Yapay zekâ, finansal yönetimde köklü bir dönüşüm yaratıyor. Geleneksel finansal analiz ve karar alma süreçleri geçmiş verilere dayalı ve insan faktörüne bağımlı olduğu için genellikle zaman alıcı ve hata payı yüksek olabiliyor. Ancak yapay zekâ destekli sistemler, büyük veri analizi, tahmine dayalı modelleme ve otomasyon sayesinde finansal süreçleri daha hızlı, verimli ve doğru hâle getiriyor. Bu dönüşüm şirketlerin maliyetleri düşürmesini, riskleri daha iyi yönetmesini ve stratejik kararları daha sağlam temellere oturtmasını sağlıyor. Ancak bu değişime ayak uydurmak için şirketlerin veri altyapılarını güçlendirmesi, yapay zekâya dayalı karar alma mekanizmalarını benimsemesi ve çalışanlarını bu yeni düzene hazırlaması gerekiyor.

Finansal planlama ve tahminleme süreçleri yapay zekânın en büyük fark yarattığı alanlardan biri hâline geldi. Geleneksel yöntemlerde bütçeleme ve finansal tahminler genellikle geçmiş verilere ve yöneticilerin öngörülerine dayanıyordu. Ancak yapay zekâ destekli sistemler geçmiş verilere ek olarak piyasa trendleri, ekonomik göstergeler, tüketici davranışları ve sektör dinamiklerini analiz ederek çok daha isabetli tahminler yapabiliyor. Örneğin, bir perakende şirketi yapay zekâ algoritmaları sayesinde sezonluk satış dalgalanmalarını önceden tahmin ederek envanter yönetimini ve nakit akışını optimize edebiliyor. Benzer şekilde, üretim yapan şirketler tedarik zinciri verilerini analiz ederek olası maliyet artışlarını veya tedarik sorunlarını önceden belirleyebiliyor.

Risk yönetimi, yapay zekânın finansal yönetimde en fazla değer kattığı bir diğer kritik alan. Geleneksel risk değerlendirme yöntemleri genellikle belirli kurallara ve geçmiş verilere dayanırken, yapay zekâ dinamik ve sürekli öğrenen modeller oluşturabiliyor. Örneğin, bankalar ve finans kuruluşları yapay zekâ destekli kredi değerlendirme sistemleri sayesinde müşteri profillerini daha doğru analiz edebiliyor ve kredi riskini minimize edebiliyor. Sigorta şirketleri dolandırıcılığı tespit etmek için yapay zekâ kullanarak anormal işlem modellerini tespit ederek hızlı aksiyon alabiliyor. Şirketler için de benzer şekilde, yapay zekâ sistemleri mali verileri sürekli izleyerek şüpheli harcamaları veya finansal düzensizlikleri anında tespit edebiliyor.

Şirketlerin nakit akışı yönetimi de yapay zekâ ile çok daha hassas ve etkin bir hâle geliyor. Nakit akışı birçok işletmenin en kritik finansal göstergelerinden biri olurken, gelirlerin ve giderlerin doğru yönetilmesi büyük önem taşıyor. Yapay zekâ destekli yazılımlar tahsilat sürelerini analiz ederek nakit akışında yaşanabilecek daralmaları önceden tahmin edebiliyor. Örneğin, bir yapay zekâ sistemi belirli müşterilerin ödeme alışkanlıklarını inceleyerek, hangi müşterilerin gecikmeli ödeme yapma ihtimalinin yüksek olduğunu belirleyebilir ve bu doğrultuda şirket, önceden önlem alarak finansal istikrarını koruyabilir.

Şirketlerin finansal karar alma süreçlerinde yapay zekâ, yönetim ekiplerine güçlü bir destek mekanizması sunuyor. Geleneksel finansal raporlamalar genellikle geriye dönük verilerle hazırlandığı için yöneticilerin anlık kararlar almasını zorlaştırabiliyor. Ancak yapay zekâ destekli karar destek sistemleri anlık veri analizleri yaparak, yöneticilere hızlı ve doğru bilgi sunabiliyor. Örneğin, büyük bir üretim firması yapay zekâ tabanlı bir sistem sayesinde tedarik zinciri, döviz kurları ve hammadde fiyatlarındaki değişiklikleri analiz ederek satın alma kararlarını en uygun zamanda verebilir.

Yapay zekâ tabanlı otomasyon finans departmanlarının iş yükünü azaltarak daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlıyor. Muhasebe, bordrolama, fatura yönetimi gibi tekrar eden işlemler yapay zekâ destekli sistemler tarafından otomatik olarak gerçekleştirilebiliyor. Bu sayede insan kaynaklı hatalar azalırken, finans ekipleri daha fazla değer yaratan analiz ve stratejik planlama süreçlerine odaklanabiliyor. Örneğin, bir şirketin muhasebe departmanı yapay zekâ destekli bir yazılım kullanarak faturaların otomatik olarak doğrulanmasını ve ödeme süreçlerinin optimize edilmesini sağlayabilir.

Bu büyük dönüşüme hazırlık yapmayan şirketler rekabet avantajını kaybetme riskiyle karşı karşıya kalabilir. Yapay zekânın finansal yönetimde en verimli şekilde kullanılabilmesi için öncelikle şirketlerin sağlam bir veri altyapısı oluşturması gerekiyor. Yapay zekâ sistemlerinin başarılı olabilmesi için doğru, güncel ve anlamlı verilere erişmesi şart. Bunun için şirketlerin finansal verilerini dijitalleştirmesi, veri güvenliğine önem vermesi ve doğru veri analitiği araçlarını kullanması gerekiyor.

Bunun yanı sıra finans ekiplerinin yapay zekâya adapte olması için eğitim süreçlerine yatırım yapılması büyük önem taşıyor. Yapay zekâ geleneksel finansal süreçleri değiştirdiği için finans profesyonellerinin bu teknolojiyi anlaması ve etkili bir şekilde kullanması gerekiyor. Şirketler, finans ekiplerini veri analitiği, yapay zekâ algoritmaları ve otomasyon teknolojileri konusunda eğitmeli ve bu yeni döneme uyum sağlamalarını teşvik etmelidir.

Son olarak şirketlerin yapay zekâ kullanımına yönelik net bir strateji belirlemesi gerekiyor. Yapay zekâ projeleri yalnızca teknoloji yatırımı olarak görülmemeli, finansal yönetimin temel bir unsuru olarak ele alınmalıdır. Şirketler hangi finansal süreçlerin yapay zekâ ile iyileştirilebileceğini belirlemeli, pilot projeler başlatarak bu teknolojiyi test etmeli ve uzun vadeli bir yapay zekâ stratejisi oluşturmalıdır.

Prof. Dr. Kadir Tuna
28.02.2025