Son illər süni intellekt (AI) texnologiyaları qlobal maliyyə sektorunun inkişaf istiqamətini müəyyən edən əsas amillərdən birinə çevrilib. Dünyanın aparıcı bankları kredit qərarlarının avtomatlaşdırılmasından tutmuş kiberdələduzluğun qarşısının alınmasına, investisiya məsləhətlərindən fərdiləşdirilmiş müştəri xidmətlərinə qədər demək olar ki, bütün fəaliyyət sahələrində süni intellekt həllərindən istifadə edirlər.

Bu fonda Azərbaycanda bank sektorunun daha ehtiyatlı davranması tez-tez “banklar süni intellektdə maraqlı deyillər” fikrinin formalaşmasına səbəb olur. Lakin məsələ əslində marağın olub-olmamasından daha çox iqtisadi, texnoloji, hüquqi və institusional amillərlə bağlıdır.

Beynəlxalq maliyyə institutları üçün süni intellekt artıq eksperimental texnologiya deyil, strateji alət hesab olunur. Süni intellekt vasitəsilə banklar:

– kredit risklərini daha dəqiq qiymətləndirirlər;

– saxtakarlıq əməliyyatlarını real vaxt rejimində aşkarlayırlar;

– milyonlarla əməliyyatı insan müdaxiləsi olmadan emal edirlər;

– müştərilərə fərdi maliyyə məhsulları təklif edirlər;

– xərcləri azaldaraq əməliyyat səmərəliliyini artırırlar.

Məsələn, beynəlxalq təcrübə göstərir ki, inkişaf etmiş süni intellekt sistemləri problemli kreditlərin azalmasına, əməliyyat xərclərinin optimallaşdırılmasına və müştəri məmnuniyyətinin yüksəlməsinə əhəmiyyətli təsir göstərir. Böyük banklar artıq generativ süni intellekti daxili sənədlərin hazırlanması, hüquqi analiz, proqram təminatının yazılması və əməkdaşların məhsuldarlığının artırılması üçün də tətbiq edirlər.

Azərbaycan bankları da rəqəmsallaşma istiqamətində müəyyən addımlar atırlar. Bir sıra banklarda chatbotlar, avtomatlaşdırılmış müştəri xidmətləri, əməliyyat monitorinqi və risk qiymətləndirməsində süni intellekt elementlərindən istifadə olunur. Lakin bu tətbiqlər əsasən məhdud funksiyalara malikdir və bank fəaliyyətinin bütün istiqamətlərini əhatə etmir.

Əsas fərq ondadır ki, dünyanın iri maliyyə qurumları süni intellektni biznes modelinin mərkəzinə yerləşdirirlər, Azərbaycanda isə bu texnologiya daha çox mövcud sistemlərə əlavə modul kimi tətbiq edilir.

İlk baxışdan əsas problem yüksək maliyyə xərcləri kimi görünür. Həqiqətən də süni intellekt layihələrinin qurulması milyonlarla manat investisiya tələb edə bilər. Buraya yalnız proqram təminatı deyil, həm də aşağıdakılar daxildir:

– yüksək məhsuldarlıqlı server infrastrukturu;

– bulud xidmətləri;

– məlumat mühəndisliyi;

– kibertəhlükəsizlik;

– süni intellekt mütəxəssisləri;

– model auditləri və monitorinq sistemləri.

Lakin əsas məsələ təkcə vəsait deyil. Bank rəhbərləri investisiyanın nə qədər müddətdə geri qayıdacağını hesablayırlar. Böyük bazarlarda milyonlarla müştəri olduğu üçün süni intellekt layihələri qısa müddətdə özünü doğrulda bilir. Azərbaycan kimi nisbətən kiçik bazarda isə eyni həcmdə investisiyanın iqtisadi səmərəliliyi daha aşağı görünə bilər.

Süni intellekt yalnız ona təqdim olunan məlumat qədər güclüdür.

Əgər məlumatlar natamam, köhnəlmiş və ya müxtəlif sistemlər arasında parçalanmış vəziyyətdədirsə, süni intellekt də düzgün nəticə verməyəcək.

Bir çox bank illər ərzində fərqli proqram platformalarından istifadə edib. Nəticədə məlumat bazaları tam inteqrasiya olunmayıb, müştəri məlumatları müxtəlif sistemlərdə saxlanılır, tarixi məlumatların keyfiyyəti fərqlənir və məlumatların standartlaşdırılması problemləri mövcuddur.

Belə şəraitdə süni intellekt modellərinin hazırlanması həm bahalaşır, həm də nəticələrin etibarlılığı azalır.

Süni intellekt layihəsini yalnız proqramçı həyata keçirmir. Belə layihələr üçün aşağıdakı mütəxəssislərə ehtiyac yaranır:

– Data Scientist;

– Machine Learning Engineer;

– Data Engineer;

– AI təhlükəsizlik mütəxəssisi;

– Model Risk Manager;

– AI Audit mütəxəssisi.

Azərbaycan əmək bazarında bu sahələr üzrə peşəkarların sayı hələ də məhduddur. Mövcud mütəxəssislərin böyük hissəsi isə beynəlxalq şirkətlərdə və ya xarici bazarlarda fəaliyyət göstərməyə üstünlük verir.

Bank sektoru iqtisadiyyatın ən ciddi tənzimlənən sahələrindən biridir. Süni intellekt qərar verərkən aşağıdakı suallar meydana çıxır:

– Kredit niyə rədd edildi?

– Alqoritm hansı məlumatlara əsaslandı?

– Müştəri qərardan necə şikayət edə bilər?

– Alqoritm diskriminasiya yaradırmı?

– Səhv qərara görə kim məsuliyyət daşıyır?

Bu suallar yalnız texniki deyil, həm də hüquqi xarakter daşıyır. Məhz buna görə dünyanın aparıcı ölkələrində süni intellekt bankçılığı ilə bağlı ayrıca tənzimləyici sənədlər hazırlanır və banklar süni intellekt modellərini mütəmadi auditdən keçirirlər.

Süni intellekt imkanları artdıqca risklər də böyüyür.

Cinayətkarlar artıq:

– deepfake texnologiyalarından;

– AI əsaslı fişinq hücumlarından;

– avtomatlaşdırılmış fırıldaq sxemlərindən;

– saxta sənəd yaradılmasından istifadə edirlər.

Bu isə bankların süni intellekt tətbiq etməklə yanaşı, süni intellektdən gələn risklərə qarşı da ciddi investisiya yatırmasını tələb edir.

Azərbaycan bank sektorunda müştəri sayı və əməliyyat həcmi ABŞ, Avropa və ya Çin bazarları ilə müqayisədə xeyli kiçikdir.

Bu isə iqtisadi baxımdan vacib sual yaradır: milyonlarla manatlıq süni intellekt platforması neçə ilə özünü doğruldacaq?

Əgər bazarın həcmi məhduddursa, banklar daha çox hazır beynəlxalq AI həllərini almağa üstünlük verə bilərlər. Bu isə innovasiyanın sürətini müəyyən qədər zəiflədir.

Hazırda Azərbaycanda rəqəmsal bankçılıq sürətlə inkişaf edir. Mobil tətbiqlər, onlayn kreditlər, rəqəmsal ödənişlər və açıq bankçılıq həlləri bankları yeni texnologiyalara sərmayə qoymağa məcbur edir.

Yaxın illərdə süni intellekt aşağıdakı istiqamətlərdə daha geniş tətbiq oluna bilər:

– saniyələr ərzində kredit qərarlarının verilməsi;

– fərdiləşdirilmiş maliyyə məhsullarının hazırlanması;

– müştərinin davranışının proqnozlaşdırılması;

– fırıldaqçılığın real vaxt rejimində aşkarlanması;

– virtual maliyyə məsləhətçilərinin istifadəsi;

– sənədlərin avtomatik emalı;

– daxili audit və uyğunluq proseslərinin avtomatlaşdırılması.

Bununla yanaşı, generativ süni intellekt texnologiyalarının inkişafı bank əməkdaşlarının gündəlik işini də dəyişdirəcək. Hüquqi sənədlərin hazırlanması, hesabatların yazılması, daxili analitika və proqram təminatının hazırlanması kimi proseslər daha sürətli və səmərəli olacaq.

Süni intellektin bank sektorunda geniş tətbiqi yalnız bankların təşəbbüsü ilə mümkün deyil. Dövlət qurumlarının və burada tənzimləyici orqanların da mühüm rolu var. Məlumatların idarə olunması standartlarının təkmilləşdirilməsi, rəqəmsal identifikasiya sistemlərinin inkişafı, açıq bankçılıq ekosisteminin genişləndirilməsi, süni intellekt ilə bağlı hüquqi çərçivənin formalaşdırılması və bu sahədə ixtisaslı kadr hazırlığının gücləndirilməsi texnologiyanın tətbiqini sürətləndirə bilər.

Nəticə etibarilə Azərbaycanda bankların süni intellektə maraq göstərmədiyini söyləmək reallığı tam əks etdirmir. Əslində banklar süni intellekt texnologiyalarının potensialını qəbul edir və müəyyən istiqamətlərdə tətbiqə başlayıblar. Lakin onların ehtiyatlı davranmasının arxasında yüksək investisiya xərcləri, bazarın məhdud həcmi, məlumat keyfiyyəti problemləri, ixtisaslı kadr çatışmazlığı, kibertəhlükəsizlik riskləri və hüquqi tənzimləmənin mürəkkəbliyi dayanır.

Bununla belə, qlobal rəqabət, rəqəmsal transformasiya və müştəri gözləntilərinin dəyişməsi fonunda süni intellekt artıq seçim deyil, bank sektorunun gələcək inkişafı üçün strateji zərurətə çevrilir. Gec və ya tez Azərbaycan bankları da süni intellektni yalnız köməkçi texnologiya kimi deyil, biznes modellərinin əsas elementlərindən biri kimi qəbul etməli olacaqlar. Bu keçid nə qədər planlı və sistemli həyata keçirilərsə, ölkənin maliyyə sektorunun beynəlxalq rəqabət qabiliyyəti də bir o qədər güclənəcək.

Akif Nəsirli
Globalinfo.az