McKinsey’nin 2026 Global Payments Report’una göre yapay zekâ ajanlarının ödeme ve para yönetimi kararlarını kullanıcı adına üstlenmesi, 2030’a kadar küresel ödeme sektöründe yaklaşık 75 milyar dolarlık mevcut geliri riske atabilecek. Regülasyonun hızlı netleştiği ve kullanıcıların ajanlara daha geniş yetki verdiği senaryoda ise bu tutarın 160 milyar dolara çıkması bekleniyor. Baz senaryodaki riskin 65 milyar dolarının düşük maliyetli mevduattan elde edilen net faiz gelirinden, 10 milyar dolarının ise tüketici kart gelirlerinden gelmesi bekleniyor. Buna karşılık McKinsey üretken ve ajan tabanlı yapay zekânın müşteri operasyonları, yazılım ve IT, destek fonksiyonları ile ürün geliştirmede yıllık 110 milyar dolara kadar verimlilik fırsatı yaratabileceğini hesaplıyor.

25 Eylül’de yayımlanan rapor, bugün yaklaşık 2,6 trilyon dolar gelir üreten küresel ödeme sektörünün son beş yıldaki hızlı büyüme döneminden daha düşük büyüme oranlarına geçtiğini ortaya koyuyor. McKinsey’nin hesabına göre sektör 2025’te 3,8 trilyon işlem ve yıllık 2,1 katrilyon dolarlık para akışı üzerinden yaklaşık 2,6 trilyon dolar gelir yarattı. Bu tutar toplam bankacılık gelirlerinin yaklaşık yüzde 41’ine karşılık geliyor. Rapordaki tahminler küresel ölçekte; Türkiye bankacılığı için ayrı bir 75 milyar dolarlık risk hesabı bulunmuyor.

Büyüme yavaşlıyor, gelir havuzu büyümeye devam ediyor

Küresel ödeme gelirleri 2020’de 1,7 trilyon dolardan 2025’te 2,6 trilyon dolara çıktı. McKinsey, 2020-2025 döneminde yıllık ortalama yüzde 9 olan büyümenin 2025-2030 arasında yaklaşık yüzde 4’e gerilemesini bekliyor. Buna rağmen sektörün yıllık gelir havuzunun beş yılda yaklaşık 600 milyar dolar daha büyüyerek 2030’da 3,2 trilyon dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Rapora göre önceki dönemin büyümesini nakitten dijitale geçiş, ödeme akışlarının ekonomik büyümeden daha hızlı artması, yüksek faizlerin net faiz gelirlerini desteklemesi ve yazılım tabanlı katma değerli hizmetler taşıdı. Bu etkilerin zayıflamasıyla birlikte gelir artışının bundan sonra daha fazla fiyatlama, bilanço yönetimi, operasyonel verimlilik ve teknoloji kabiliyetlerine bağlı hale gelmesi bekleniyor.

75 milyar dolarlık riskin 65 milyarı mevduattan gelebilir

McKinsey’nin agentic AI için oluşturduğu baz senaryoda 2030’a kadar yaklaşık 75 milyar dolarlık küresel ödeme geliri risk altında. Bu, vadesiz mevduat ve tüketici kredi kartlarından oluşan yaklaşık 1,9 trilyon dolarlık gelir havuzunun yüzde 4’üne karşılık geliyor. Regülasyonun daha hızlı netleştiği ve tüketicilerin yazılım ajanlarına ödeme ve para yönetimi konusunda daha fazla yetki verdiği agresif senaryoda risk altındaki gelir 160 milyar dolara, yani aynı havuzun yaklaşık yüzde 8’ine çıkıyor.

En büyük etki kartlardan önce mevduat tarafında görülüyor. McKinsey yaklaşık 65 milyar dolarlık net faiz gelirinin risk altında olabileceğini hesaplıyor. Bunun nedeni, kişisel finans veya kurumsal treasury ajanlarının hesaplarda atıl duran parayı otomatik olarak daha yüksek getirili hesaplara, para piyasası ürünlerine veya alternatif yatırımlara taşıyabilmesi. Böyle bir yapı yaygınlaşırsa bankaların düşük maliyetli mevduat bakiyelerinden elde ettiği marjın daralması bekleniyor.

Kartın kendisinden çok ödeme kararını kimin verdiği önem kazanıyor

Rapordaki ikinci gelir baskısı tüketici kartlarında. McKinsey baz senaryoda yaklaşık 10 milyar dolarlık kart gelirinin risk altında olabileceğini öngörüyor. Buradaki mekanizma, yapay zekâ ajanının yalnızca kullanıcının önüne seçenek koyması değil; işlem anında kart, hesaptan hesaba ödeme veya başka bir ödeme rayı arasında seçim yapabilmesi.

Bir ajan, kullanıcının ödül tercihini, faiz maliyetini veya satıcının işlem maliyetini optimize edecek biçimde daha ucuz bir ödeme rayına geçebilir; kredi kartı borcunu faiz oluşmadan kapatacak takvimi otomatik kurabilir. McKinsey, ABD’de bu tür optimizasyonun 2030’a kadar ödüller düşüldükten sonra kalan net kart interchange gelirinin yaklaşık yüzde 30’unu etkileyebileceğini hesaplıyor.

Bu ayrım raporun “agentic” ödeme tanımının da merkezinde. Otomatik abonelik veya önceden belirlenmiş hesaptan para süpürme işlemleri yeni sayılmıyor; çünkü karar daha önce verilmiş durumda. McKinsey’ye göre gerçek agentic ödeme, yazılım ajanının işlem gerçekleşirken karşı taraf, tutar, zamanlama veya ödeme rayı gibi maddi parametrelerden en az birini mevcut seçenekler arasından dinamik olarak seçmesiyle başlıyor.

110 milyar dolarlık verimlilik fırsatı

Gelir baskısının karşı tarafında ise yapay zekânın doğrudan maliyet azaltma potansiyeli bulunuyor. McKinsey, üretken ve agentic AI’ın ödeme şirketlerinde yıllık 110 milyar dolara kadar operasyonel verimlilik yaratabileceğini hesaplıyor.

Bu tutarın yaklaşık 50 milyar doları müşteri operasyonlarından geliyor. Raporda temas başına verimlilikte yüzde 15-20 artış ve müşteri temasından sonraki idari işlerde yüzde 40’a kadar azalma potansiyeli öngörülüyor. Yazılım mühendisliği ve IT tarafında otomatik kod üretimi, regresyon testleri ve legacy modernizasyonuyla yaklaşık 30 milyar dolarlık fırsat; destek fonksiyonlarında 20 milyar dolar, ürün geliştirmede ise 10 milyar dolar potansiyel hesaplanıyor.

McKinsey bazı görevlerde brüt iş yükü azalmasının yüzde 60’ı aşabileceğini belirtirken, artan hesaplama giderleri ve uzman iş gücü maliyetleri nedeniyle toplam maliyet tabanındaki net düşüşü daha sınırlı tutuyor. Rapora göre net maliyet azaltımı çoğu kurumda yüzde 15-20 aralığında kalabilir. Bu kazanımları erken sağlayan ödeme kuruluşlarının maddi özkaynak kârlılığını dört puana kadar artırabileceği tahmin ediliyor.

Ödeme görünmezleşirken yeni kontrol katmanı oluşuyor

McKinsey’nin temel tezi, ödemenin ekonomik değerinin görünen müşteri arayüzünden arka plandaki karar ve güven altyapısına kaydığı yönünde. Kartın okutulduğu veya checkout düğmesine basıldığı ekran önemini tamamen kaybetmiyor ancak işlem yazılımın içine gömüldükçe asıl değer, işlemi hangi makinenin hangi yetkiyle başlattığını doğrulayan ve hangi ödeme yolunun kullanılacağını belirleyen sistemlerde toplanıyor.

Raporda bu yeni katman beş ana ürün kabiliyetiyle tanımlanıyor: yazılım ajanını gerçek kişi veya şirketle ilişkilendiren kriptografik agent kimlikleri; ajanın hangi harcamaları yapabileceğini belirleyen yetki ve onay motorları; işlem anında harcama sınırı, kategori veya hız kısıtı uygulayan politika kuralları; ajanların tanımlı sınırlar içinde bakiye tutup ödeme yapmasını sağlayan programlanabilir cüzdanlar ve ajanın teknik olarak yetkisi içinde kalan ancak kullanıcının niyetiyle çelişen işlemlerde sorumluluğu belirleyecek ihtilaf mekanizmaları.

Bu değişim gelir modelini de etkileyebilir. McKinsey, yeni kontrol katmanında gelirin yalnızca işlem hacmi üzerinden alınan baz puanlardan değil; yetki başına ücret, API kullanımı ve risk üstlenme primi gibi modellerden gelebileceğini öngörüyor. Visa Trusted Agent Protocol ve Mastercard Agent Pay makine kimliği ve ağ kurallarına; Google Agent Payment Protocol ile Stripe ve OpenAI’ın Agentic Commerce Protocol girişimleri ise uygulama seviyesindeki ödeme etkileşimine odaklanan örnekler arasında gösteriliyor.

Ödeme altyapısı tekleşmiyor, bölgesel ağlara ayrılıyor

Rapordaki bir diğer bulgu, küresel ödeme altyapısının tek bir standartta birleşmek yerine farklı bölgesel yapılara ayrışması. Kuzey Amerika, Birleşik Krallık ve Batı Avrupa’da kart ağları güçlü konumunu korurken Hindistan ve Brezilya gibi ülkelerde UPI ve Pix gibi hesaptan hesaba çalışan anlık ödeme ağları yüksek ölçeğe ulaşıyor. Doğu ve Batı Afrika’nın bazı pazarlarında ise mobil para altyapıları kart ağlarının önüne geçmiş durumda.

Bu parçalanma teknoloji maliyetini artırıyor. McKinsey, ödeme sektörünün IT harcamalarının 2030’a kadar yılda yaklaşık yüzde 9 büyümesini bekliyor. Bu oran, sektör gelirlerinde beklenen yüzde 4’lük büyümenin iki katından fazla. Her yerel ödeme sistemine ayrı bağlantı kurmanın maliyetli hale gelmesi nedeniyle dinamik yönlendirme yazılımları ve yerel altyapı sağlayıcılarıyla ortaklıkların önem kazanacağı belirtiliyor.

Stablecoin için ana kullanım perakende değil kurumsal mutabakat

McKinsey, stablecoin ve tokenlaştırılmış ticari banka mevduatlarının yakın vadede esas kullanım alanını perakende satış noktasından çok kurumsal mutabakat olarak görüyor. Özellikle likiditenin zayıf veya döviz erişiminin sınırlı olduğu koridorlarda bankalar arası işlemlerin üç ila beş iş günü sürebildiğine dikkat çeken rapor, çok uluslu şirketler ve likidite sağlayıcıların stablecoin ve tokenlaştırılmış mevduatı bu tür koridorlarda mutabakatı hızlandırmak için kullanmaya başladığını belirtiyor.

McKinsey’nin ortaya koyduğu tablo, ödeme sektöründe rekabetin yalnızca daha hızlı veya daha kolay checkout sunmaktan çıkıp işlemin arkasındaki kimlik, yetki, yönlendirme ve risk katmanını kimin kontrol edeceği sorusuna doğru kaydığını gösteriyor. Yapay zekâ ajanlarının yaygınlaşması halinde bankalar açısından temel mesele, yalnızca yeni bir ödeme arayüzü geliştirmek değil; mevduat ilişkisini, kart gelirini ve ödeme yönlendirme kararını ajanların bulunduğu yeni yazılım katmanında koruyabilmek olacak.