Veri odaklı finansal teknolojiler ve kişisel verilerin korunması hukuku
Data-driven financial technologies and personal data protection law
Yazar: EYLÜL İLKE ŞİMŞEK
Danışman: DOÇ. DR. ELİF KÜZECİ EROL
Bahçeşehir Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Hukuk = Law

Özet:
Teknoloji uzun zamandır finansal hizmetlerde kullanılmaktadır. Geleneksel bankacılık sistemleri gelişen teknoloji ile sayısallaşma sürecine girmiştir. Günümüzde bireyler tarafından üretilen büyük veri kümeleri ile gelişen teknolojinin birleşimi finansal hizmetleri değişime uğratmıştır. Verilerin daha verimli şekil de kullanılması ile müşterileri hakkında daha fazla bilgiye sahip olan şirketler ihtiyaçlara uygun ve spesifik ürün ve hizmetler sunabilmiştir. Gelişen teknoloji ile müşterilerin hizmet sağlayıcılardan talep ettikleri hizmetin niteliği değişmiştir. Daha hızlı, ekonomik ve bireysel hizmetler alan müşteriler, geleneksel bankacılıktan da bu hizmetleri talep etmişlerdir. Müşterilerin talepleri ve gelişen teknolojinin finans sektörüne entegre edilmesi ile finansal teknolojiler meydana gelmiştir.
      Finansal teknoloji şirketleri ("FinTek", "FinTech") ve teknolojik finansal şirketlerin ("TekFin", "TechFin") meydana getirdiği değişim ile finans sektöründe müşteri hakkında elde edilen verinin önemi daha da artmıştır. Veri ve teknoloji, finansal ürün ve hizmetlerin gelişim sürecine yön vermektedir. Geleneksel bankalar ya da finansal hizmet sağlayıcılar tarafından sunulan ürün ve hizmetlerin yenilik, teknoloji ve müşteri odaklı bir yaklaşımla sunulması finansal teknoloji, bunu gerçekleştiren şirketler ise FinTek şirketleridir. TekFin şirketleri ise büyük teknoloji şirketleri olup, kendilerine ait geniş müşteri, ürün ve hizmet platformlarını kullanarak finans sektörüne girmektedirler. Amaçları geniş müşteri kitlelerinin finansal ihtiyaçlarını bünyelerindeki teknoloji ile karşılayabilmektir.
     Verinin finans sektöründe kullanımı hem finansal kurumlar hem de müşteriler için avantajlar yaratmaktadır. Finansal kurumlar müşterileri hakkında daha fazla bilgiye sahip olduğundan politikalarını ve ürünlerini müşterilerinin beklentilerine göre düzenleyebilmektedir. Müşteriler ise kişiselleştirilmiş tavsiyelerden ve hizmetlerden yararlanabilmektedir. FinTek şirketleri geleneksel bankacılığın piyasa talebine yetişemediği alanlara çözüm önerileri sunarken aynı zamanda geleneksel bankacılık hizmetlerinden yararlanamayan bireylerin finansal katılımını sağlamaktadır. Bunun yanında daha ucuz ve hızlı ürün ve hizmetleri çoğu zaman bankalar ile iş birliği içerisinde sunmaktadırlar. Büyük teknoloji şirketlerinin finans sektörüne girmesi olarak adlandırılan TekFin şirketleri ise sahip oldukları sermaye, müşteri kapasitesi ve teknolojik gelişime hakimiyetleri ile bankalarla rekabet edecek seviyede olup piyasada tekelleşme tehlikesini en çok barındıran şirketlerdir. Bu iki şirket türünün farklı özellikleri olmasına rağmen en önemli ortak noktaları sundukları ürün ve hizmetlerin müşterilerinden edindikleri verilere göre şekilleniyor olmasıdır. 
     Finans sektöründe kişisel verilerin kullanımı bazı olanaklar getirdiği gibi çeşitli riskleri de barındırmaktadır. Bireylerin farkında olarak ya da olmayarak paylaştığı verileri birçok analize ve algoritmaya konu olmaktadır. Yapay zekâ sistemleri ve makine öğrenimi algoritmaları ile büyük miktarlarda veri işlenebilir ve analiz edilebilir. Bu işleme ve analiz faaliyetleri sonucunda şirketler tarafından eyleme dönüştürülebilir çıkarım ve öngörüler oluşturulabilir. Şirketler bu çıkarım ve öngörüleri müşterileri üzerinde aldıkları kararların merkez noktası haline getirmektedirler.
     Finans sektöründe yer alan öngörücü analiz için kullanılan algoritmaların işlediği veriler doğru ve güncel olmalı, önyargı ve ayrımcılık unsurları içermemelidir. Bireylerin güncel sosyoekonomik durumlarından geleceklerine dair karar veren algoritmalar denetime açık, şeffaf ve hesap verilebilir olmazsa önyargı ve ayrımcılığın devamına ve kurumlar tarafından sistematik hale getirilmesine sebep olabilir. Kişisel verilerin toplanması ve işlenmesinin muhtemel olumsuz yönleri dikkate alındığında, ilgili kişinin rızasının açık olması ve kişisel verinin bilgilendirme sonucu alınması çok önemlidir. Ancak bu kadar karmaşık ve teknoloji ağırlıklı işlemlerin içeriği söz konusu olunca bireyin tam anlamıyla bilgilendirilmesi güçlükler içermektedir. İlgili kişinin rızasının hangi şartlar altında alındığı, ürün ve hizmetler karşılığında kişisel verilerin takas edilip edilmediği sorunsalı ortaya çıkmaktadır.
     Bu çalışma kapsamında finansal kurumlarının ticari amaçlarla kişisel veri işleme faaliyetleri incelenmiştir. Mevzuat incelemesi Avrupa Birliği bakımından Genel Veri Koruma Tüzüğü ile İkinci Ödeme Hizmetleri Direktifi üzerine, Türk hukuku bakımından ise Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, Bankacılık Kanunu ve Ödeme ve Menkul Kıymet Mutabakat Sistemleri, Ödeme Hizmetleri ve Elektronik Para Kuruluşları Hakkında Kanun kapsamında değerlendirilmiştir.
     Bu çalışma ile, teknolojinin finans sektörüne etkisi, bununla birlikte ortaya çıkan yeni aktörler, bu yeni aktörlerin verileri hangi şartlar altında işlediği, büyük veri ve öngörücü analiz ile bireyler üzerinde alınan kararların hukukun üstünlüğü, demokratik toplum ve bireyin özgürlüğü kavramları ile çatışmasının incelemesi yapılmıştır.

Abstract:
Technology has long been used in financial services. Traditional banking systems have entered the digitization process with the developing technology. Today, the combination of large data sets produced by individuals and developing technology has transformed financial services. With the developing technology, the nature of the service that customers demand from service providers has changed. Customers who receive faster, more economical, and individual services have also requested these services from traditional banking. Financial technologies have emerged with the demands of customers and the integration of developing technology into the financial sector.
     With the change brought about by financial technology companies ("FinTek", "FinTech") and technological financial companies ("TekFin", "TechFin"), the financial sector has become data driven. Data and technology are driving the development of financial products and services. The presentation of products and services offered by traditional banks or financial service providers with an innovation, technology and customer-oriented approach is financial technology, and the companies that realize this are FinTech companies. TechFin companies, on the other hand, are big technology companies and enter the financial sector by using their own extensive customer, product, and service platforms. Their aim is to meet the financial needs of large customer bases with their own technology.  
     The use of data in the financial sector creates advantages for both financial institutions and customers. Since financial institutions have more information about their customers, they can adjust their policies and products according to the expectations of their customers. Customers can benefit from personalized advice and services. While FinTech companies offer solutions to areas where traditional banking cannot keep up with the market demand, they also provide financial participation of individuals who cannot benefit from traditional banking services. In addition, they often offer cheaper and faster products and services in cooperation with banks. TechFin companies, which is called the entry of big technology companies into the financial sector, are the companies that are at a level to compete with banks with their capital, customer capacity and dominance in technological development, and are the companies that harbor the highest risk of monopolization in the market. Although these two types of companies have different characteristics, the most important common point is that the products and services they offer are data driven.
     The use of personal data in the financial sector brings some opportunities as well as various risks. The data that individuals share with or without awareness is the subject of many analyzes and algorithms. Large amounts of data can be processed and analyzed with Artificial Intelligence systems and machine learning algorithms. As a result of these processing and analysis activities, actionable inferences and insights can be created by companies. Companies make these inferences and predictions the center point of the decisions they make on their customers.
     The data processed by the algorithms used for predictive analysis in the financial sector should be accurate and up-to-date and should not contain elements of prejudice and discrimination. If the algorithms that decide about the future of individuals from their current socioeconomic status are not open to audit, transparent, and held accountable, it may cause the continuation of prejudice and discrimination and systematization of them by institutions. Considering the possible negative aspects of the collection and processing of personal data, it is very important to obtain the consent of the data subject clearly and as a result of being informed. However, when it comes to the content of such complex and technology-intensive transactions, it is difficult to fully inform the individual. The problem arises under which conditions the consent of the data subject is obtained, and whether personal data is exchanged for products and services.
     Within the scope of this study, personal data processing activities of financial institutions for commercial purposes were examined. Legislation review has been evaluated within the scope of the General Data Protection Regulation and the Second Payment Services Directive in terms of the European Union, and within the scope of the Personal Data Protection Law, the Banking Law and the Law on Payment and Securities Settlement Systems, Payment Services and Electronic Money Institutions in terms of Turkish law.
     With this study, the impact of technology on the financial sector, the new actors that have emerged with it, the conditions under which these new actors process data, analysis of the conflict between the decisions taken on individuals based on big data and predictive analysis with the concepts of rule of law, democratic society and freedom of the individual was examined.