Robo danışmanların Türkiye’deki durumu ve geleceği

Konuk yazarımız Şerafettin Özsoy, KuveytTürk Katılım Bankası’nda BT İş Sürekliliği Yöneticisi olarak görev yapıyor.

Yapay zekâ konusu son yıllarda dijital ekosistemin en önemli gündem maddesi olarak her zaman karşımıza çıkıyor. Bununla beraber yapay zekânın finans sektöründeki uygulama alanlarından birisi olan robo danışmanlık (robo advisory) konusu da ayrı bir gündem maddesi olmaya başladı.

Robo danışmanlık uygulamalarını genel olarak “çeşitli finansal tavsiyeler sunmayı amaçlayan yapay zekâ tabanlı yazılım uygulamaları” olarak tanımlayabiliriz. Dünyada bu konuda büyük ivme kazanmış birçok başarılı uygulamayı takip ediyoruz. Peki, Türkiye’deki durum nedir? Türkiye’de benzer bir ivme ya da potansiyel var mı? Önce dünyaya bir bakalım.

Global Arenadaki Durum

Global anlamda robo danışmanlığın oldukça hızlı mesafe kazandığını söylemek mümkün. Bugün robo danışmanlık aracılığıyla yönetilen varlıkların değerinin 250 milyar USD olduğu düşünülüyor. Bu rakamın 2022 yılına gelindiğinde 1 trilyon USD’yi aşması bekleniyor. Globalde en başarılı örnek uygulamaları, Schwab Intelligence Portfolios, Betterment, Vanguard, Personal Capital ve Wealthfront olarak sayabiliriz.

Robo danışmanlığın amiral gemisi varlık yönetimi olarak çevrilen Wealth Management. Geleneksel yöntemlerle bu hizmetten yararlanmak için sahip olmanız gereken minimum yatırım miktarları normalde oldukça yüksek bir seviyede. Fakat robo danışmanlık uygulamaları teknolojiyi kullanarak bu alana demokrasi getirmeyi vaat ediyor. Birçoğunda minimum yatırım miktarı istenmiyor, istenenler için de ortalama 5.000-25.000 USD civarı bir başlangıç sermayesi yeterli olabiliyor. Buna karşılık istenen komisyonlar geleneksel muadil hizmetlere göre oldukça makul.

Global örneklerde karşılaştığımız uygulamalar D2C (Direct to Consumer), B2B (Business to Business) ve Hibrit olmak üzere 3 ana iş modelinde çalışıyor. D2C iş modelinde doğrudan son kullanıcıya finansal tavsiye veriliyor ve gelir modeli olarak kullanıcıdan periyodik bir sabit ücret ve ayrıca performans komisyonu alınıyor. B2B’de ise uygulamayı geliştiren teknoloji firması bu ürününü white label olarak finans kuruluşlarına kullandırıyor. Yerine göre temel bir lisans ücreti veya kullanıcı bazlı bir ücretlendirme yapıyor. Mevcut uygulamaların bazılarında gerçek kişi olarak finans danışmanlarının da devrede olduğu hibrit modeller olsa da robo danışmanlığın uzun vadedeki nihai amacı aradaki personel gereksinimi tamamen ortadan kaldırmak.

Türkiye’deki Başarılı Örnekler

Türkiye’de konu oldukça yeni sayılabilir. En önemli D2C örnekler olarak AKıllıBES’i, Garanti Emeklilik’in Fon Koçu’nu, Addvice’ı; B2B olarak da Zek.ai’yi ve İnfina’yı gösterebiliriz. Global örneklerle kıyasladığımızda Türkiye’deki örnekler için gelişime açık büyük bir alan olduğu belli. Ama tabi ki bu sadece bu alandaki FinTech’lerin değil Türkiye’deki girişimcilik ve FinTech ekosisteminin başarısına da bağlı.

Yerli örnekleri incelediğimizde, yapay zekânın mevcut çalışma modelleri içerisinde yabancı örneklerle kıyaslandığında göreceli olarak daha az ve başlangıç seviyesinde kullanıldığı fark ediyorsunuz. İyi formülize edilmiş algoritmik bir yapı olmakla beraber yapay zekâdan yararlanarak ileri çözümlerin sunulmasını beklediğimiz, kendi kendine öğrenip optimizasyonlar yapma konusunda geliştirmelere ihtiyaç olduğu gözüküyor. Şüphesiz yerli girişimlerin bazı eksiklikleri var ancak bu eksiklikleri yerli girişimleri eleştirmek için değil, yerli girişimleri geliştirme alanlarına yönlendirmek ve teşvik etmek amacıyla söylüyorum. Ve bunu da girişimcilerin motivasyonunu kırmayacak şekilde özenli bir dil kullanarak yapmak gerektiğine inanıyorum. Çünkü Türkiye girişimcilik ekosisteminde dijital girişimcilerin ürün ve hizmet geliştirmenin yanı sıra baş etmek zorunda oldukları birçok problemin var olduğunun farkındayım.

Türkiye Pazarı İçin Sürücü Güç: BES

Yerli robo danışman uygulamaları için şu an en önemli hedef kitle Bireysel Emeklilik Sistemi (BES) katılımcıları. Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM)’nin BES hakkındaki istatistikleri de bunu destekliyor. Her şeyden önce oldukça büyük hacimli bir pazar var. Toplam fon tutarı yaklaşık 80 milyar TL. Ayrıca BES katılımcılarının büyük çoğunluğu teknoloji kullanımı ve finansal okuryazarlık açısından oldukça iyi bir demografiye sahip. BES’teki yaklaşık 7 milyon katılımcının %87’si üniversite lisans seviyesi ve üzeri mezunu. Ayrıca katılımcıların %34’ü 35-44 yaş arasında, %26’sı ise 25-34 yaş arasında bir dağılım gösteriyor. Tüm bu gelişmiş katılımcı profiline rağmen yine de katılımcıların önemli bir yüzdesi BES’le beraber hangi haklara sahip olduklarını ve ne tür değişiklikler yapabileceklerini bilmiyorlar. Örneğin, yılda 6 kez fon dağılım değişiklik hakkı olmasına rağmen katılımcıların büyük çoğunluğu bu hakkını kullanmıyor.

BES’in bizatihi kendisi katılımcılar açısından hala karmaşık ve anlaşılması zor bir ürün olarak karşımızda duruyor. Bu nedenle BES üzerine bina edilmiş bir robo danışman uygulamasının kullanıcılara hizmetlerini ve avantajlarını anlatması hiç de kolay gözükmüyor. Fakat her krizin beraberinde fırsatlar getirebileceğini de hatırda tutmakta fayda var. Bu kafa karışıklığı bir dezavantaj fakat bir robo danışman, “kafa karışıklığını çözme” konusunu bir müşteri önermesi haline getirip bu sorunu bir avantaja dönüştürebilir.

Türkiye’de robo danışmanlığını ivmelendirecek en önemli iş modelinin D2C olduğu aşikâr. Fakat şu an bunun önündeki en büyük engel başarılı bir gelir modelinin kurulamamasıdır. Çünkü Türkiye’de müşteriler bu tip hizmetler için ayrıca bir ücret ödemeye alışkın değiller. Türkiye’de bu tip hizmetlerin kazancı genellikle başka bir hizmetin içinde sunularak elde ediliyor.

Başarılı bir D2C için çok fazla sayıda emeklilik şirketi ve portföy yönetim şirketinin sistemde yer alması gerekiyor. Bir robo danışman uygulamasının ortaya çıkıp tüm emeklilik şirketlerini ve portföy yönetim şirketlerini kendi uygulamasının merkezinde toparlayabilmesi Türk iş dünyasının gerçekleriyle maalesef örtüşmüyor. Geleneksel finans kuruluşları, kendilerini yeri geldiğinde tehdit edebilecek FinTech’lere karşı biraz mesafeli duruyorlar. Ayrıca, finans şirketleri FinTech’lerle yapılan işbirliklerinde katma değerin büyük çoğunluğunun kendi marka güçlerinden geldiğini düşünüyorlar. Bu nedenle robo danışman uygulamalarıyla kurulacak işbirliklerinde çeşitli endişelere sahipler. Bu sebeplerden dolayı yerli finans kuruluşları böyle bir uygulamayı ancak kendi belirledikleri bir alt marka altından B2B bir çözümle kullanmak yönünde ısrarlı olacaklardır. Buna rağmen FinTech girişimcilerinin kararlı ve talepkâr olmalarında yarar var.

Görsel Kaynak: Deposit Photos