İngiltere’de finans kuruluşları yapay zeka ajanlarını yaygın biçimde kullanırken bu sistemlere geniş hareket yetkisi verme konusunda sınırlı bir noktada kalıyor. İngiltere Merkez Bankası (BoE) ve finansal düzenleyici FCA’nın 26 Ekim 2026’da yayımladığı araştırmada, ayrıntılı anketi yanıtlayan kuruluşların yüzde 80’i ajan kullandığını bildirdi. Sınırlı anlık insan müdahalesiyle işlem başlatıp yürütebilen, geniş özerkliğe sahip ajanları devreye alanların oranı ise yüzde 2 oldu.

Araştırma, ajanların kullanım alanı kadar yetki sınırlarının, üçüncü taraf bağımlılıklarının ve canlı sistemlerin nasıl denetlendiğinin de önem kazandığını ortaya koyuyor. Ajan kullandığını bildirenlere ek olarak yüzde 14’lük bir kesim, önümüzdeki 12 ay içinde bu sistemleri devreye almayı planlıyor.

Ajanlar öneriyor, insanlar karar veriyor

En yaygın kullanım biçimi karar desteği. Katılımcıların yüzde 80’i, eylem öneren ancak karar ve uygulamayı insana bırakan ajanlar kullandığını belirtiyor. Önceden tanımlanmış kurallar ve sınırlar içinde işlem yapan ajanları kullananların oranı yüzde 46. Bazı işlemlerde insan onayını zorunlu tutan koşullu özerklik ise yüzde 22 düzeyinde. Kuruluşlar birden fazla kullanım biçimini bildirebildiği için bu oranlar tek bir dağılımın parçaları değil.

Müşterilerle otomatik iletişim için ajan kullananların oranı yüzde 16; planlanan uygulamalar eklendiğinde yüzde 34’e çıkıyor. Buna karşılık, gelecek 12 ayın planları dahil edildiğinde bile müşteriye ilişkin sonuçları onaylama veya reddetme, alım satım emri verme, ödeme başlatma ya da engelleme ve limitlerle kontrol eşiklerini değiştirme gibi işlevlerde oranların hiçbiri yüzde 9’u aşmıyor.

Üretken yapay zeka ağırlık kazanıyor

Bildirilen yapay zeka sistemlerinin yüzde 56’sını üretken yapay zeka oluşturuyor. 2024 araştırmasında temel modellerin payı yüzde 17 olarak ölçülmüştü. Ancak iki araştırmadaki kategoriler aynı değil. Bu nedenle rakamlar doğrudan bir büyüme hesabına dönüştürülemiyor; rapor bunları genel amaçlı yapay zeka yeteneklerinin kullanımının artmasına işaret eden bulgular olarak değerlendiriyor.

Uygulamalar farklı iş alanlarına yayılmış olsa da operasyon ve bilgi teknolojileri ağırlığını koruyor. Bu alanın bildirilen sistemler içindeki payı 2024’te yaklaşık yüzde 22 iken 2026’da yüzde 31’e çıktı. Diğer iş alanlarının hiçbirinin payı tek başına yüzde 11’i aşmadı.

Sistem sayısı kuruluşlar arasında da eşit dağılmıyor. Katılımcıların yaklaşık yarısı en fazla 10 yapay zeka sistemi bildirirken, en fazla sistem bildiren 10 kuruluş toplamın yüzde 43’ünü oluşturuyor.

Kritik sistemlerin yarısından fazlası dışarıdan

Kuruluşların yüksek önem derecesinde sınıflandırdığı sistemlerin toplam içindeki payı yüzde 16’dan yüzde 7’ye geriledi. Bununla birlikte bu kategorideki sistemlerin mutlak sayısı arttı. Dolayısıyla paydaki düşüş, önemli sistemlerin sayısının azaldığı anlamına gelmiyor.

Üçüncü taraf çözümlerinin toplam yapay zeka sistemleri içindeki payı yüzde 33’ten yüzde 39’a yükseldi. Yüksek önem dereceli sistemlerde dışarıdan sağlanan çözümlerin payı ise yüzde 35’ten yüzde 53’e çıktı.

Tedarikçi yoğunlaşması özellikle bulut ve hesaplama altyapısında belirgin. En büyük üç sağlayıcı, bildirilen bulut ve hesaplama hizmeti ilişkilerinin yüzde 79’unu oluşturuyor. Model API’si ve barındırma hizmetlerinde ilk üçün payı yüzde 54. Bu rakamlar sağlayıcı ilişkilerini ölçüyor; harcama veya pazar payını göstermiyor.

Üçüncü taraf yapay zeka kullanımında bilgi güvenliği ve operasyonel dayanıklılık kaygılarını büyük engel olarak görenlerin oranı yüzde 40. Eğitim verileri, model tasarımı, performans sınırları ve hata biçimleri gibi konulardaki şeffaflık eksikliğini büyük engel sayanların oranı yüzde 34.

Politikalar yaygın, sürekli denetim daha sınırlı

Katılımcıların yüzde 94’ü kuruluş genelinde yapay zeka politikaları, ilkeleri veya standartları bulunduğunu bildiriyor. Merkezi yapay zeka veya model riski yönetişim yapılarının varlığını belirtenlerin oranı yüzde 84.

Buna karşılık, devreye alma öncesindeki kontrollerle kullanım sırasındaki denetim arasında fark var. İnsan onayı, devreye alma öncesi inceleme ve tedarikçi durum tespiti uygulamalarının her biri yüzde 90’ın üzerinde bildirilirken sürekli izleme, veri sızıntısı testleri ve periyodik inceleme ya da yeniden onay süreçlerinin her biri katılımcıların yaklaşık yarısında bulunuyor.

Yüksek önem dereceli sistemleri anlama yaklaşımı da sistemin kaynağına göre değişiyor. Kurum içinde geliştirilen sistemlerde derin bilgiye dayandığını belirtenlerin oranı yüzde 77; üçüncü taraf sistemlerinde yüzde 24. Dış sistemlerde yüzde 81’lik kesim tedarikçi güvencelerine ve sözleşme düzenlemelerine dayanıyor.

Model riski yönetimi ilkelerini dışarıdan sağlanan modellere uygulamak, yüzde 54 ile en sık belirtilen yönetişim güçlüğü. Üçüncü tarafların sağladığı veya önemli ölçüde etkilediği sistemleri gözetmek ise yüzde 49 tarafından güçlük olarak bildiriliyor.

Verimlilik önde, siber risk büyüme beklentisinde

Bugün en yüksek faydanın görüldüğü alanlar operasyonel verimlilik, otomasyon ve üretkenlik. Katılımcılar gelecek üç yılda bütün alanlarda faydanın artmasını bekliyor. En büyük artış beklentileri siber güvenlik ve operasyonel dayanıklılık ile gelir yaratma ve rekabet konumunda yoğunlaşıyor.

Mevcut riskler arasında veri koruma ve güvenliği, üçüncü taraf ve tedarik zinciri riskleri ile üretken yapay zekaya özgü sorunlar öne çıkıyor. Gerçek dışı yanıtlar, komut enjeksiyonu veya manipülasyonu ve girdiler ya da çıktılar üzerinden veri sızıntısı bu son gruba giriyor. Katılımcılar bir ila üç yıl içinde bütün risk kategorilerinde artış bekliyor.

Sistem genelinde ise siber tehditlerin etkisinin büyümesi ve kritik üçüncü taraf bağımlılıkları hem bugünün hem gelecek üç yılın en yüksek değerlendirilen riskleri. En ileri yapay zeka modellerinin gelişen siber yeteneklerinin önümüzdeki iki yılda risk profillerine orta veya yüksek etkisi olacağını düşünenlerin oranı yüzde 88. Bu gelişmeler nedeniyle yönetimin ilgisinin en çok arttığı alan olarak güvenlik açığı yönetimini ve yama sıklığını seçenlerin oranı yüzde 64.

Eski altyapı ve entegrasyon engeli

Düzenleme dışındaki büyük engeller arasında mevcut iş süreçlerine ve kararlara entegrasyon yüzde 23, eski sistemler veya altyapı yüzde 22 ile öne çıkıyor. Katılımcıların yüzde 42’si Birleşik Krallık’taki veri koruma ve mahremiyet düzenlemelerini, yüzde 29’u uluslararası düzenlemeleri yüksek uyum yükü olarak değerlendiriyor. Bunlar kuruluşların algıladığı yükler; düzenlemelerin etkisine ilişkin bağımsız bir ölçüm değil.

Sürdürülebilirlik etkilerini dikkate aldığını belirtenlerin oranı yüzde 57. Buna karşılık yüzde 82 bu etkiler hakkında dışarıya raporlama yapmıyor. Henüz raporlamayanların yüzde 36’sı önümüzdeki iki yıl içinde raporlama yapmayı planlıyor.

Küçük kuruluşların kısa anket sonuçlarında yapay zeka kullanım oranı yüzde 73. Yapay zeka kullanan küçük kuruluşların yüzde 58’i ağırlıkla büyük dil modellerinden yararlanıyor. Mevcut veya planlanan kullanımda operasyon yüzde 64 ile en yaygın alan; veri koruma ve BT sistemlerini engel olarak bildirenlerin oranı yüzde 30.

Sonuçlar katılımcı kuruluşların beyanlarına dayanıyor

Araştırmaya 101 büyük ve 95 küçük kuruluş olmak üzere toplam 196 kuruluş katıldı. Bunların 105’i ayrıntılı anketi tamamladı. Raporda aksi belirtilmedikçe bulgular ayrıntılı ankete, küçük kuruluşlara ilişkin ayrı bölüm ise kısa ankete dayanıyor. Yüzdeler ilgili soruya verilen geçerli yanıtlar üzerinden hesaplanıyor.

Katılımcı yapısı, soru kapsamı ve tanımlar değişebildiği için 2024 karşılaştırmaları ihtiyatla okunmalı. Bulgular bütün Birleşik Krallık finans sektörünün eksiksiz bir ölçümü veya Türkiye’deki kuruluşların durumuna ilişkin veri olarak değerlendirilmiyor.