Bu yönetici röportajında Garanti BBVA Bireysel Ürünler Tahsilat Direktörü Teoman Alponat ile birlikte, artan karmaşıklık ve operasyonel kısıtlar karşısında Garanti BBVA’nın tahsilat süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü inceliyoruz. YZ tabanlı müşteri segmentasyonu ve “en iyi sonraki adım” modelleri ve stokastik optimizasyon motorunu bir araya getirerek, banka tahsilat stratejisini yeniden tanımladı ve aksiyonları bütçe ve kapasite ile gerçek zamanlı olarak uyumlandırdı.

İletişim başı etkinlikte %30’un üzerinde artış ve NPL girişinde %15’e varan azalma — üstelik ek personel artışı olmadan. Geleceğe bakıldığında, düşük riskli vakaları ve dijital tercihi olan müşteriler için de yapay zekâ destekli çağrı botlarını devreye alma planları vurgulanıyor. Bu sayede, temsilciler yüksek etki yaratan etkileşimlere odaklanabilecek ve gerçekten akıllı, ölçeklenebilir ve müşteri odaklı bir tahsilat yaklaşımına geçiş yapılacak.

Son yıllarda tahsilat alanı nasıl evrildi ve hangi yeni zorluklar ortaya çıkıyor?

Tahsilat bankacılığın her zaman temel taşlarından biri olmuştur. Ancak son yıllarda bu alan, yalnızca ödemelerin toplanmasına indirgenen operasyonel bir süreç olmaktan çıkarak, doğrudan bankaların finansal performansını, müşteri güvenini ve sürdürülebilir büyümesini etkileyen stratejik bir işlev haline geldi.  Bu dönüşümün arkasında birkaç kritik dinamik var. Öncelikle pandemi sonrasında ödeme davranışları daha karmaşık, öngörülmesi zor ve kişiselleştirilmiş yaklaşımlar gerektiren bir yapıya büründü. Geleneksel tek tip çözümler artık yetersiz kalırken, müşterilerin farklı risk profillerine ve davranış modellerine göre yönetilmesi zorunlu hale geldi.

İkinci olarak, kaynak ve kapasite kısıtları önemli bir baskı unsuru oluşturuyor. Bugün bankalar, yalnızca daha fazla tahsilat temsilcisi istihdam ederek ölçeklenemiyor. Bunun yerine, verimliliği artıran, mevcut kapasiteyi daha akıllıca kullanan ve operasyonel maliyetleri düşüren çözümlere ihtiyaç duyuyorlar. Bu da stratejik optimizasyonu ön plana çıkarıyor.

Bir diğer değişim müşteri beklentilerinde gözlemleniyor. Özellikle dijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte, müşteriler geleneksel telefon görüşmeleri yerine kesintisiz dijital çözümleri, mobil uygulamaları veya yazılı iletişimi tercih etmeye başladılar. Bu durum, çok kanallı tasarımları, self-servis çözümleri ve konuşma analitiği gibi teknolojileri olmazsa olmaz hale getiriyor.

Kısacası günümüzde tahsilat yalnızca bir alacak yönetimi değil; veriyle beslenen, kapasiteyi stratejik yöneten, çok kanallı deneyim sunan ve uzun vadeli güven inşa eden bir müşteri ilişkileri fonksiyonu haline geldi. Bu da bankaların rekabet avantajını koruması için tahsilat süreçlerinde inovasyonu ve yapay zekâ destekli dönüşümü bir zorunluluk kılıyor.

Bankanızı tahsilat stratejisini yeniden düşünmeye ve daha veri odaklı yaklaşımlar keşfetmeye motive eden neydi?

Tahsilat süreçlerimizi yeniden ele almamızın temelinde, etkinliği artırma, sınırlı kaynakları daha verimli kullanma ve değişen müşteri dinamiklerine uyum sağlama ihtiyacı vardı. Geleneksel yöntemlerin artık yeterli olmadığını çok net gördük; müşteri ödeme davranışları hızla evriliyor ve bankalar bu değişime aynı hızda uyum sağlayamazsa hem finansal hem de ilişki yönetimi açısından geride kalma riski doğuyor.

Kapasite ve kaynakların doğal sınırları da bizi daha akıllı çözümler aramaya yöneltti. Artık mesele yalnızca daha fazla arama yapmak değil, doğru müşteriye doğru zamanda, doğru kanaldan en etkili eylemi iletebilmek. Bu da önceliklendirme, kaynak tahsisi ve optimizasyonu stratejimizin merkezine koymamızı gerektirdi. Aynı zamanda bunu yalnızca bir operasyonel iyileştirme değil, dijital dönüşüm fırsatı olarak da gördük. İçeride sıkça söylediğimiz gibi, tahsilat bugün yalnızca geri ödeme mekanizması değil; veri odaklı karar verme, gelişmiş analitik, müşteri deneyimi yönetimi ve sürekli öğrenmenin merkezinde yer alıyor. Segmentasyon, Test & Learn uygulamaları ve konuşma analitiği gibi araçlarla müşteri dinamiklerini çok daha derinlemesine anlayabiliyor, içgörülerimizi doğrudan modellerimize yansıtarak kendini sürekli geliştiren bir yapı kurabiliyoruz.

Bu dönüşümde Mastercard Danışmanlık iş birliği çok önemli bir katalizör oldu. Kendi iç yetkinliklerimizi, Mastercard’ın yapay zekâ destekli modelleme ve optimizasyon konusundaki uzmanlıklarıyla birleştirmek, bizi yalnızca finansal etki açısından değil, aynı zamanda daha akıllı, ölçeklenebilir ve ileriye dönük bir tahsilat stratejisi kurgulama konusunda da bir üst seviyeye taşıdı.

Ekibinizin tahsilatları modernize etmek için benimsediği yaklaşım hakkında daha fazla bilgi verebilir misiniz?

Modernizasyon sürecimizi tasarlarken, temel hedefimiz gelişmiş analitiği operasyonel disiplinle buluşturmak oldu. İlk adımda segmentasyon yapımızı derinleştirdik ve farklı müşteri grupları için daha özelleştirilmiş stratejiler geliştirdik. Bu noktada yapay zekâ destekli tahmin modellerinden, özellikle de “en iyi sonraki adım” yaklaşımından faydalandık. Böylece her müşteri için en uygun eylemi öngörerek sürecin kişiselleştirilmesini sağladık.

Bu stratejilerin gerçek hayatta etkin biçimde uygulanabilmesi için, tüm eylemleri ajan kapasitesi, bütçe ve zaman gibi operasyonel sınırlarla uyumlu hale getiren bir optimizasyon motoruna entegre ettik. Bu sayede, yalnızca doğru eylemleri seçmekle kalmadık, aynı zamanda mevcut kaynakları portföy genelinde en verimli şekilde dağıtabildik.

Bu yolculuğun kalbinde ise Mastercard Danışmanlık ekibi ile birlikte geliştirdiğimiz Tahsilat Optimizasyonu projesi var. Pazarımızda türünün ilk örneği olan bu çözüm, her müşteri için en etkili adımı tahmin modelleriyle belirlerken, optimizasyon motoru sınırlı kaynakları stratejik şekilde yönetti. Böylece çağrı merkezi kapasitesi artık manuel değil, tamamen veri odaklı ve stratejik bir biçimde kullanılmaya başlandı. Bu da her etkileşimin mümkün olan en yüksek değeri yaratmasını garanti altına aldı.

Bu projeyi daha geniş bir dönüşümün parçası olarak dört stratejik sütun üzerine inşa ettik. Gelişmiş analitik ile Test & Learn metodolojisini ve konuşma analitiğini bir araya getirerek sürekli öğrenen bir yapı oluşturduk. Çok kanallı deneyim tasarımıyla dijital self-servis, canlı sohbet ve hibrit çağrı yönetimi gibi çözümler geliştirdik ve müşterilere daha fazla kolaylık sunduk. Operasyonel mükemmeliyet alanında iş gücü yönetimini yeniden tasarlayarak süreçleri yalınlaştırdık. Tüm bunların merkezine ise müşteri memnuniyetini koyduk; böylece her temas noktasında daha hızlı, daha kişiselleştirilmiş ve daha sorunsuz bir deneyim sunmayı mümkün kıldık. Sonuçta, iç inovasyon kültürümüzü Mastercard’ın global uzmanlığıyla birleştirerek tahsilat süreçlerimizi yalnızca daha verimli ve veri odaklı değil, aynı zamanda ölçeklenebilir, müşteri merkezli ve geleceğe hazır hale getirdik.

Bu dönüşümden ne tür sonuçlar veya faydalar gördünüz?

Ek operasyonel maliyet yaratmadan iletişim başına etkinlikte %30 artış, NPL girişinde %15'e kadar azalma söz konusu. Bu dönüşümün sonuçları çok cesaret verici oldu. Mastercard Danışmanlık ekibi ile birlikte inşa ettiğimiz optimizasyon projesinden, iletişim başına etkinlikte %30'dan fazla artış ve NPL girişlerinde %15'e kadar azalma elde ettik, tüm bunları operasyonel maliyeti artırmadan yaptık. Bu, çağrı merkezi tahsilat temsilcilerimizin önemli ölçüde daha verimli hale geldiği ve sınırlı kapasitemizin en büyük farkı yarattığı vakalara tahsis edildiği anlamına geliyordu.

Salt rakamların ötesinde, müşteri deneyimi üzerinde de anlamlı bir etki gördük. Bugün, yeniden yapılandırmaların yarısı ve ödeme sözlerinin üçte biri dijital kanallar aracılığıyla gerçekleşiyor, bu da çok kanallı stratejimizin başarısını yansıtıyor. Müşteriler artık bizimle etkileşime geçmek için daha uygun yollar buluyor ve bu da daha yüksek memnuniyet ve NPS'mizde belirgin bir artışa dönüşüyor.

Finansal olarak, program karlılığı güçlü katkılar sağladı, ancak belki de daha da önemlisi kültürel etkidir: tahsilat işlevimiz içinde deney, teknoloji benimseme ve sürekli öğrenme kültürü oluşturduk. Bu, bugün gördüğümüz faydaların bir kerelik olmadığını, sürekli bir iyileşme döngüsünün parçası olduğunu garanti ediyor.

İleriye dönük olarak, tahsilatların nasıl evrileceğini ve yapay zekâ ile optimizasyonun ne rol oynayacağını görüyorsunuz?

Tahsilatın geleceğini, giderek daha fazla yapay zekâ odaklı bir yapının şekillendireceğine inanıyoruz. Bugün geldiğimiz noktada yapay zekâ ve optimizasyon yalnızca stratejiyi belirleyen araçlar değil; aynı zamanda her etkileşimi gerçek zamanlı olarak yöneten hem banka için verimli hem de müşteri için yapıcı sonuçlar üreten birer uygulama gücüne dönüşüyor.

Öncelikli planlarımızdan biri, düşük riskli ve dijital yetkinliği yüksek müşteri grupları için yapay zekâ destekli çağrı botlarını devreye almak. Bu sayede rutin etkileşimleri ölçekli bir şekilde otomatikleştirebilecek, tahsilat çağrı merkezi temsilcilerimizin ise empati ve uzmanlık gerektiren karmaşık, yüksek etkili görüşmelere odaklanmasını sağlayabileceğiz. Uzun vadede ise dijital self-servis çözümler, yapay zekâ destekli öneri sistemleri ve insan uzmanlığını bir arada sunan hibrit modellerin sektörün yeni standardı olacağını öngörüyoruz.

Verimlilik boyutunun ötesinde, tahsilatın rolü de genişliyor. Artan düzenleyici inceleme ve değişen müşteri beklentileriyle birlikte, tahsilat yalnızca geri ödeme süreci olmaktan çıkıyor. Aksine, bankalar için müşteriye yeniden temas etmenin, güveni pekiştirmenin ve ilişkiyi dönüştürmenin kritik bir anına dönüşüyor. Bizim bakış açımızda tahsilat, sadece finansal bir aksiyon değil; aynı zamanda müşteriyle bağlantıyı güçlendiren, teknoloji ile stratejiyi buluşturan bir etkileşim noktasıdır.

Bütün bunları sürdürülebilir kılacak unsur ise kültürel dönüşümümüzdür. Deneyselliği benimseyen, yapay zekâ ve sürekli iyileştirmeyi merkezine alan bir yaklaşımla ilerliyoruz. Geleceğe baktığımızda, tahsilatın akıllı, ölçeklenebilir ve müşteri odaklı yapay zeka destekli modellerle yeniden tanımlanacağını ve sektör için yeni ölçütler getireceğini çok net görüyoruz.

Katkı sunanlar: Esin Ünal Yılmaz, Fatih Alali, Halil Kılıç, Bartu Efe Köse, Merve Öztürk, Kerem Ahmet Seven, Altan Durmaz, Suphi Ayıldağ, Hakan Harbelioğlu, Mervecan Çakır, Ukbehan Sağırlı