Yapay zekanın (artificial intelligence; AI) ticari kullanımı neredeyse her ekonomik, sosyal ve politik alanı hızlandırıyor ve dönüştürüyor. Yine de, finansal hizmetlerde algoritmik karar verme konusundaki akademik yorumlar, tarihsel verilerin önyargılı algoritmik araçlara yol açabileceği konusunda uyarıda bulunuyor. [1] Önyargı, diğer risklerin yanı sıra önemli bir husustur. Bununla birlikte, son literatürde, riskler azaltılırsa, potansiyel optimal sonuçlara ilişkin bir boşluk vardır. Algoritmik kredi puanlaması, özellikle önceden marjinalize edilmiş tüketiciler için, bankaların tüketici değerlendirmesini ve kredi riskini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bu nedenle, genellikle potansiyel normatif risklerden ayrı olarak tartışılan ticari mülahazaları incelemek faydalıdır.
Yeni bir çalışmada, algoritmik kredi puanlaması ve alternatif verilerin kullanılmasının yalnızca ayrımcı sonuçlara yol açacağı veya tüketicilere zarar vereceği varsayımına meydan okuma hedefleniyor. İyi tasarlanmış araçların potansiyel faydaları bu kadar çabuk göz ardı edilmemelidir. Başlangıçta tek başına incelenen etik kaygılar, kurumsal bakış açılarının yanı sıra kesişimsel araştırmalardan faydalanacaktır.
Apple Card’ın (Goldman Sachs Bank USA tarafından üstlenilen), özellikle sosyal medyada kadın kredi kartı başvuru sahiplerine karşı ayrımcılık iddiasıyla geniş çapta eleştirildiği dikkate değer örneği düşünelim. Bazı kadınlara daha düşük kredi limitleri teklif edildi veya bir kart reddedildi, ancak kocaları aynı zorluklarla karşılaşmadı. İddialar, cinsiyete dayalı önyargının borç verme üzerindeki etkileri ve kredi şartlarını belirlemek için algoritmalar ve makine kullanmanın tehlikeleri hakkında kamuoyunda hararetli bir sohbeti ateşlemiş oldu. New York Eyaleti Maliye Bakanlığı, ilgili algoritmaları araştırdı ve bu eşitsizlik durumlarının geçerli nedenleri olduğu sonucuna vardı ve herhangi bir ayrımcı uygulama bulamadı. Söz konusu Bakanlık, algoritmik kredi vermede “kredi itibarının değerlendirilmesinde yanlışlık, ayrımcı sonuçlar ve sınırlı şeffaflık” dahil olmak üzere riskler olduğunu da kabul etti.
İlk olarak, tüketici kredisi sözleşmelerindeki geleneksel zorlukları ele almak için makine kullanmanın ekonomik sonuçları inceleniyor. Bunlar, bankalar ve tüketiciler arasındaki bilgi ve güç asimetrisinin yanı sıra, çatışan çıkar ve teşvikleri içermektedir. Çalışmada, bunun ardından, algoritmik kredi puanlaması ila ilgili bazı yanlış anlamaları ortadan kaldıran makine öğreniminin kritik yönleri ele alınıyor ve bankaların insanları sınıflandırmak ve kredi puanlarını hesaplamak için makine öğrenimini nasıl kullandıkları ve bunu gelecekteki tüketici davranışlarını tahmin etmek için nasıl kullanabilecekleri açıklanıyor. Son olarak makale, hafifletilmesi halinde geleneksel tüketici kredisi sözleşmesi piyasasında ekonomik ve normatif sonuçları potansiyel olarak iyileştirebilecek riskleri değerlendirmektedir.
Bu ekonomik ve normatif konular şunları içermektedir:
- Makine öğreniminin tüketicilerin kredi değerliliği değerlendirmesinin doğruluğunu artırıp artırmadığı;
- Makine öğreniminin daha verimli fiyatlandırma yapıları oluşturma ve daha doğru modellerle bankalara rekabet avantajı sağlama potansiyeli;
- Finans sektörüne algoritmik karar vermeyi getirmenin tüketici güvenini ve kurumların itibarını daha fazla aşındırıp aşındırmayacağı;
- Doğruluğu artırma ile tüketicilerin mahremiyetini ve özerkliğini koruma arasındaki uyumsuzluk ve
- Makine öğreniminin adaletsizliği çoğaltma veya birleştirme ve ayrımcı algoritmalara yol açma riski.
Makine öğrenimini kullanan kredi kurumları bağlamında algoritmik taraf tutma ve ayrımcılık riski konusunda ciddi endişeler vardır. Analizde, kredi ve kredi karar verme süreçlerini tarihsel olarak etkileyen ırk, cinsiyet, medeni durum veya cinsel yönelim gibi belirli kişisel özelliklere yönelik önyargıların altı çiziliyor. Kredi puanlamada makine öğrenimi ve finansal hizmetlere erişim bu endişeleri artırmıştır. Ardından, algoritmik taraf tutmanın üstesinden gelmek için önerilen çeşitli teknik adillik ölçütleri ele alınıyor ve her ölçünün farklı varsayımlar gerektirdiği belirtiliyor. Bu gerilim, makine öğrenimi modelleri belirli bir düzeyde adaleti tercih edecek şekilde tasarlandığında, adalet ve doğruluk arasındaki ödünleşimle daha da artmaktadır.
Bu tür ödünleşimler, çoğu şirket gibi kar etmeyi ana öncelikleri haline getirmeye devam edecek olan finansal kurumlar için zorlayıcıdır. Bununla birlikte, Larry Fink’in tanımladığı gibi, şirketlerin geleceği, “aslında kar ve amacın ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olduğu” bilgisiyle değişebilir. Aynı zamanda, birçok kişinin şirketlerin amaçlarını ve değerlerini düşündüğü gibi, yapay zekanın etik tasarımı için de benzer bir itici güç vardır.
Yapay zekaya rehberlik eden ahlaki çerçeve hakkındaki normatif sorunlar, şirketlere rehberlik eden ahlaki çerçevenin nasıl değerlendirildiği ile ilgili sorunlardan ayrılamaz. Bunun nedeni, yanlış adlandırmaya rağmen, bu görüşün yapay zekayı mimarın somut karar kuralları ve faydalı işlevleri olarak değil, geçici veya özerk olarak ele almasıdır.
Bu makale, algoritmik karar vermenin kurumsal kullanımına ilişkin literatüre iki temel katkı sağlıyor. İlk olarak, birleşik ekonomik ve normatif bir yaklaşımdan makine öğrenimi kullanmanın sonuçlarını incelemek benzersizdir ve gerçek dünyadaki maliyet ve faydaların daha titiz bir şekilde değerlendirilmesine izin verir. İkincisi, alandaki birçok uzmanın belirlediği zarar riskine rağmen, makine öğrenimi tasarlamak için açık bir fırsat vardır. Bu, ekonomik ve normatif sonuçları iyileştirecek ve optimize edecektir. Analizde, potansiyel olumlu sonuçlar için yenilenmiş bir coşku öneriliyor ve düzenleme konularında gelecekteki çalışmaların, bu alandaki davranışı şekillendiren temel teşvikleri ve çıkarları dikkate alması gerektiği sonucuna varılıyor.
1966 yılında, Gence-Borçalı yöresinden göç etmiş bir ailenin çocuğu olarak Ardahan/Çıldır’da doğdu [merhume Anası (1947-10 Temmuz 2023) Erzurum/Aşkale; merhum Babası ise Ardahan/Çıldır yöresindendir]. 1984 yılında yapılan sınavda Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü kazandı. 1985 yılında Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümüne yatay geçiş yaptı ve 1988’de Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü birincilikle, Fakülteyi ise 11’inci olarak bitirdi.
1997 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin Denver şehrinde yer alan ‘Spring International Language Center’da; 65’inci dönem müdavimi olarak 2008-2009 döneminde Milli Güvenlik Akademisi’nde (MGA) eğitim gördü ve MGA’dan dereceyle mezun oldu. MGA eğitimi esnasında ‘Sınır Aşan Sular Meselesi’, ‘Petrol Sorunu’ gibi önemli başlıklarda bilimsel çalışmalar yaptı.
Türkiye’de Yatırımların ve İstihdamın Durumu ve Mevcut Ortamın İyileştirilmesine İlişkin Öneriler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü);
Türk Sosyal Güvenlik Sisteminde Yaşanan Sorunlar ve Alınması Gereken Önlemler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü, Sevinç Akbulak ile birlikte);
Kayıp Yıllar: Türkiye’de 1980’li Yıllardan Bu Yana Kamu Borçlanma Politikaları ve Bankacılık Sektörüne Etkileri (Bankalar Yeminli Murakıpları Vakfı Eser Yarışması, Övgüye Değer Ödülü, Emre Kavaklı ve Ayça Tokmak ile birlikte);
Türkiye’de Sermaye Piyasası Araçları ve Halka Açık Anonim Şirketler (Sevinç Akbulak ile birlikte) ve Türkiye’de Reel ve Mali Sektör: Genel Durum, Sorunlar ve Öneriler (Sevinç Akbulak ile birlikte) başlıklı kitapları yayımlanmıştır.
Anonim Şirketlerde Kâr Dağıtımı Esasları ve Yedek Akçeler (Bilgi Toplumunda Hukuk, Ünal TEKİNALP’e Armağan, Cilt I; 2003), Anonim Şirketlerin Halka Açılması (Muğla Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Tartışma Tebliğleri Serisi II; 2004) ile Prof. Dr. Saim ÜSTÜNDAĞ’a Vefa Andacı (2020), Cilt II, Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler (2021), Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler II (2021), Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler (2021), Ticari İşletme Hukuku Fasikülü (2022), Ticari Mevzuat Notları (2022), Bilimsel Araştırmalar (2022), Hukuki İncelemeler (2023), Prof. Dr. Saim Üstündağ Adına Seçme Yazılar (2024), Hukuka Giriş (2024) başlıklı kitapların bazı bölümlerinin de yazarıdır.
1992 yılından beri Türkiye’de yayımlanan otuza yakın Dergi, Gazete ve Blog’da 2 bin 500’ü aşan Telif Makale ve Telif Yazı ile tamamı İngilizceden olmak üzere Türkçe Derleme ve Türkçe Çevirisi yayımlanmıştır.
1988 yılında intisap ettiği Sermaye Piyasası Kurulu’nda (SPK) uzman yardımcısı, uzman (yeterlik sınavı üçüncüsü), başuzman, daire başkanı ve başkanlık danışmanı; Özelleştirme İdaresi Başkanlığı GSM 1800 Lisansları Değerleme Komisyonunda üye olarak görev yapmış, ayrıca Vergi Konseyi’nin bazı alt çalışma gruplarında (Menkul Sermaye İratları ve Değer Artış Kazançları; Kayıt Dışı Ekonomi; Özkaynakların Güçlendirilmesi) yer almış olup; halen başuzman unvanıyla SPK’da çalışmaktadır.
Hayatı dosdoğru yaşamak ve çalışkanlık vazgeçilmez ilkeleridir. Ülkesi ‘Türkiye Cumhuriyeti’ her şeyin üstündedir.