ürün başlangıçta investment banking ve equity research ekiplerine odaklanıyor. Daloopa, PitchBook ve LSEG News gibi finansal veri kaynakları ürüne doğrudan entegre edilmiş durumda. OpenAI da kaynakların geriye doğru takip edilebildiği granular citation yapısını ürünün önemli özelliklerinden biri olarak öne çıkarıyor.

Dört gün sonra Anthropic, Claude for Financial Advisors ürününü duyurdu. Ürün servet yönetimi ve finansal danışmanlık tarafına yönelirken BlackRock, Charles Schwab ve Addepar gibi platformlarla bağlantılar üzerinden müşteri toplantısı hazırlama, portföy inceleme ve takip süreçlerini hedefliyor.

Bankacılığın daha operasyonel tarafında ise Fiserv mayıs ayında agentOS adlı platformunu açıklamıştı. Fiserv’in core banking, ödeme, issuer processing ve servicing altyapısının üzerinde çalışan sistem; bankaların Fiserv’in kendi ajanlarını, kendi geliştirdikleri ajanları veya üçüncü taraf ajanlarını ortak bir yönetişim yapısı altında kullanmasını amaçlıyor. Şirket duyuru sırasında altı finans kuruluşunun sistemi birlikte geliştirdiğini, ikisinin ajanları beta ortamında çalıştırdığını açıklamıştı.

Ortaya çıkan tablo, finans sektöründeki yapay zeka rekabetinin yeni bir aşamaya geçtiğini gösteriyor.

İlk dönemde soru büyük ölçüde “hangi büyük dil modeli kullanılacak?” şeklindeydi. Yeni ürünlerde ise model giderek daha büyük bir mimarinin yalnızca bir parçası haline geliyor.

Rekabet artık üç katmanda ilerliyor:

model + finansal veri + iş akışı.

Bir yatırım bankacısının araştırmasını, bir portföy yöneticisinin analizini ya da bir bankanın KYC sürecini hangi platform üzerinde gerçekleştireceği; yalnızca hangi modelin daha iyi cevap verdiğine değil, lisanslı finansal verinin, kurum içi sistemlerin, yönetişim mekanizmalarının ve günlük kullanılan araçların aynı ortamda ne kadar iyi birleştirildiğine bağlı olacak.

Google’ın çözümü bu açıdan bir başka ilginç tercih daha yapıyor. Gemini Enterprise for Financial Services yalnızca Google Workspace ile değil, Microsoft 365 ile de çalışacak şekilde tasarlanmış. Üretilen analizler Docs, Sheets ve Slides’ın yanı sıra Word, Excel ve PowerPoint’e aktarılabiliyor.

Bu da Google’ın finans kurumlarını tamamen kendi uygulama ekosistemine taşımaktan ziyade, mevcut çalışma ortamlarının üzerinde bir AI ve veri orkestrasyon katmanı kurmaya çalıştığına işaret ediyor.

Türkiye’de denklem daha da ilginç

Google’ın finans sektörüne yönelik bu hamlesinin Türkiye açısından ayrıca takip edilmesi gerekiyor.

Google Cloud, Kasım 2025’te Turkcell iş birliğiyle Türkiye’de yeni bir cloud region kuracağını duyurmuştu. Google’ın 10 yıllık 2 milyar dolarlık Türkiye yatırımının parçası olan region henüz açılmış değil. Şirket, faaliyete geçtiğinde veri yerleşimi, düşük gecikme, güvenlik ve yerel cloud hizmetleri bakımından Türkiye’deki kurumlara yeni seçenekler sunacağını belirtiyor.

Duyuruda finans sektörü adına konuşan Garanti BBVA Mühendislik Hizmetleri ve Veri’den Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı İlker Kuruöz, Türkiye region’ının bankanın operasyonel dayanıklılığını güçlendireceğini ve yapay zeka ile gelişmiş veri analitiğinin güvenli biçimde kullanılmasını kolaylaştıracağını söylemişti. Yapı Kredi de aynı açıklamada yerel cloud altyapısının ileri AI ve siber güvenlik girişimleri açısından önemine dikkat çekmişti.

Bu noktada henüz yanıtlanmamış birkaç önemli soru var.

Gemini Enterprise for Financial Services Türkiye’deki finans kuruluşlarına ne zaman sunulacak? Yeni Türkiye region’ı açıldığında finansal AI iş yükleri burada çalıştırılabilecek mi? KAP, TCMB, Borsa İstanbul ya da Türkiye’ye özgü başka finansal veri kaynakları sisteme bağlanacak mı? Türkiye’den bir banka veya finans kuruluşu şimdiden ürünün preview ya da pilot programında mı?

Bir başka soru da bankaların teknoloji stratejisine ilişkin: Bankalar kendi yapay zeka ajanlarını ve orkestrasyon katmanlarını geliştirmeye devam mı edecek, yoksa Google, OpenAI, Fiserv gibi sağlayıcılardan giderek daha fazla hazır finansal iş akışı mı satın alacak?

Finans sektöründeki yapay zeka yarışının bir sonraki cephesi büyük ihtimalle yalnızca en güçlü modeli kimin yaptığıyla değil, bankacının çalıştığı masayı kimin kurduğu ve yönettiğiyle belirlenecek.