Bank of England, finans sektöründe hızla yaygınlaşan agentic AI kullanımının mevcut düzenleyici çerçevelerle ne ölçüde kapsanabildiğini değerlendiriyor. İnceleme; ödemeler, alım satım, siber güvenlik ve operasyonel süreçler gibi kritik alanları içeriyor. Kurumun değerlendirmesi, yapay zekâ sistemlerinin yalnızca karar desteği sunmakla kalmayıp belirli hedefler doğrultusunda daha bağımsız hareket etmeye başlaması nedeniyle önem kazanmış durumda.
Bank of England Başkan Yardımcısı Sarah Breeden, mevcut kuralların doğrudan insan talimatı olmadan hareket edebilen yapay zekâ ajanları düşünülerek tasarlanmadığını söyledi. Breeden’a göre bu tür sistemlerin attığı her adım için sürekli insan gözetimi beklemek pratik olmayabilir. Bu da özellikle hız, ölçek ve otomasyonun öne çıktığı finansal uygulamalarda mevcut denetim anlayışının yeniden ele alınmasını gündeme getiriyor.
Agentic AI, bağımsız şekilde karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen sistemleri tanımlıyor. Finans alanında bu yaklaşım şimdiden ürün önerileri, iç operasyon akışları ve alım satımla bağlantılı görevlerde kullanılmaya başlanmış durumda. Geleneksel otomatik işlem araçlarından farkı ise yalnızca önceden tanımlı komutları uygulamak yerine, bir hedefe yönelerek daha sınırlı insan müdahalesiyle karar verebilmesi. Bu özellik, verimlilik kadar ortak hata ve eş zamanlı tepki riskini de beraberinde getiriyor.
Breeden, benzer veri kümeleriyle eğitilen veya benzer hedefler etrafında tasarlanan agentic sistemlerin benzer biçimde davranabileceğine dikkat çekti. Bu durum, tek tek kurumlar açısından yönetilebilir görünen bir teknolojinin, sistem genelinde aynı anda benzer sonuçlar üretmesi halinde daha büyük kırılganlıklar doğurabileceği anlamına geliyor. Özellikle piyasa sinyallerine topluca benzer tepki verilmesi, oynaklığı artırabilecek başlıklardan biri olarak öne çıkıyor.
Yapay zekânın siber güvenlik alanındaki kapasitesinde de belirgin bir sıçrama olduğuna işaret ediliyor. Breeden, siber açıkları tespit etmeye yönelik yeni model yeteneklerinin bu değişimi gösterdiğini belirtti. Agentic AI sistemleri, eylem dizilerini büyük ölçekte ve yüksek hızda birbirine bağlayabiliyor. Bu, savunma tarafında güvenlik ekiplerine avantaj sağlayabilirken, kötü niyetli kullanım senaryolarında etkisi daha geniş ve daha hızlı yayılan saldırı riskini de artırıyor.
2026 tarihli Cambridge Centre for Alternative Finance raporuna göre, ankete katılan finansal hizmet şirketlerinin %81’i yapay zekâyı belirli bir seviyede kullanıyor. Aynı rapor, sektör katılımcılarının %52’sinin agentic AI’ı aktif olarak benimsemeye başladığını ortaya koyuyor. Bununla birlikte bugünkü kullanımın önemli bölümü hâlâ iç işlevlere odaklanıyor. Süreç otomasyonu, veri görselleştirme, yazılım mühendisliği ve bilgi yönetimi bu alanların başında geliyor. Alım satım tarafında kullanım ise ağırlıklı olarak daha düşük riskli operasyonel görevlerde yoğunlaşıyor.
Bank of England’ın öne çıkardığı temel başlıklardan biri siber dayanıklılık. Breeden, agentic AI bağlamında finansal istikrar açısından en yakın risklerden birinin bu alan olduğunu söyledi. Yapay zekâ araçları savunma amaçlı kullanıldığında kurumların güvenliğini güçlendirebilir. Ancak aynı araçların saldırganlar tarafından kullanılması durumunda, finansal istikrarı etkileyecek ölçekte siber olayların görülme olasılığı da yükselebilir. Bu nedenle denetleyicilerin yalnızca tekil firmalara değil, finansal sistemin tamamına yayılan risklere odaklanması gerektiği vurgulanıyor.
Breeden ayrıca açık kaynaklı modellerin, en gelişmiş kapalı modellere yalnızca dört ila sekiz ay geriden geliyor olabileceğini belirtti. Bu da bazı ileri modellerin yayımlanmasına getirilen sınırlamaların düzenleyicilere sınırlı bir rahatlık sunduğu anlamına geliyor. IMF de yapay zekâ destekli siber risklerin finansal istikrar meselesi olarak ele alınması gerektiği uyarısında bulundu. Kuruma göre saldırılar hızlı ölçeklenebilir, ortak dijital altyapıları kullanan sektörlere yayılabilir ve birden fazla kurum aynı anda etkilenirse daha geniş çaplı aksamalara yol açabilir.
Bu çerçevede, birden fazla kurumda eş zamanlı kesinti yaşanması ihtimaline daha fazla ağırlık verilmesi ve etkilerin olay gerçekleşmeden önce stres testleriyle değerlendirilmesi isteniyor. Toparlanma planlarının da yalnızca izole kesintilere değil, geniş çaplı ve toplu aksama senaryolarına göre şekillendirilmesi gerekebileceği ifade ediliyor. Bank of England, kritik sistemler için daha güçlü toparlanma gerekliliklerini de değerlendiriyor. Seçeneklerden biri, kesinti veya arıza durumunda bir bankanın diğer bir bankanın temel işlevlerini geçici olarak devralabilmesine imkân tanımak.
Diğer seçenekler arasında, bir kurumun çekirdek sistemleri tehlikeye girdiğinde kritik hizmetlerin devamını sağlayacak düzenlemeler yer alıyor. Breeden, kilit önemdeki şirketlerin ayrı failover sistemlerine sahip olması ya da zarar gören çekirdek sistemlerini hızlı biçimde yeniden kurabilmesi gerekip gerekmediği sorusunu da gündeme taşıdı. Paylaşılan yazılımlar, bulut hizmetleri, ödeme ağları ve veri ağlarının yaygın kullanımı, hedef alınmaları halinde korelasyonlu arızalar yaratabilecek başka bir zayıf halka olarak değerlendiriliyor.
Düzenleyiciler piyasa tarafında da koruyucu önlemleri inceliyor. Breeden, guardrail, circuit breaker ve kill switch gibi mekanizmaların gündemde olduğunu belirtti. Amaç, hatalı çalışan yapay zekâ modellerinin ciddi bozulmaya katkı vermesi halinde piyasalardaki işlemleri sınırlamak veya durdurmak. Otonom sistemlerin aynı piyasa sinyallerine benzer biçimde tepki vermesi, özellikle de hedefleri başlangıçtaki amaçlarından veya kamu politikası hedeflerinden saparsa, oynaklığı büyütebilir.
Bank of England daha önce mevcut kuralların yapay zekâ kaynaklı riskleri yönetmek için yeterli olduğunu söylemişti. Ancak son gelişmelerin mevcut çerçevelerde boşluklar olduğunu gösterdiği anlaşılıyor. Küresel düzeyde de benzer bir değerlendirme süreci var. Financial Stability Board, haziran ayındaki danışma sürecinde AI ajanlarının insan gözetimi açısından ayrı bir zorluk oluşturduğunu belirterek daha güçlü güvenlik önlemleri çağrısı yaptı. Kurum, finansal kuruluşlar için yönetişim, model geliştirme ve devreye alma süreçleri ile AI bağlantılı siber, ICT ve üçüncü taraf risklerini kapsayan 12 iyi uygulama önerisi sundu. Bank of England’ın odağı ise otonom sistemler daha fazla alanda kullanıldıkça finans kuruluşlarının hem firma düzeyinde hem de piyasa genelinde dayanıklı kalmasını sağlamak.
