Cad\u0131lar Bayram\u0131’nda kap\u0131 kap\u0131 dola\u015f\u0131p \u015feker toplayan herkes ayn\u0131 yolu izler: Bir kap\u0131y\u0131 \u00e7alar, \u015fekerini al\u0131r ve yemeden \u00f6nce ambalaj\u0131n\u0131 kontrol eder. Finans sekt\u00f6r\u00fc de yapay zek\u00e2 konusunda benzer bir yol izliyor. Sekt\u00f6r, yapay zek\u00e2y\u0131 kullanmaya genel piyasa ortalamas\u0131ndan daha a\u00e7\u0131k bir yakla\u015f\u0131m sergiliyor ve siber tehditlere kar\u015f\u0131 bir\u00e7ok sekt\u00f6rden daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir koruma sa\u011fl\u0131yor. Ancak bu alanda da g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015f\u0131yor. Bu de\u011ferlendirmeler, Kaspersky \u0130\u00e7 Ara\u015ft\u0131rma Merkezi taraf\u0131ndan y\u00fcr\u00fct\u00fclen yak\u0131n tarihli k\u00fcresel ara\u015ft\u0131rmalara dayan\u0131yor.<\/p>\n
Yapay zek\u00e2, finans kurulu\u015flar\u0131na daha h\u0131zl\u0131 analiz, daha isabetli kararlar ve daha verimli operasyonlar vadediyor. Ancak bankalar ve sigorta \u015firketleri bu teknolojiyi benimserken yeni bir sorun da ortaya \u00e7\u0131k\u0131yor: Hen\u00fcz y\u00f6netmek i\u00e7in yeterli haz\u0131rl\u0131\u011fa sahip olmad\u0131klar\u0131 risklere maruz kalmadan yapay zek\u00e2n\u0131n sundu\u011fu avantajlardan nas\u0131l yararlanabilirler?<\/p>\n
\u0130lk kap\u0131: Finans sekt\u00f6r\u00fc, faydalar\u0131 a\u00e7\u0131k ve riskleri y\u00f6netilebilir alanlarda yapay zek\u00e2y\u0131 benimsiyor<\/p>\n
Kaspersky’nin yeni bir k\u00fcresel ara\u015ft\u0131rmas\u0131na g\u00f6re bankac\u0131l\u0131k, finansal hizmetler ve sigortac\u0131l\u0131k (BFSI) sekt\u00f6r\u00fcndeki kurulu\u015flar, veri analizi (%59’a kar\u015f\u0131 %54) ve proje y\u00f6netimi (%54’e kar\u015f\u0131 %49) alanlar\u0131nda yapay zek\u00e2 kullanmaya genel piyasa ortalamas\u0131na k\u0131yasla daha yatk\u0131n. Bu alanlarda yapay zek\u00e2, i\u015flemleri do\u011frudan ger\u00e7ekle\u015ftirmek yerine karar alma s\u00fcre\u00e7lerini destekliyor. Bu nedenle hatal\u0131 bir \u00e7\u0131kt\u0131, do\u011frudan finansal kay\u0131ptan \u00e7ok zaman kayb\u0131na yol a\u00e7abiliyor.\u00a0<\/p>\n
Yapay zek\u00e2ya a\u00e7\u0131lan kap\u0131 giderek geni\u015fliyor. Kaspersky’nin ara\u015ft\u0131rmas\u0131, BFSI sekt\u00f6r\u00fcndeki kurulu\u015flar\u0131n yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131 art\u0131rmay\u0131 planlama olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n da genel piyasa ortalamas\u0131n\u0131n \u00fczerinde oldu\u011funu ortaya koyuyor. Kurulu\u015flar\u0131n %19’u harici yapay zek\u00e2 ara\u00e7lar\u0131n\u0131, %8’i ise kurum i\u00e7i ara\u00e7lar\u0131 daha fazla kullanmay\u0131 planl\u0131yor. Piyasa genelinde bu oranlar s\u0131ras\u0131yla %15 ve %7 seviyesinde. Aradaki farklar s\u0131n\u0131rl\u0131 olsa da ortaya \u00e7\u0131kan tablo net: Finans sekt\u00f6r\u00fc, yapay zek\u00e2y\u0131 operasyonlar\u0131n\u0131n kal\u0131c\u0131 bir par\u00e7as\u0131 olarak g\u00f6r\u00fcyor.<\/p>\n
Ayn\u0131 tehditler, daha iyi k\u0131l\u0131k de\u011fi\u015ftirmi\u015f h\u00e2lleri: Yapay zek\u00e2, bilinen siber tehditlerin fark edilmesini zorla\u015ft\u0131r\u0131yor<\/p>\n
Kimlik av\u0131 ve fidye yaz\u0131l\u0131mlar\u0131, finans sekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya oldu\u011fu ba\u015fl\u0131ca siber tehditler aras\u0131nda yer almaya devam ediyor. Yapay zek\u00e2; sald\u0131rganlar\u0131n ikna edici mesajlar olu\u015fturmas\u0131n\u0131, sesleri taklit etmesini ve sahte belgeler haz\u0131rlamas\u0131n\u0131 daha h\u0131zl\u0131 ve d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli h\u00e2le getirerek bu tehditlerin tespit edilmesini zorla\u015ft\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Yapay zek\u00e2, sald\u0131rganlar\u0131n hedeflerine y\u00f6nelik daha hassas sald\u0131r\u0131lar d\u00fczenlemesine de olanak tan\u0131yor. Kaspersky’nin G\u00fcvenlik B\u00fclteni’nde yer alan bilgilere g\u00f6re yapay zek\u00e2; hedeflerin davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 modellemek, daha ikna edici tuzaklar haz\u0131rlamak ve altyap\u0131lar\u0131 manuel y\u00f6ntemlerle m\u00fcmk\u00fcn olamayacak h\u0131z ve \u00f6l\u00e7ekte ara\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor. Bu durum, hedefli doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k giri\u015fimlerinin, sosyal m\u00fchendislik sald\u0131r\u0131lar\u0131n\u0131n ve piyasa manip\u00fclasyonu giri\u015fimlerinin artmas\u0131na katk\u0131da bulunuyor.<\/p>\n
Finans kurulu\u015flar\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan bu geli\u015fmeler, riskleri daha da art\u0131r\u0131yor. Me\u015fru ileti\u015fimleri geli\u015fmi\u015f doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k giri\u015fimlerinden ay\u0131rt etmek giderek zorla\u015f\u0131yor. Bunun pratikteki kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131 ise finans sekt\u00f6r\u00fcn\u00fc zaten tehdit eden sald\u0131r\u0131lar\u0131n ba\u015far\u0131ya ula\u015fma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n artmas\u0131. Teknik g\u00fcvenlik \u00f6nlemleri \u00f6nemli bir koruma sa\u011flasa da ger\u00e7e\u011fine olduk\u00e7a benzeyen sahte i\u00e7eriklerin insanlar taraf\u0131ndan da fark edilmesi gerekiyor. Bu da bizi bir sonraki soruna getiriyor.<\/p>\n
\u0130\u00e7erideki tehdit: G\u00fcnl\u00fck yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131 finansal verileri nas\u0131l riske at\u0131yor?<\/p>\n
Yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131ndaki en b\u00fcy\u00fck risklerden baz\u0131lar\u0131 d\u0131\u015f sald\u0131rganlardan de\u011fil, \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n ChatGPT veya DeepSeek gibi \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf ara\u00e7lar\u0131 kurumlar\u0131n\u0131n onay\u0131 olmadan kullanmas\u0131ndan do\u011fuyor. Bu durum shadow AI olarak tan\u0131mlan\u0131yor.<\/p>\n
Kaspersky’nin ara\u015ft\u0131rmas\u0131na g\u00f6re BFSI sekt\u00f6r\u00fcndeki kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n %37’si, kurumlar\u0131nda bu t\u00fcr kullan\u0131mlar\u0131 yayg\u0131n bir riskli davran\u0131\u015f olarak de\u011ferlendiriyor. Piyasa genelinde bu oran %30. Hassas m\u00fc\u015fteri bilgilerini ve finansal kay\u0131tlar\u0131 i\u015fleyen kurulu\u015flar a\u00e7\u0131s\u0131ndan verilerin onaylanmam\u0131\u015f ara\u00e7larla payla\u015f\u0131lmas\u0131, \u00f6zellikle ciddi sonu\u00e7lar do\u011furabiliyor.<\/p>\n
Geleneksel g\u00fcvenlik kontrolleri, bu t\u00fcr veri s\u0131z\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 her zaman \u00f6nleyemiyor. Bir \u00e7al\u0131\u015fan gizli bilgileri herkese a\u00e7\u0131k bir yapay zek\u00e2 sohbet robotuna yap\u0131\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131nda veriler, geleneksel bir g\u00fcvenlik uyar\u0131s\u0131n\u0131 tetiklemeden kurumun denetimi alt\u0131ndaki ortam\u0131n d\u0131\u015f\u0131na \u00e7\u0131kabiliyor. Ara\u015ft\u0131rma bulgular\u0131 bu endi\u015feyi destekliyor: BFSI sekt\u00f6r\u00fcndeki kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n %85’i yapay zek\u00e2yla ili\u015fkili risklerin fark\u0131nda oldu\u011funu belirtirken %9’u bu risklerin hi\u00e7bir \u015fekilde ortadan kald\u0131r\u0131lamayaca\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n
Bu veriler, risklerin fark\u0131nda olmakla onlar\u0131 uygulamada y\u00f6netebilmek aras\u0131nda bir bo\u015fluk bulundu\u011funa i\u015faret ediyor. Fark\u0131ndal\u0131k \u00f6nemli olsa da yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131na ili\u015fkin a\u00e7\u0131k kurallar\u0131n, onayl\u0131 ara\u00e7lara eri\u015fimin ve \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n bu teknolojileri nas\u0131l kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 izlemeye y\u00f6nelik yeterli g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fcn yerini tutam\u0131yor. Finans kurulu\u015flar\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan tehditleri kurumun d\u0131\u015f\u0131nda tutman\u0131n yolu, g\u00fcvenli yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131 riskli kestirme yollardan daha kolay ve uygulanabilir h\u00e2le getirmekten ge\u00e7iyor.<\/p>\n
Bir kap\u0131 kapal\u0131 kal\u0131yor: Finans sekt\u00f6r\u00fc, yapay zek\u00e2 ile kod geli\u015ftirmeye neden daha temkinli yakla\u015f\u0131yor?<\/p>\n
BFSI sekt\u00f6r\u00fcndeki kurulu\u015flar\u0131n yaln\u0131zca %23’\u00fc programlama alan\u0131nda yapay zek\u00e2 kullan\u0131yor. Piyasa genelinde bu oran %34. Bu da yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131n \u00f6ne \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131 alanlardan birinde 11 y\u00fczde puanl\u0131k bir fark anlam\u0131na geliyor.<\/p>\n
Bu fark\u0131n olas\u0131 nedenlerinden biri, hatalar\u0131n maliyeti olabilir. Hatal\u0131 bir analiz yeniden de\u011ferlendirilebilir ve d\u00fczeltilebilir. Ancak kritik bir finansal sistemde kullan\u0131lan koddaki bir hata varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00fcrd\u00fcrebilir, farkl\u0131 uygulamalara yay\u0131labilir ve temel hizmetlerin aksamas\u0131na neden olabilir.<\/p>\n
Veriler, finans kurulu\u015flar\u0131n\u0131n programlama alan\u0131nda yapay zek\u00e2y\u0131 neden daha az kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 kesin olarak ortaya koymuyor. Bununla birlikte sonu\u00e7lar, hatalar\u0131n ciddi sonu\u00e7lar do\u011furabilece\u011fi bir sekt\u00f6re i\u015faret ediyor. Yapay zek\u00e2 analiz, planlama ve karar alma s\u00fcre\u00e7lerinde yard\u0131mc\u0131 olarak memnuniyetle kar\u015f\u0131lanabilir; ancak kritik sistemlerin geli\u015ftirilmesinde kullan\u0131lmas\u0131 daha s\u0131k\u0131 g\u00fcvenlik \u00f6nlemleri gerektiriyor.<\/p>\n
Kaspersky Yapay Zek\u00e2 Teknolojileri Ara\u015ft\u0131rma Merkezi Grup Y\u00f6neticisi Vladislav Tushkanov\u00a0konuyla ilgili \u015funlar\u0131 s\u00f6yl\u00fcyor: \u201cFinans \u015firketleri bilin\u00e7li bir s\u0131n\u0131r \u00e7iziyor: Yapay zek\u00e2 analiz ve planlama s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131rd\u0131\u011f\u0131 alanlarda memnuniyetle kar\u015f\u0131lan\u0131rken kritik sistemleri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ran kodlar\u0131n geli\u015ftirilmesinde daha temkinli yakla\u015f\u0131l\u0131yor. B\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) kullan\u0131m\u0131na izin verilen durumlarda, g\u00f6lge yapay zek\u00e2n\u0131n (onaylanmam\u0131\u015f yapay zek\u00e2 ara\u00e7lar\u0131n\u0131n kontrols\u00fcz ve izlenmeyen kullan\u0131m\u0131n\u0131n) yay\u0131lmas\u0131n\u0131 \u00f6nlemek i\u00e7in kullan\u0131m ko\u015fullar\u0131n\u0131, yetki kapsam\u0131n\u0131 ve hangi d\u00fczeyde yal\u0131t\u0131m uygulanaca\u011f\u0131n\u0131 belirleyen politikalar olu\u015fturulmal\u0131 ve bu politikalar\u0131n uygulanmas\u0131 sa\u011flanmal\u0131. Onaylanmam\u0131\u015f ara\u00e7lar g\u00fcvenlik incelemesine al\u0131nmal\u0131 veya onayl\u0131 alternatiflerle de\u011fi\u015ftirilmeli. Yapay zek\u00e2 ajanlar\u0131 i\u00e7in de a\u00e7\u0131k kurallar belirlenmeli, izinleri s\u0131n\u0131rland\u0131r\u0131lmal\u0131 ve insan denetimi sa\u011flanmal\u0131.\u201d<\/p>\n
Tehditleri d\u0131\u015far\u0131da tutun: Yapay zek\u00e2 y\u00f6netimini g\u00fc\u00e7lendirin, siber savunmay\u0131 sa\u011flamla\u015ft\u0131r\u0131n<\/p>\n
Finans kurulu\u015flar\u0131 yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131 yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131rken yaln\u0131zca d\u0131\u015f sald\u0131rganlardan kaynaklanan tehditleri de\u011fil, teknolojinin kurum i\u00e7inde kullan\u0131m bi\u00e7iminden do\u011fan riskleri de y\u00f6netmek zorunda. Bunun ilk ad\u0131m\u0131, yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131na ili\u015fkin y\u00f6neti\u015fim mekanizmalar\u0131n\u0131 olu\u015fturmak. \u015eirketlerin \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n hangi yapay zek\u00e2 ara\u00e7lar\u0131n\u0131 kullanabilece\u011fini, bu ara\u00e7larla hangi verileri payla\u015fabilece\u011fini ve yapay zek\u00e2 sistemleriyle ajanlar\u0131na hangi d\u00fczeyde eri\u015fim yetkisi verilece\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a tan\u0131mlayan politikalara ihtiyac\u0131 var. Onayl\u0131 hizmetler, eri\u015fim kontrolleri ve izleme mekanizmalar\u0131 g\u00fcvenlik ekiplerinin g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc korumas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olurken uygulamaya d\u00f6n\u00fck fark\u0131ndal\u0131k e\u011fitimleri de \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n riskli davran\u0131\u015flar\u0131 tan\u0131mas\u0131n\u0131 ve hassas bilgileri a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131karmaktan ka\u00e7\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011fl\u0131yor. Bu \u00f6nlemler; bulut hizmetleri, yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lan a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 modeller veya kurum i\u00e7inde geli\u015ftirilen \u00e7\u00f6z\u00fcmler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla hayata ge\u00e7irilen yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n \u00f6zelliklerine g\u00f6re \u015fekillendirilmeli.<\/p>\n
Ancak yapay zek\u00e2y\u0131 kontrol alt\u0131nda tutmak, yap\u0131lmas\u0131 gerekenlerin yaln\u0131zca yar\u0131s\u0131. Sald\u0131rganlar kimlik av\u0131 giri\u015fimlerini daha inand\u0131r\u0131c\u0131 h\u00e2le getirmek, ke\u015fif faaliyetlerini otomatikle\u015ftirmek ve sald\u0131r\u0131 y\u00f6ntemlerini daha h\u0131zl\u0131 uyarlamak i\u00e7in yapay zek\u00e2dan yararlan\u0131rken geleneksel siber g\u00fcvenlik \u00f6nlemleri de \u00f6nemini koruyor. Bu nedenle finans kurulu\u015flar\u0131n\u0131n d\u0131\u015f sald\u0131r\u0131lara kar\u015f\u0131 etkili koruma sa\u011flamay\u0131 s\u00fcrd\u00fcr\u00fcrken yapay zek\u00e2 yeteneklerinin g\u00fcvenlik operasyonlar\u0131n\u0131 nas\u0131l g\u00fc\u00e7lendirebilece\u011fini de de\u011ferlendirmesi gerekiyor.<\/p>\n
Yapay zek\u00e2 destekli g\u00fcvenlik ara\u00e7lar\u0131; \u015f\u00fcpheli faaliyetlerin tespit edilmesine, farkl\u0131 sistemlerden gelen sinyallerin ili\u015fkilendirilmesine, uyar\u0131lar\u0131n \u00f6nceliklendirilmesine ve olay incelemelerinin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabiliyor. \u00d6rne\u011fin bu ara\u00e7lar, gizlenmi\u015f komut sat\u0131rlar\u0131n\u0131n analiz edilmesini veya bir sald\u0131r\u0131n\u0131n farkl\u0131 a\u015famalar\u0131n\u0131n bir araya getirilerek b\u00fct\u00fcnl\u00fckl\u00fc bi\u00e7imde de\u011ferlendirilmesini sa\u011flayabiliyor. B\u00f6ylece ya\u015fananlar\u0131 anlamak ve m\u00fcdahale edilecek noktalar\u0131 belirlemek i\u00e7in gereken s\u00fcre k\u0131salabiliyor.<\/p>\n
Yapay zek\u00e2, sa\u011flam bir g\u00fcvenlik altyap\u0131s\u0131na ve deneyimli analistlere duyulan ihtiyac\u0131 ortadan kald\u0131rm\u0131yor. Bu teknolojinin as\u0131l katk\u0131s\u0131, g\u00fcvenlik ekiplerinin daha verimli \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na ve giderek karma\u015f\u0131kla\u015fan tehditlere daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131t vermesine yard\u0131mc\u0131 olmak. \u00d6nemli sonu\u00e7lar do\u011furabilecek kararlarda insan denetimi ise vazge\u00e7ilmezli\u011fini koruyor. Finans kurulu\u015flar\u0131n\u0131n \u00f6nceli\u011fi, yerle\u015fik g\u00fcvenlik \u00f6nlemlerini yapay zek\u00e2 destekli yeteneklerle bir araya getirmek ve kurum genelinde yapay zek\u00e2n\u0131n g\u00fcvenli kullan\u0131m\u0131n\u0131 sa\u011flayacak a\u00e7\u0131k kurallar olu\u015fturmak olmal\u0131.<\/p>\n
Ya tuzak ya \u00f6d\u00fcl: G\u00fcvenli\u011fi yapay zek\u00e2 stratejisinin bir par\u00e7as\u0131 h\u00e2line getirin<\/p>\n
Ara\u015ft\u0131rma bulgular\u0131 bir arada de\u011ferlendirildi\u011finde finans sekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn siber g\u00fcvenli\u011fe g\u00fc\u00e7l\u00fc bir odaklanmay\u0131 s\u00fcrd\u00fcr\u00fcrken yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131 da yayg\u0131nla\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131 g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor. Finans kurulu\u015flar\u0131 yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131 art\u0131rmay\u0131 planl\u0131yor ve yerle\u015fik g\u00fcvenlik \u00f6nlemlerine yat\u0131r\u0131m yapmay\u0131 s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. Bununla birlikte \u00e7al\u0131\u015fan davran\u0131\u015flar\u0131ndan ve yapay zek\u00e2 sistemlerinin kendisinden kaynaklanan riskler ek kontroller gerektiriyor. Buradaki zorluk yaln\u0131zca mevcut g\u00fcvenlik altyap\u0131s\u0131n\u0131 g\u00fc\u00e7lendirmek de\u011fil, bu altyap\u0131y\u0131 yapay zek\u00e2n\u0131n kullan\u0131m bi\u00e7imlerine uyarlamak.<\/p>\n
Bunun i\u00e7in yapay zek\u00e2 y\u00f6neti\u015fimi ve siber g\u00fcvenlik, ayn\u0131 stratejinin birbirini tamamlayan iki unsuru olarak ele al\u0131nmal\u0131. Ama\u00e7, yenilik\u00e7ili\u011fi desteklerken verileri, sistemleri ve kritik kararlar\u0131 korumak. Bu dengeyi kurabilen kurulu\u015flar, yeni teknolojilerin beraberinde getirebilece\u011fi beklenmedik risklere maruz kalmadan yapay zek\u00e2n\u0131n sundu\u011fu avantajlardan yararlanma konusunda daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir konumda olacak.<\/p>\n
Yapay zek\u00e2n\u0131n sundu\u011fu f\u0131rsatlardan en iyi \u015fekilde yararlanmak i\u00e7in yenilik\u00e7ilik ve g\u00fcvenlik birlikte ele al\u0131nmal\u0131. Kaspersky\u2019nin karma\u015f\u0131k BT ortamlar\u0131na ve sekt\u00f6rlerin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na y\u00f6nelik kapsaml\u0131 koruma \u00e7\u00f6z\u00fcmleri hakk\u0131nda ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bilgiye\u00a0buradan ula\u015fabilirsiniz.<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajans\u0131<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Cad\u0131lar Bayram\u0131’nda kap\u0131 kap\u0131 dola\u015f\u0131p \u015feker toplayan herkes ayn\u0131 yolu izler: Bir kap\u0131y\u0131 \u00e7alar, \u015fekerini al\u0131r ve yemeden \u00f6nce ambalaj\u0131n\u0131 kontrol eder. Finans sekt\u00f6r\u00fc de yapay zek\u00e2 konusunda benzer bir yol izliyor. Sekt\u00f6r, yapay zek\u00e2y\u0131\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2891,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-2890","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji"],"yoast_head":"\n