Finans kuruluşları yapay zekâ ajanlarını hızla kullanmaya başlıyor ancak bu sistemleri kurum genelinde birlikte yönetebilenlerin oranı hâlâ oldukça düşük.
Capgemini Research Institute tarafından yayımlanan World Cloud Report for Financial Services 2027 araştırmasına göre finans kuruluşlarının yüzde 59’u çoklu yapay zekâ ajanlarını pilot olarak deniyor veya üretim ortamında kullanıyor. Buna karşılık yalnızca yüzde 10’u bu ajanları kurum genelinde birlikte çalıştırabilecek tam orkestrasyon seviyesine ulaşmış durumda.
Araştırma, Haziran–Temmuz 2026 döneminde 14 pazarda gerçekleştirildi ve perakende bankacılıktan ödemelere, varlık yönetiminden kurumsal bankacılığa ve sigortaya kadar farklı alanlarda çalışan 1.100 finans sektörü yöneticisinin görüşlerine dayanıyor.
AI ajanlarını kullanmak ile ölçeklemek arasındaki fark büyüyor
Capgemini’nin verileri, finans sektöründe agentic AI kullanımının deneme aşamasından hızla çıktığını gösteriyor. Bankalar ve sigorta şirketleri artık tek bir görevi yerine getiren bireysel ajanlardan, farklı görevleri birlikte yürüten çoklu ajan sistemlerine geçmeye çalışıyor.
Ancak bu geçişin önündeki asıl sorun teknolojiye erişmekten çok, ajanları kurum genelinde güvenli ve koordineli biçimde çalıştırabilmek. Yüzde 59’luk pilot veya üretim kullanımı ile yüzde 10’luk kurum geneli orkestrasyon oranı arasındaki fark tam olarak bu ölçekleme problemini gösteriyor.
Bir banka müşteri hizmetlerinde, fraud tespitinde, kredi değerlendirmesinde ve yazılım geliştirmede ayrı ayrı AI ajanları kullanabilir. Kurum genelinde orkestrasyon ise bu sistemlerin ortak veri, yetki, güvenlik ve yönetişim kuralları altında birbirleriyle koordineli çalışmasını gerektiriyor.
Bu aşamaya ulaşan finans kuruluşlarının oranı henüz onda bir seviyesinde.
Finans kuruluşlarının yarısı AI yatırımının geri dönüşünü ölçemiyor
Araştırmanın dikkat çekici bulgularından biri de finans kuruluşlarının agentic AI yatırımlarının finansal karşılığını ölçmekte zorlanması.
Capgemini’ye göre finans kuruluşlarının yaklaşık yarısı, agentic AI yatırımlarının yatırım geri dönüşünü tutarlı biçimde ortaya koyamıyor ve yatırımların devamını haklı çıkaracak yeterli değer üretip üretmediğini ölçmek için net çerçevelere sahip bulunmuyor.
Bu durum AI yatırımlarında yeni bir döneme işaret ediyor.
İlk aşamada bankalar için temel soru teknolojiyi ne kadar hızlı kullanıma alabilecekleriydi. Şimdi ise yönetimlerin daha somut bir soruya cevap vermesi gerekiyor: AI ajanları maliyetleri ne kadar azaltıyor, gelirleri ne kadar artırıyor veya müşteri deneyimini ne ölçüde geliştiriyor?
Capgemini’nin araştırması, finans kuruluşlarının önümüzdeki dönemde AI yatırımlarını yalnız teknolojik kapasite üzerinden değerlendirmeyeceğini gösteriyor.
Yüzde 90 model yönlendirmeye hazırlanıyor
Finans kuruluşları AI maliyetlerini ve model performansını yönetebilmek için yeni kontrol katmanları kurmaya da başlıyor.
Araştırmaya göre şirketlerin yüzde 90’ı intelligent model routing sistemlerini kullanıyor veya önümüzdeki bir yıl içinde kullanmayı planlıyor. Bu sistemler, verilen görevi en uygun maliyet ve performans dengesini sunan AI modeline yönlendirmeyi amaçlıyor.
Böylece her görev için en büyük veya en pahalı modeli kullanmak yerine farklı işlerin farklı modellere dağıtılması mümkün hale geliyor.
Örneğin karmaşık kredi analizi güçlü bir modele yönlendirilebilirken daha basit belge sınıflandırma işlemleri daha düşük maliyetli bir modelle gerçekleştirilebilir.
Bu yaklaşım özellikle milyonlarca işlemin yürütüldüğü finans kuruluşlarında AI maliyetlerini kontrol altında tutmak açısından önem kazanıyor.
Teknoloji borcu agentic AI’ın önündeki engellerden biri
Bankaların ve sigorta şirketlerinin karşılaştığı bir diğer sorun mevcut teknoloji altyapıları.
Capgemini araştırmasına göre finans sektörü yöneticilerinin yüzde 80’i teknoloji borcunu azaltmayı öncelikli hedefler arasında görüyor.
Eski çekirdek sistemler, parçalı veri altyapıları ve birbirinden kopuk uygulamalar AI ajanlarının kurum genelinde çalışmasını zorlaştırabiliyor.
Çünkü çoklu ajan sistemleri yalnız güçlü modellere ihtiyaç duymuyor. Ajanların doğru verilere erişebilmesi, hangi işlemleri yapmaya yetkili olduğunun belirlenmesi ve aldığı kararların izlenebilir olması gerekiyor.
Bu nedenle agentic AI yatırımları bankaların uzun süredir yürüttüğü core banking modernizasyonu ve bulut dönüşümü projeleriyle giderek daha fazla birleşiyor.
Bulut AI ajanlarının kontrol katmanına dönüşüyor
Capgemini, finans kuruluşlarının çoklu ajan sistemlerini ölçeklemek için bulut altyapısını giderek daha merkezi bir konuma taşıdığını belirtiyor.
Araştırmaya göre bankaların ve sigorta şirketlerinin yüzde 52’si çoklu AI ajanlarının yönetimi için hyperscaler şirketleri tercih edilen bulut ortağı olarak görüyor.
Bu tercihte yalnız işlem kapasitesi etkili olmuyor.
Finans kuruluşları bulut sağlayıcısı seçerken regülasyon ve veri yerleşimi sertifikalarını, güvenlik ve kimlik yönetimi altyapısını ve sistemlerin denetlenebilirliğini de değerlendiriyor. Capgemini raporunda düzenleyici gereklilikler ve veri yerleşimi yüzde 50 ile en önemli kriterler arasında yer alırken güvenlik ve kimlik yönetimi yüzde 47, denetlenebilirlik ve izlenebilirlik ise yüzde 39 seviyesinde bulunuyor.
Bu tablo, agentic AI’ın bankalarda yalnız model seçimiyle ilgili bir teknoloji projesi olmadığını gösteriyor.
AI ajanları müşteri süreçlerine daha fazla girecek
Araştırmaya katılan yöneticilerin dörtte üçü, önümüzdeki üç yıl içinde AI ajanlarının müşteri etkileşimlerinin önemli bir parçası haline gelmesini bekliyor.
Capgemini özellikle hesap hizmetleri, kredi başvuruları ve underwriting süreçleri ile ürün önerilerini öne çıkan kullanım alanları arasında gösteriyor.
Bu beklenti, bankalarda agentic AI kullanımının arka ofis otomasyonundan müşteriyle doğrudan temas eden süreçlere doğru genişleyeceğini gösteriyor.
Ancak müşteri hesabına, kredi kararına veya ödeme işlemine yaklaşan her yeni kullanım alanı aynı zamanda daha fazla kimlik, yetki ve denetim ihtiyacı yaratıyor.
Son dönemde ABD OCC’nin agentic AI denetim yaklaşımında ajana devredilen yetki ve insan gözetiminin seviyesini öne çıkarması da bu dönüşümle aynı döneme denk geliyor.
Yalnız yüzde 5’i gerçekten önde
Capgemini araştırması, finans kuruluşlarının içinde daha küçük bir grubun agentic AI’ı kurumsal ölçekte olgunlaştırdığını da ortaya koyuyor.
Rapora göre araştırmaya katılan kurumların yalnız yüzde 5’i agentic AI’ı kurum genelinde işletmek için gerekli yetkinlikleri sistematik hale getirmiş durumda.
Bu kuruluşlar üç alanda diğerlerinden ayrışıyor: farklı iş ve teknoloji fonksiyonlarındaki ajanları birlikte yönetebiliyor, otonom işlemler için güvenilir bulut altyapısı kuruyor ve AI yatırımlarını ölçülebilir finansal sonuçlarla ilişkilendirebiliyor.
Bu veri, yüzde 10’luk orkestrasyon oranının arkasında bile farklı olgunluk seviyeleri bulunduğunu gösteriyor.
Bankalar için yeni soru kaç ajan kullandıkları olmayacak
Agentic AI’ın hızla yayılması finans kuruluşlarında yeni bir teknoloji yarışını beraberinde getiriyor.
Ancak Capgemini’nin verileri, yalnız daha fazla AI ajanı kullanmanın rekabet avantajı yaratmaya yetmediğini gösteriyor.
Asıl fark; ajanların birbirleriyle nasıl çalıştığı, maliyetlerin nasıl kontrol edildiği, hangi modellere hangi görevlerin verildiği ve bu yatırımların finansal karşılığının nasıl ölçüldüğü noktalarında ortaya çıkıyor.
Bu nedenle önümüzdeki dönemde bankaların AI stratejisini değerlendirirken yalnız kaç kullanım senaryosu geliştirdiklerine bakmak yeterli olmayabilir.
Kurum genelinde orkestrasyon yeteneği daha önemli bir gösterge haline gelebilir.
Capgemini araştırmasında benim için en önemli veri yüzde 59’luk kullanım oranı kadar yüzde 10’luk orkestrasyon oranı.
Bu iki sayı arasındaki fark bankacılık sektörünün agentic AI konusunda hangi aşamada olduğunu çok net gösteriyor.
Bankalar AI ajanlarını kullanmaya başlamış durumda. Asıl zorluk, bu ajanları kurum genelinde güvenli, maliyet kontrollü ve ölçülebilir biçimde birlikte çalıştırabilmek.
Tek bir AI ajanının müşteri sorusuna cevap vermesi veya belge analiz etmesi artık görece kolay bir kullanım alanı. Çok sayıda ajanın aynı banka içinde farklı sistemlere bağlanması, birbirlerinden görev devralması ve gerçek finansal işlemlere yaklaşması ise çok daha karmaşık bir altyapı gerektiriyor.
Bu noktada veri erişimi, kimlik ve yetki yönetimi, model maliyetleri, denetlenebilirlik ve eski bankacılık sistemleri aynı anda çözülmesi gereken sorunlara dönüşüyor.
Araştırmadaki yüzde 90’lık model yönlendirme oranı da bu nedenle önemli. Finans kuruluşları artık “hangi AI modelini kullanalım?” sorusunun ötesine geçerek hangi görevin hangi modele, hangi maliyetle ve hangi performans beklentisiyle yönlendirileceğini yönetmeye çalışıyor.
Bir başka kritik nokta, yaklaşık her iki finans kuruluşundan birinin agentic AI yatırımının finansal geri dönüşünü tutarlı biçimde gösterememesi.
Bu veri, AI yatırımlarında yeni dönemin temel sorusunu ortaya koyuyor: teknoloji çalışıyor olabilir, ancak gerçekten para kazandırıyor mu veya maliyeti anlamlı ölçüde azaltıyor mu?
Bankacılıkta agentic AI’ın bundan sonraki rekabet alanı büyük olasılıkla kullanım sayısından çok orkestrasyon, yönetişim ve ölçülebilir finansal değer üzerinden şekillenecek.
Capgemini’nin araştırması, finans sektörünün AI ajanlarını keşfetme aşamasından çıktığını ancak kurum genelinde yönetme aşamasına henüz yeni geçtiğini gösteriyor.
