Veri İkamet Yasalarının Finansal Kurumlar Üzerindeki Büyüyen Etkisi
Finans kuruluşları, müşteri verilerinin nasıl ve nerede depolanıp işleneceğini veri ikamet yasalarının belirlediği, yoğun düzenlemelere tabi bir ortamda faaliyet göstermektedir. Dünya çapında giderek daha sıkı hale gelen bu düzenlemeler, hassas verilerin anonimleştirilmiş biçimde bile sınır ötesine aktarılmasını engellemektedir. Otomasyon, müşteri hizmetleri ve risk analizi için büyük dil modellerinin (LLM'ler) kullanımını araştıran bankalar için bu yasalara uyum hem zorluklar hem de fırsatlar sunmaktadır.
Neyse ki bankalar yapay zeka inovasyonundan vazgeçmek zorunda değil. Yerel olarak barındırılan LLM'leri benimseyerek ve aşağıdaki gibi süreç ve operasyonel istihbarat platformlarını entegre ederek mindzieveri yerleşimi gerekliliklerine bağlı kalırken yapay zekanın gücünü ortaya çıkarabilirler. Veri yerleşimi düzenlemelerinin bankaları nasıl etkilediğini ve şirket içi LLM dağıtımının nasıl uyumlu ve güvenli bir çözüm sunduğunu keşfetmek için okumaya devam edin.
Veri İkametgahı Nedir?
Veri ikameti, özellikle hassas finansal ve kişisel veriler olmak üzere belirli veri türlerinin belirli bir ülke veya yargı yetkisi dahilinde depolanması ve işlenmesi gerektiğine dair yasal gerekliliği ifade eder. Büyük miktarda gizli müşteri verisini işleyen bankalar, güvenliği sağlamak, siber tehditleri önlemek ve yerel ekonomileri desteklemek için bu düzenlemelere uymak zorundadır.
Çok uluslu finans kuruluşları için uyumluluğun karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır. McKinsey'e göre , tüm ülkelerin %75'i bir tür veri ikamet yasasını uygulamaya koymuştur ve bu da bankaların veri depolama stratejilerini faaliyet gösterdikleri her yargı alanına göre uyarlamalarını gerektirmektedir. Bu değişim, bankaları tek tip bir küresel bulut modelinden fiziksel altyapı yatırımları ve bölgeye özgü uyum stratejileri gerektiren yerelleştirilmiş bir yaklaşıma doğru zorlamaktadır.
Bankalar için Veri İkamet Uyumluluğu Neden Önemlidir?
Bankalar, düzenleyici cezalardan kaçınmak ve müşteri güvenini korumak için veri ikamet yasalarına uymalıdır. İşte uymanın neden çok önemli olduğunun bazı temel nedenleri:
1. Veri Güvenliği
Hassas verilerin belirli bir yetki alanı içinde depolanması, ulusal güvenlik standartlarına uyulmasını sağlar ve veri koruma önlemlerini geliştirir.
2. Gizlilik ve Mahremiyet
Yönetmelikler müşteri gizliliğini korur ve yetkisiz erişime maruz kalmayı sınırlandırarak veri ihlali riskini azaltır.
3. Felaket Kurtarma ve İş Sürekliliği
Yerel olarak depolanan veriler, kesintilere karşı dayanıklılığı artırarak acil durumlarda sorunsuz bankacılık işlemleri sağlar.
4. Performans ve Operasyonel Verimlilik
Bankalar verileri yerel olarak işlediğinde, gecikme azalır ve LLM'ler gibi yapay zeka odaklı uygulamalar daha yüksek hız ve doğrulukla çalışır.
Bu düzenlemelerin göz ardı edilmesi ciddi sonuçlara yol açabilir. Örneğin, içinde Temmuz 2021, Hindistan Merkez Bankası Mastercard'ın yeni kart çıkarmasını yasakladı Yerel veri depolama zorunluluklarına uymadığı için. Bankalar bu yasalara proaktif bir şekilde uyum sağlayarak müşteri güvenini güçlendirirken bu tür cezalardan kaçınabilir.
Bankaların Veri İkamet Yasaları ile Karşılaştıkları Zorluklar
1. Yüksek Uyum Maliyetleri
Yerelleştirme düzenlemelerine uymak genellikle bölgesel veri merkezlerine veya hibrit bulut altyapılarına önemli yatırımlar yapılmasını gerektirir.
2. Düzenleyici Karmaşıklık
Farklı -ve bazen birbiriyle çelişen- yasalara sahip birden fazla yargı alanında veri yönetmek, yoğun kaynak gerektiren bir zorluktur.
3. Küresel Bulut Sağlayıcılarının Sınırlı Kullanımı
Birçok bulut tabanlı yapay zeka hizmeti, katı yerelleştirme gereksinimlerini karşılamamakta ve bankaların harici üretken yapay zeka modellerinden yararlanma becerilerini kısıtlamaktadır.
Bu engellere rağmen bankalar, inovasyonu sürdürürken uyumluluğu sağlamak için veri yönetimi çerçevelerini, hibrit bulut modellerini ve yerel olarak barındırılan yapay zeka çözümlerini uygulayabilir.
Yerel Olarak Barındırılan LLM'ler ve Süreç Zekası Veri İkamet Zorluklarını Nasıl Çözüyor?
Büyük dil modellerini şirket içinde veya uyumlu yerel veri merkezlerinde barındırmak, finans kurumları için oyunun kurallarını değiştiren bir çözümdür. Ayrıca, Mindzie gibi süreç ve operasyonel zeka platformlarından yararlanmak, bankaların mevzuata uygunluğu korurken operasyonel iş akışları hakkında derinlemesine bilgi edinmelerine yardımcı olur. İşte nedeni:
1. Yerel Yönetmeliklere Tam Uyum
Şirket içi LLM'ler ve süreç zekası çözümleri, tüm verilerin belirtilen yetki alanı içinde kalmasını sağlayarak sınır ötesi uyumluluk endişelerini ortadan kaldırır.
2. Geliştirilmiş Veri Kontrolü
Bankalar, bulut tabanlı yapay zeka modelleriyle ilişkili üçüncü taraf risklerini azaltarak verileri üzerinde tam mülkiyete sahip olurlar.
3. Daha Düşük Güvenlik ve İhlal Riskleri
Harici veri aktarımlarının en aza indirilmesi, siber tehditlere ve yetkisiz erişime maruz kalmayı önemli ölçüde azaltır.
4. Geliştirilmiş Yapay Zeka Performansı ve Hızı
Yerel işleme gecikme süresini azaltarak sohbet robotları ve dolandırıcılık tespit sistemleri gibi yapay zeka destekli hizmetleri daha duyarlı ve verimli hale getirir.
5. Daha Fazla Güvenilirlik ve Çalışma Süresi
Altyapının kontrol edilmesi, istikrarlı performans sağlayarak bankacılık işlemlerini etkileyebilecek hizmet kesintilerini önler.
Bankalar, Mindzie gibi yerelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini ve operasyonel zeka araçlarını entegre ederek mevzuata uygunluk ile en son teknolojik gelişmeleri dengeleyebilir.
Dünya Genelindeki Temel Veri İkamet Yasaları
Küresel veri ikamet yasalarını anlamak çok uluslu bankalar için çok önemlidir. Aşağıda, dünya çapında finansal veri depolama gereksinimlerini şekillendiren en önemli düzenlemelerden bazıları yer almaktadır:
Avrupa
- Avrupa Birliği (AB): Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), kişisel verilerin AB'de kalmasını veya yalnızca eşdeğer veri koruma standartlarına sahip ülkelere aktarılmasını zorunlu kılmaktadır.
- İsviçre: Federal Veri Koruma Yasası (FADP ), müşteri verilerinin korunmasında GDPR'yi yansıtmakta ve İsviçre'nin güçlü bankacılık gizlilik yasalarını güçlendirmektedir.
- Birleşik Krallık: Brexit'in ardından Birleşik Krallık, her iki bölgede de faaliyet gösteren finans firmalarının ikili düzenlemelere uymasını gerektiren GDPR'ye eşdeğer kendi yasasını uygulamaya koydu.
Kuzey Amerika
- Amerika Birleşik Devletleri: Gramm-Leach-Bliley Yasası (GLBA ) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA ) dahil olmak üzere federal ve eyalet düzeyindeki yasaların bir karışımı uyumluluğu zorlaştırmaktadır.
- Kanada: PIPEDA (Kişisel Bilgilerin Korunması ve Elektronik Belgeler Yasası ) veri gizliliğini yönetir ve OSFI (Office of the Superintendent of Financial Institutions) tarafından bankacılığa özgü ek yönergeler belirlenir.
Asya
- Singapur: Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (PDPA ) ve Singapur Para Otoritesi (MAS) yönergeleri finansal veri güvenliği için net kurallar belirlemektedir.
- Japonya: Kişisel Bilgilerin Korunması Yasası (APPI), veri aktarımlarının yalnızca yeterli güvenlik önlemlerine sahip yerlere yapılmasına izin vermektedir.
- Güney Kore: Kişisel Bilgilerin Korunması Yasası (PIPA) hassas müşteri verileri için sıkı bir yerelleştirme uygulamaktadır.
- Hindistan: Dijital Kişisel Verilerin Korunması Yasası (DPDP ), Hindistan Merkez Bankası'nın (RBI) uyumluluk gözetimi ile önemli finansal verilerin Hindistan'da kalmasını gerektirmektedir.
Sonuç: Düzenleyici Sınırlar İçinde Yenilikçilik
Veri ikamet yasaları, bankaların büyük dil modelleri gibi yapay zeka destekli çözümleri nasıl kullanacağını yeniden şekillendiriyor. Uyumluluk, yalnızca cezalardan kaçınmak için değil, aynı zamanda güvenliği artırmak, müşteri güvenini korumak ve operasyonel verimliliği sağlamak için de gereklidir.
Bu yasal kısıtlamalar içinde inovasyonun anahtarı nedir? Yerel olarak barındırılan LLM'ler ve mindzie gibi süreç zekası platformları. Bankalar, bölgesel yapay zeka altyapısına ve gelişmiş operasyonel zekaya yatırım yaparak, yasal gereklilikleri yerine getirirken yapay zekadan yararlanmaya devam edebilirler.
mindzie'de, bankacılık temel odak alanlarımızdan biri olmak üzere, veriye duyarlı sektörler için Operasyonel Zeka Çözümleri uygulamaya odaklanıyoruz. Daha fazlasını https://mindzie.com/process-mining-banking/ adresinden öğrenebilirsiniz.
