Finansal sistemde kredi ve kredi kartı başvurularında uygulanan prosedürler kökten değişti. Bankalar, değerlendirme kriterlerini önemli ölçüde sıkılaştırarak müşterinin tüm finansal geçmişini mercek altına alıyor. Artık yalnızca kredi notu değil, müşterinin banka hesabındaki para giriş-çıkışları da ayrıntılı şekilde inceleniyor. Özellikle sanal bahis siteleriyle bağlantılı işlemler, kaynağı belirsiz para transferleri ve düzensiz finansal hareketler, başvuruların reddedilmesine neden olabiliyor. Son dönemde kredi notu iyi olmasına rağmen bankalardan olumsuz yanıt alanların sayısında dikkat çekici bir artış yaşanıyor. Bankacılık kaynakları, sorunun temel nedeninin hesap kullanım alışkanlıkları olduğunu vurguluyor.
Davranışsal Risk Analizi ve Harcama Profili
Bankalar, “davranışsal risk analizi” adı verilen yeni bir değerlendirme yöntemi uyguluyor. Söz konusu sistemde müşterinin hesabına giren ve çıkan paranın düzeni, harcama alışkanlıkları ve ödeme profili analiz ediliyor. Düzenli maaş girişi, fatura ödemeleri ve standart harcamalar düşük riskli kabul edilirken; sık yapılan açıklamasız transferler, ani para hareketleri ve bahis ile oyun sitelerine yönelik ödemeler riskli işlemler arasında yer alıyor. İlgili durum, bankalar açısından kredi geri ödeme kapasitesiyle ilgili ciddi bir uyarı olarak değerlendiriliyor. Finansal disiplinden uzaklaşan müşteriler, sistem tarafından anında fark ediliyor.
Otomatik Sistemler ve Kara Liste Tehlikesi
Kontrol mekanizması insan faktörünü devre dışı bırakarak otomatik sistemler aracılığıyla yürütülüyor. Kara para aklama ve finansal suçlarla mücadele kapsamında kullanılan AML yazılımları, müşterilerin hesap hareketlerini geçmiş dönemlerle karşılaştırıyor. Yapay zekâ destekli analizlerde olağan dışı işlemler tespit edildiğinde müşteri, bankanın iç sistemlerinde “yüksek riskli” olarak işaretlenebiliyor. Bahsi geçen işaretleme, ilerleyen süreçte kredi ve kredi kartı başvurularının otomatik olarak reddedilmesine yol açabiliyor. Dijital izlerin silinmemesi, müşterilerin sicilini uzun süre etkileyebiliyor.
Yapay Zekanın Puanlama Sistemi
Uzmanlar, kredi notunun tek başına yeterli olmadığını savunuyor. Konuya ilişkin değerlendirmede bulunan Marmara Üniversitesi Öğretim Üyesi ve Adli Bilişim Uzmanı Ali Murat Kırık, önemli noktalara değindi. Kırık, “Düzenli gelir, öngörülebilir harcamalar ve tutarlı para akışı düşük riskli kabul ediliyor” diyerek ideal müşteri profilini çizdi. Gelirle uyumsuz harcamalar ve riskli sektörlerle temas ise kredi değerlendirmesinde dezavantaj oluşturuyor. Yapay zeka algoritmaları, harcama kalemlerini kategorize ederek bir risk skoru üretiyor.
Kazanma Biçiminin Önemi
Bankacılık sektöründe paranın miktarı kadar kaynağı ve harcanma şekli de önem kazanıyor. Uzmanlara göre bankalar, teknolojinin gelişmesiyle birlikte müşterilerin finansal alışkanlıklarını çok daha detaylı şekilde analiz edebiliyor. Yapay zekâ ve büyük veri sistemleri; düzensiz para trafiği, gelirle uyumsuz harcamalar ve riskli sektörlerle ilişki gibi unsurları otomatik olarak puanlıyor. Ortaya çıkan risk skoru, kredi ve kredi kartı başvurularının kaderini belirliyor. Bankacılık çevreleri, özellikle sanal bahis ve benzeri işlemlerin kredi değerlendirmesinde ciddi bir olumsuzluk olarak öne çıktığını belirtiyor. Birçok kişi, farkında olmadan yaptığı hesap hareketleri nedeniyle bankaların “kredi verilemez” listesine girebiliyor.
