Yapay Zeka (AI) ve Kurumsal Kimlik

AI ajanları, kuruluşlar adına hizmetleri bulmaya, bilgi alışverişinde bulunmaya ve ödemeleri başlatmaya başladıkça, pratik bir soru ortaya çıkıyor: Başka bir taraf, bir ajanın arkasında hangi kuruluşun olduğunu ve o ajanın ne yapmaya yetkili olduğunu nasıl doğrulayabilir? Tüzel Kişi Kimlik Kodu (LEI), doğrulanmış Tüzel Kişi Referans Verisi'ne bağlı, küresel olarak standartlaştırılmış bir tanımlayıcı sağlar. Doğrulanabilir LEI (vLEI), bu temeli dijital etkileşimlere genişleterek, karşı tarafların kurumsal kimliği ve kuruluş adına hareket eden kişilerin yetkilerini bilgisayar ortamında doğrulamasını sağlar.

GLEIF, bu altyapının özellikle ödemeler alanında yapay zeka ajanlarına verilen yetkiyle ilgili gelecekteki yaklaşımları nasıl destekleyebileceğini incelemektedir. Bu yeni gelişen alanın yanı sıra, standartlaştırılmış LEI referans verisi halihazırda tüzel kişiliklerin yapay zeka tabanlı sınıflandırılmasını desteklemektedir. Bu uygulamalar farklı ihtiyaçları karşılamaktadır: yapay zeka ajanları harekete geçtiğinde yetkinin doğrulanması ve yapay zeka odaklı analizlerde kullanılan kuruluş verilerinin iyileştirilmesi.

Ödemelerde Temsilci Yapay Zeka: Kimlik ve Yetki Devrinin Doğrulanması

Bir kuruluş, ödeme görevlerini bir yazılıma devredebilir; ancak karşı tarafın yine de, temsilciyi kimin yetkilendirdiğine, temsilcinin hangi eylemleri gerçekleştirebileceğine ve bu izinlerin nasıl kontrol edildiğine dair kanıtlara ihtiyacı vardır. LEI, ilgili Tüzel Kişiyi tanımlar. Mevcut vLEI kimlik bilgileri, kurumsal kimliğin ve o Tüzel Kişilik adına hareket eden kişilerin rollerinin ve yetkilerinin bilgisayar ortamında doğrulanmasını sağlar. Belirli bir yapay zeka temsilcisini bir kuruluşa ve izin verilen eylemlerine bağlamak, işlem anında ek yetki devri kanıtları ve kontrolleri gerektirir.

GLEIF’in Eylül 2026 tarihli “Ödemelerde Temsilci Yapay Zeka: Birbiriyle Uyumlu Güven ve Kontrolün Oluşturulması” başlıklı çalışma belgesi, olası bir yaklaşımı incelemektedir. Belge, bir yapay zeka temsilcisinin kriptografik tanımlayıcısını doğrulanmış bir kuruluş ve yetkili bir kişiye bağlayabilecek, aynı zamanda izin verilen görevleri, işlem limitlerini ve geçerlilik süresini belirleyen önerilen Temsilci Yetki Kimliği’ni (AMC) incelemektedir. Örneğin, bir kurumsal hazine sorumlusu, bir temsilciye tanımlanmış tedarikçi ödemelerini gerçekleştirme yetkisi verebilir; ödeme hizmeti sağlayıcısı ise işlemi gerçekleştirmeden önce yetki zincirini doğrulayabilir ve işlem anında kontroller uygulayabilir. Belge ayrıca yetkinin iptali, denetim kayıtları, gizlilik ve birlikte çalışabilirlik konularını da incelemektedir. AMC, daha fazla araştırma ve test için bir öneri niteliğindedir. Şu anda vLEI ekosistemi içinde verilen bir kimlik belgesi veya kesinleşmiş bir sektör standardı değildir.

Yapay Zeka Destekli Veri Analizi: Tüzel Kişi Adı Anlama (LENU)

Tüzel kişilik türleri, yargı bölgelerine, dillere ve adlandırma kurallarına göre değişiklik gösterir; bu da bunların tutarlı bir şekilde sınıflandırılmasını zorlaştırır. ISO 20275 standardına dayanan Tüzel Kişi Yasal Formları (ELF) Kod Listesi, her bir tüzel kişilik türüne dört karakterlik bir alfasayısal kod atar. GLEIF, Sociovestix Labs ile işbirliği yaparak, bir tüzel kişiliğin adından yasal biçimini tahmin eden ve buna karşılık gelen ELF kodunu öneren açık kaynaklı bir makine öğrenimi aracı olan Tüzel Kişilik Adı Anlama (LENU) sistemini geliştirmiştir. LENU, standartlaştırılmış LEI referans verilerini kullanarak yargı bölgelerine özgü modelleri eğitir ve aşağıdakileri destekleyebilir:

• Diller ve adlandırma kuralları arasında daha tutarlı tüzel kişilik sınıflandırması.
• Kayıtlarda farklı etiketler kullanıldığında daha iyi tüzel kişilik eşleştirme ve veri entegrasyonu.
• Sonraki süreçler için tüzel kişilik türü verilerinin hazırlanmasında daha az manuel çaba.
• Önerilen ELF kodları mevcut LEI kayıtlarındakilerden farklı olduğunda Veri Kalitesi incelemeleri.

Bu makine tarafından okunabilir sınıflandırmalar, kuruluşların analitik, yeni müşteri kabulü ve diğer dijital süreçler için daha tutarlı tüzel kişilik verileri hazırlamasına yardımcı olur. Aşağıdaki GLEIF Explains videosu, LENU'yu tanıtmaktadır.

LENU, GitHub'da bulunan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir ve yargı alanına özgü modelleri Hugging Face'te de mevcuttur. Transformer tabanlı modelleri, farklı diller ve yargı alanlarındaki tüzel kişilik adlarını işleyebilir.

GLEIF, LENU tahminleri ile mevcut LEI kayıtları arasında belirgin tutarsızlıklar tespit ettiğinde, gerektiğinde doğrulama ve düzeltme amacıyla ilgili LEI Tahsis Eden Kuruma bir veri sorgulama gönderebilir. Güncellenen referans veriler daha sonra sonraki model sürümlerine temel oluşturabilir.

GLEIF, St. Gallen Üniversitesi ve Sociovestix Labs, bu yaklaşımı ve veri standardizasyonu ile Tüzel Kişi eşleştirmesini destekleme potansiyelini inceleyen “Transformer Tabanlı Tüzel Kişi Yasal Yapı Sınıflandırması” başlıklı bilimsel araştırma makalesini yayınladı.

Genel bir bakış için, en son blog yazımız olan "AI Ajanları İşlem Yaptığında, Arkalarında Kim Var?" başlıklı yazımızı okuyun. Daha geniş bir ödeme bağlamı için, Sınır Ötesi Ödemeler bölümüne bakın