Hindistan'ın Ulusal Ödeme Kurumu (NPCI) yöneticisi Dilip Asbe, yapay zekanın ülkenin dijital ödeme sisteminin gelecek aşamasında kritik rol oynayacağını belirtti. Şu anda günde 750 milyondan fazla işlem gerçekleştiren Birleşik Ödeme Arayüzü (UPI) sistemini günde 1 milyar işleme çıkartma hedefleriyle yapay zekanın fraud tespiti, kullanıcı onaylaması ve kredi dağıtımında yoğun şekilde kullanılacağını vurguladı.

Yapay Zeka ile Kullanıcı Tabanı Genişletilecek

Asbe, Mumbai Tech Week'te açıkladığı planlamada yapay zekanın ses tabanlı arayüzler ve çok dilli çözümler sayesinde yeni kullanıcıları sisteme kazandıracağını söyledi. Ses asistanı 2023'te devreye alınmış olsa da henüz yaygın kullanım alanı bulamamıştır. Asbe'ye göre ses modellerinin doğruluk seviyesi arttıkça bu teknoloji ödeme ekosisteminde önemli bir bileşen haline gelebilir.

Küçük Dil Modelleri İçin Fırsat

NPCI CEO'su, Hindistan'ın ödeme ekosistemindeki zengin veri setinden yararlanarak küçük dil modelleri geliştirme fırsatını vurguladı. Bankaların, fintech şirketlerinin ve ekosistem oyuncularının özel, deterministik ve keskin modeller inşa edebileceğini belirtti. Geçen yıl devreye alınan FIMI modeli, bir milyondan fazla kullanıcının işlem iptali ve anlaşmazlık çözümünde hizmet vermektedir.

Pazar Konsantrasyonunun Çözümü

PhonePe ve Google Pay'in yüzde 80 üzerinde pazar payını elinde tutması nedeniyle NPCI, her uygulamanın pazar payını yüzde 30'la sınırlamayı hedeflemektedir. Bu kural 31 Aralık 2026'de yürürlüğe girecek. Asbe, uygulamalar arasında düşük geçiş maliyetleri ve ortak özellikler bulunduğunu, ancak yeni oyuncuların uygun iş modelleri buldukları takdirde pazar paylarının artacağını ifade etti.

Ne anlama geliyor?

Yapay zeka, modern ödeme sistemlerinin temel altyapısı olarak giderek önemli hale gelmiştir. Dijital işlemler arttıkça, hileli faaliyetleri tespit etme, yasadışı hesapların taşıyıcılarını (mule) belirleme ve kredi tahsisatı kararları almak için otomatik sistem gerekir. Bu sistemler, kullanıcının sesini tanıyarak ya da metin temelli talepleri anlayarak ödeme yapmayı daha kolay kılabilir. Ayrıca, yerelleştirilmiş dil modelleri sayesinde farklı bölgelerdeki kullanıcılar kendi dillerinde hizmet alabilir.

Türkiye'de de benzer ödeme sistemleri (FAST, anında havale gibi) gelişim göstermektedir. Yapay zekanın ödeme güvenliğinde ve kullanıcı deneyiminde sağlayacağı iyileştirmeler küresel ölçekte geçerlidir. Merkezi ödeme sistemlerinde veri güvenliği, dolandırıcılık önleme ve kullanıcı onayı gibi hukuki çerçeveler, Hindistan'ın örneği gibi dünya genelinde uygulanmaktadır. Küçük dil modelleri oluşturma yaklaşımı da yerel ödeme sağlayıcılarına kendi ekosistemlerinin verilerini kullanarak özel çözümler geliştirme olanağı sunar.