Fintech’in Güçlü Silahı: Derin Öğrenme ile Dolandırıcılık Algılama

Fintech’in Güçlü Silahı: Derin Öğrenme ile Dolandırıcılık Algılama

Yazan: TOLGA AKAGÜN

Günümüz dijital finans dünyasında her tıklama, her işlem ve her veri noktası, hem bir fırsat hem de bir tehdit içeriyor. Fintech alanındaki hızlı büyüme, kullanıcı deneyimini iyileştirirken aynı zamanda dolandırıcılara da yeni kapılar aralıyor. Bu noktada, finansal sistemin en büyük yardımcılarından biri haline gelen derin öğrenme (deep learning) teknolojisi, dolandırıcılıkla mücadelede adeta bir devrim yaratıyor.

Dolandırıcılık: Dijital Finansın En Büyük Tehdidi

Finansal dolandırıcılık, sadece bireylerin değil, küresel ekonomilerin de istikrarını tehdit eden bir sorun haline geldi. 2023 yılında PwC’nin (PricewaterhouseCoopers) Küresel Ekonomik Suç ve Dolandırıcılık Araştırması‘na göre, şirketlerin %51’i son iki yıl içinde bir tür finansal dolandırıcılığa maruz kaldı. Türkiye özelinde de bu oran hızla yükseliyor. Dijitalleşmeyle birlikte sahte işlemler, kimlik hırsızlığı ve hesap ele geçirme olayları her zamankinden daha sofistike hale geliyor.

Derin Öğrenme Nedir ve Neden Bu Kadar Etkili?

Derin öğrenme, insan beyninin öğrenme biçimini taklit eden yapay sinir ağlarına dayalı bir makine öğrenimi yöntemidir. Milyonlarca veri noktasından öğrenerek örüntüler çıkarabilir, öngörülerde bulunabilir ve zamanla kendini geliştirir.

“Veri miktarındaki artışla birlikte, derin öğrenme modelleri geçmişte imkânsız görünen finansal dolandırıcılık senaryolarını başarıyla tanımlayabiliyor.” — Andrew Ng, Yapay Zekâ Uzmanı ve Coursera Kurucusu

Derin öğrenmenin en büyük avantajı, geleneksel kural tabanlı sistemlerin kaçırdığı karmaşık davranış kalıplarını yakalayabilmesidir. Sadece alışılmadık bir işlem miktarına değil, zaman, lokasyon, cihaz, işlem sıklığı gibi çok katmanlı verileri analiz ederek bağlamsal farkındalık yaratır.

Fintech Şirketlerinde Derin Öğrenme Kullanımı

1. Gerçek Zamanlı Dolandırıcılık Tespiti

Fintech şirketleri, özellikle ödeme sistemleri ve dijital bankacılık platformlarında derin öğrenmeyi anlık işlem kontrolü için kullanıyor. Gerçek zamanlı analizle sahte işlemler, birkaç milisaniyede durdurulabiliyor.

Örnek: PayPal, dolandırıcılığı önlemek için kendi geliştirdiği derin öğrenme tabanlı algoritmalar sayesinde her gün milyarlarca işlemi analiz ederek şüpheli hareketleri neredeyse hatasız bir şekilde tespit ediyor. Firma, 2022 yılında algoritmalar sayesinde 4.5 milyar dolarlık sahte işlemin önüne geçtiğini açıkladı.

2. Davranışsal Analiz ve Risk Skorlama

Bazı fintech uygulamaları, kullanıcıların normal davranışlarını öğrenerek onların “dijital ayak izini” çıkarıyor. Eğer bir kullanıcı alışıldık davranışlarının dışına çıkarsa (örneğin her zaman Ankara’dan giriş yapan bir kullanıcının aniden Endonezya’dan işlem yapması), sistem bu durumu riskli olarak işaretliyor.

Türkiye ve Dünya’dan Uygulamalar

Türkiye – Aktif Bank & N Kolay: Aktif Bank, dijital bankacılık kolu N Kolay’da yapay zekâ tabanlı sistemlerle dolandırıcılık girişimlerini analiz ediyor. Özellikle kredi başvurularında sahtecilik tespiti için derin öğrenme algoritmaları kullanılıyor.
ABD – Stripe: Stripe, ödeme altyapılarında derin öğrenme destekli risk motorlarını kullanarak her işlem için bir “dolandırıcılık olasılık puanı” çıkarıyor. Bu puan, işlemin kabul edilip edilmeyeceğini belirliyor.
Avrupa – Revolut: İngiltere merkezli Revolut, sahte işlemleri filtreleyen birden fazla derin öğrenme modeliyle çalışıyor. Kullanıcı işlemlerini segmentlere ayırarak anomalileri neredeyse sıfır gecikmeyle tespit ediyor.

Avantajlar ve Gelecek Vizyonu

Derin Öğrenmenin Avantajları:

Daha düşük yanlış alarm oranı
Gerçek zamanlı analiz
Yüksek doğrulukta tespit
Ölçeklenebilirlik (veri büyüdükçe modelin daha da iyileşmesi)

Gelecekte Ne Bekliyor?

Gelecekte derin öğrenme, sadece dolandırıcılığı tespit etmekle kalmayacak; aynı zamanda finansal danışmanlık, kredi puanlaması ve portföy yönetimi gibi alanlarda da kullanılarak kişiselleştirilmiş ve güvenli finansal deneyimler yaratacak. Bunun için hem regülasyonların hem de etik veri kullanımı konularının daha da önem kazanacağı bir döneme giriyoruz.

Fintech’in En Büyük Gücü — Öğrenen Sistemler

Dolandırıcılar yöntemlerini sürekli geliştirirken, sadece sabit kurallarla hareket eden güvenlik sistemleri yetersiz kalıyor. Derin öğrenme, Fintech sektörünün bu yeni tehditlerle mücadele edebilmesini sağlayan proaktif, öğrenen ve adapte olabilen bir savunma duvarı sunuyor. Fintech’in bu güçlü silahı sayesinde hem kullanıcı güvenliği artıyor hem de sektörün sürdürülebilirliği sağlanıyor.