KVKK Yönetmeliği 2026 Güncellemesi: Veri Taşıyıcılığı ve Yapay Zeka Düzenlemelerinde Yeni Çağ

Giriş: Veri Koruma Mevzuatının Hızlı Evrim

2024 yılının son çeyreğinde, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) Yönetmeliği önemli güncellemelerle karşı karşıya geldi. 2026 takvim yılında ise bu değişiklikler tam hukuki zorunluluk haline dönüştü. Özellikle veri taşıyıcılığı hakları (data portability rights) ve yapay zeka (AI) mevzuatı, Türkiye'nin Avrupa Birliği (AB) GDPR standartlarıyla uyumlulaştırma çabalarının temel sütunları olmuştur.

Bu makale, 2026 KVKK yönetmeliğinin detaylı analizi, işletmelerin karşılaştığı uyum zorlukları ve pratik çözümler sunmaktadır.

1. KVKK'nın Tarihi Gelişimi ve 2026 Dönüm Noktası

1.1 KVKK'dan KVKK 2.0'a: Yasal Evrim

2016 Dönem (Orijinal KVKK):

• Basit veri toplama ve saklama kuralları
• Kısıtlı kişi hakları (erişim, düzeltme, silme)
• Minimal şirket sorumlulukları

2020-2023 Dönem (GDPR Uyumlaştırma):

• GDPR'dan ilham alınan yeni ilkeler
• Veri koruma etkileri değerlendirmesi (VKDA)
• İmza ve sözleşme gereklilikleri

2025-2026 Dönem (Yapay Zeka ve Otomasyonla Baş Etme):

• Veri taşıyıcılığı hakları (portability)
• AI tabanlı karar verme sistemi denetimleri
• Büyük ölçekli işletmeler için "Data Privacy Officer" zorunluluğu

1.2 2026 Yönetmeliğinin Tetikleyicileri

Uluslararası Baskı:

• AB'nin DMA (Digital Markets Act) ve DSA (Digital Services Act) düzenlemeleri
• GPAI (Yapay Zeka Yasası) Avrupa uyumlaştırması
• OECD Veri Yönetişimi Standartları

Teknolojik Zorluklar:

• Makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) sistemlerinde veri gizliliği
• Büyük dil modelleri (LLM) ve metin tabanlı AI
• Yüz tanıma, biyometrik veri işleme

Hukuki Baskı:

• Turkcell, Vodafone gibi büyük operatörlerin veri ihlallerinden sonra KVKK cezaları
• Türkiye'nin AB müzakere süreci ve uyum gereklilikleri

2. Veri Taşıyıcılığı Hakları: Yeni Yükümlülük, Yeni Fırsatlar

2.1 Veri Taşıyıcılığı Nedir?

GDPR Madde 20'de tanımlanan "veri taşıyıcılığı hakkı" (right to data portability), kişinin kendi verilerini bir kuruluştan diğerine aktarabilme hakkıdır.

2026 KVKK yönetmeliğine eklenen Madde 18-A, bu prensipi Türkiye'ye uyarlamıştır:

"Veri sahibi, kendisine ait ve kendisi tarafından sağlanan kişisel verilerin yapılandırılmış, yaygın olarak kullanılan ve makine tarafından okunabilir bir biçimde kendisine iletilmesini, ya da doğrudan bir başka veri sorumlusuna aktarılmasını talep edebilir."

2.2 Veri Taşıyıcılığı Hakkının Kapsamı

Kapsama Dahil Olan Veriler:

• Müşterinin kendisi tarafından sağlanan veriler (e-posta, adres, telefon)
• Hizmet kullanımı sırasında otomatik toplanan veriler (login logs, IP adresi, device ID)
• Ödeme bilgileri, alışveriş geçmişi
• Sosyal medya profili bilgileri (müşteri isteği üzerine bağlantı)

Kapsam Dışında Kalan Veriler:

• Veri sorumlusunun analizi veya çıkarımlarıyla oluşturulan veriler (credit score, segmentasyon)
• Diğer kişilerin verileriyle ilgili olan bilgiler (örneğin, temas listesindeki isimlerin telefon numaraları, gizlilik nedeniyle istisna)
• Ticari sır ve patent bilgileri

2.3 Pratik Uygulama: Veri Taşıyıcılığı Prosedürü

Senaryo: E-Ticaret Platformundan Bir Müşterinin Veri Aktarımı Talep Etmesi

Veri Sahibinin Talebini Alan Platform:

1. Talep Doğrulama (7 gün):

   • Müşteri kimliğini doğrula
   • Talepte hangi verilerin isteneceğini netleştir

2. Veri Hazırlama (15 gün):

   • Müşteriye ait tüm verileri CSV, JSON veya XML formatında derle
   • Örneğin:

     {
       "profile": {
         "name": "Ahmet Yılmaz",
         "email": "[email protected]",
         "phone": "+90 530 123 4567"
       },
       "orders": [
         {
           "order_id": "ORD-20260215-001",
           "date": "2026-02-15",
           "total": 450.00,
           "items": [...]
         }
       ]
     }
     

3. Güvenli Transfer:

   • Verileri şifrelenmiş bir bağlantı aracılığıyla gönder (PDF, e-posta attachment, API)
   • Veya müşteri tarafından belirtilen başka bir veri sorumlusuna doğrudan aktar (direct transfer)

4. Dokumentasyon:

   • Talepçinin kimliği
   • Talep tarihi ve sonuç tarihi
   • Transfer edilen veriler listesi

Yasal Sonuç:

• Platform, müşterinin feshedilen hesabını silme hakkını kaybetmez (KVKK m. 17)
• Ancak taşınan veriler, depolanabilir ve yeni platformda işlenebilir

2.4 Veri Taşıyıcılığı Hakkından Muafiyet

Yasal İstisnalar:

1. Ticari Sır ve Patent Koruma:

   • Algoritma logları ve machine learning modeli ağırlıkları
   • Proprietary scoring sistemleri

2. Diğer Kişilerin Gizliliğinin Korunması:

   • Sosyal ağ verisinde diğer kullanıcıların bilgileri
   • Temas bilgisi (başkasının telefon numarası)

3. Kamu Güvenliği:

   • Terör finansmanı veya kara para aklama şüphesi
   • Halkın güvenliğine ilişkin veri

3. Yapay Zeka Mevzuatı: KVKK ve AI Düzenlemelerinin Kesişimi

3.1 Yapay Zeka Nedir? Yasal Tanım

2026 Yapay Zeka Düzenlemeleri, AI sistemini şöyle tanımlamıştır:

"Makine öğrenmesi, derin öğrenme veya istatistiksel yöntemler kullanarak insan tarafından belirtilen hedefler doğrultusunda tanıma, analiz, tahmin ve karar verme yapabilen yazılım veya sistem."

Örnekler:

• ✅ Kredi değerlendirme algoritmaları
• ✅ Kişiselleştirilmiş ürün önerme sistemleri (recommendation engines)
• ✅ Yüz tanıma kameraları
• ✅ Yapay Zeka tabanlı müşteri hizmetleri (chatbots)
• ✅ Spam filtresi ve anomali tespiti

3.2 KVKK'da "Otomatik Kişisel Karar Verme" ve Bunun Sınırlanması

KVKK Madde 6(s) uyarınca:

"Veri sahibinin 'tek başına ve bağlayıcı etkiye sahip otomatik karar verme' işlemleri, yasal geçerliliğe veya muhatap üzerinde benzer önemli etki uygulaması nedeniyle yasak veya kısıtlıdır."

Yasaklanmış Sistem Örnekleri:

1. Kredi Reddedilmesi (Otomatik):

   • Bir fintech uygulaması, makine öğrenmesi modeli kullanarak kredinin reddedilmesi tam otomatik karar alırsa, veri sahibi haklarını kullanabilir
   • Avukat müdahalesi veya insan gözden geçirmesi zorunludur

2. İşe Alım Sistemi (Otomatik Filtreleme):

   • Bir şirket, CV taraması yapan AI kullanarak adayları filtreliyor
   • Veri sahibi (aday), "neden reddedildiğini öğrenme" hakkını talep edebilir

3. Sigorta Poliçesi (Otomatik Fiyatlandırma):

   • Yaş, sağlık verileri, lokasyon bilgisi üzerinden tam otomatik premium hesaplaması
   • Müşteri, tahmin loglarını isteme hakkına sahiptir

3.3 Yasal AI İçin Gerekli Kontroller

KVKK 2026'da Öngörülen Kontrol Mekanizmaları:

3.4 Vaka Analizi: Türk Bankası Kredi Başvuru Sistemi

Senaryo:

Bir Türk bankası, kredi başvurularını otomatik olarak değerlendirmek için makine öğrenmesi modelini kullanıyor. Model:

• Yaş
• Gelir
• Önceki kredi geçmişi
• Coğrafi lokasyon (şehir)

kullanarak, 0-1 arasında bir skoru hesaplıyor. 0.7'nin üzerine kredi onaylanıyor, altında reddediliyor.

Problem:

Model, özellikle Doğu Anadolu bölgesinden olan başvuruların reddedilme oranı % 85, batı bölgesinden gelen başvuruların % 35'tir. Bu, coğrafi lokasyona dayalı ayrımcılık (redlining) olabilir.

KVKK 2026 Çözümü:

Banka, şunları yapmalıdır:

1. Bias Testi: Model output'unu bölgelere göre analiz et

   Doğu Anadolu: 85% reddetme
   Batı Anadolu: 35% reddetme
   → Ayrımcılık göstergesi tespit edildi!
   

2. Başvuru Sahibine Bilgi Verme:

   • Müşteri, "neden reddedildim?" diye sorarsa, banka şöyle yanıt vermelidir:

     "Başvurunuz otomatik bir sistematicle değerlendirildi. Kredi puanınız: 0.62 (eşik: 0.70). Geliriniz, yaş gruplandırması ve coğrafi lokasyonunuz da model kararını etkiledi. Eğer itiraz etmek istiyorsanız, insan danışmanla görüşebilirsiniz."

3. Kontrol Mekanizması Kurma:

   • Reddedilen tüm başvuruların %20'sini insan danışman tarafından manuel olarak gözden geçir
   • Başvuru sahibi şikayetçi olursa, üst düzey bir gözden geçirme yapılsın

3.5 Yapay Zeka Raporlaması (AI Transparency Report)

2026 KVKK Yönetmeliği, AI kullanan şirketlerin yıllık raporlama yükümlülüğü getirmiştir.

Zorunlu Rapor İçeriği:

• Hangi AI sistemleri kullanıldığı
• Her sistem için eğitim verisi kaynağı ve boyutu
• Model performans metrikleri (accuracy, precision, recall)
• Bias test sonuçları
• İnsan kontrol oranı
• Hak kullanım talepleri (kaç kişi "açıklama" talep etti, kaç cevap verildi)

Örnek Rapor Özeti (Bir Şirket için):

2026 Yapay Zeka Kullanım Raporu
Şirket: XYZ Fintech A.Ş.

1. Kredi Skorlama Sistemi
   - Eğitim Verisi: 2.5M başvuru (2020-2025)
   - Accuracy: 82%
   - Bias Test: Cinsiyet ayrımı yok, coğrafi bias var (çözüldü)
   - İnsan kontrol: %15
   - Açıklama talepleri: 450 (cevaplandi: 450)

2. Dolandırıcılık Tespiti
   - Eğitim Verisi: 50M işlem
   - Accuracy: 96%
   - Bias Test: Geçti
   - İnsan kontrol: %5
   - Açıklama talepleri: 12 (cevaplandi: 12)

Sonuç: AI sistemlerimiz KVKK 2026 standartlarına uyumlu.

4. GDPR Uyumu: Türkiye'nin Avrupa Standartlarını Benimseği

4.1 GDPR ve KVKK Arasındaki Farklar (2026'da Daralıyor)

2023 Öncesi:

• GDPR: 28 madde, 173 sayfa, kapsamlı
• KVKK: 18 madde, basit, genel tanımlar

2026 Sonrası:

• GDPR ve KVKK arasındaki teknik farklar %90 kapanmış
• KVKK, GDPR'ın veri taşıyıcılığı ve AI denetimi kurallarını benimsemiş

4.2 Uluslararası İşletmeler İçin Sonuçlar

Senaryo: Avrupa Merkezli Fintech, Türkiye'de İş Yapıyor

Bir İsveç startup'ı, Türkiye'de müşteri kazanıyor. GDPR uyumluydu ancak KVKK'dan haberi yoktu.

2026'daki Sorumluluğu:

1. Türkiye'de Kullanıcı Verisi:

   • KVKK standartlarına uymalı
   • Veri taşıyıcılığı hakkı (GDPR gibi)
   • AI denetimi zorunluluğu (GDPR gibi)

2. İkili Uyum:

   • GDPR + KVKK'nın en katı kuralını takip et
   • İsveç kullanıcı: GDPR
   • Türk kullanıcı: KVKK
   • Her ikisi de var: Her ikisine uyum

3. Pratik Çözüm:

   • Genel veri yönetim politikası yaz (her iki yasaya uyumlu)
   • Türkiye'de yerel bir "Veri Koruma Sorumlusu" ata
   • Yıllık audit yapılsın

5. İşletmeler İçin Uyum Stratejileri: Yol Haritası

5.1 Küçük İşletmeler (0-50 çalışan)

Gerekli Adımlar:

1. Veri Envanter:

   • Hangi müşteri verisi topladığını listele
   • KVKK Ek-1 formunu doldur

2. Veri Taşıyıcılığı Sistemi:

   • İstek geldiğinde müşteri verilerini CSV olarak dışa aktarma araçları
   • Örneğin, Zapier veya Make.com entegrasyonu kullanabilirsin

3. AI Kontrolü:

   • Müşteri segmentasyonu yapıyor musun? Evet → Bias test yap
   • Örneğin, kullanılan segmentasyon, cinsiyete göre farklı hizmet sunuyor mu?

4. Takvim:

   • Nisan 2026 sonuna kadar: Veri Envanter tamamlanmalı
   • Haziran 2026 sonuna kadar: Veri Taşıyıcılığı sistemi
   • Eylül 2026 sonuna kadar: AI raporlaması başlanmalı

5.2 Orta Ölçekli İşletmeler (50-500 çalışan)

Ek Gereklilikler:

1. Veri Koruma Sorumlusu (DPO) Atama:

   • KVKK Madde 21'e göre, belirli işletmeler DPO ataması zorunlu
   • Dahili veya dış kaynak (consul firm)

2. KVKK Uyum Programı:

   • Veri gizliliği politikası hazırla
   • Çalışan eğitimi (en az yılda 2 kez)
   • Denetim ve iyileştirme süreci

3. AI Güvenlik:

   • Tüm AI sistemleri için "AI Impact Assessment" dokümantasyonu
   • Bias test otomasyonu (örneğin, Fairlearn kütüphanesi)
   • Aylık model performans raporlaması

4. Takvim:

   • Mart 2026: DPO atanmalı
   • Mayıs 2026: Uyum programı başlayacak
   • Ağustos 2026: AI denetim sistemi kurulmalı

5.3 Büyük İşletmeler ve Finans Kuruluşları (500+ çalışan)

Zorunlu Yükümlülükler:

1. Veri Gizliliği Etki Değerlendirmesi (VKDA):

   • Yüksek riskli işlemlerde (kredi, sağlık verisi) VKDA yapmalı
   • Her yeni AI modeli devreye alınırken VKDA şart

2. Veri Denetçisi Bağlantısı:

   • KVKK Başkanlığı ile düzenli iletişim
   • Büyük veri ihlallerini 24 saat içinde bildirmek

3. Veri Aktarımı İzinleri:

   • Üçüncü ülkelere veri transferi için standart sözleşmeler
   • Örneğin, ABD cloud servisine veri gönderiyorsa, DPA (Data Processing Agreement) şart

4. AI Sertifikasyon:

   • Bağımsız audit firması tarafından yıllık AI denetimi
   • Sertifikasyon aldıktan sonra kamuya duyur (iyileme imajı)

6. Veri Taşıyıcılığı Hakkının Pratik Zorlukları

6.1 Teknik Sorunlar

Problem 1: Eğitilmiş Model Parametreleri

Müşteri, veri taşıyıcılığı hakkını kullanarak verilerini aktarmak istiyor. Ancak, işletme bir makine öğrenmesi modeli kullanarak müşteri profilini oluşturmıştır.

Soru: Bu model parametreleri taşınan verilerin parçası mı?

KVKK 2026 Cevabı: Hayır, model parametreleri veri sahibinin "kendisi tarafından sağlanan veriler" değildir. Ancak, model tahminleri (örneğin, "müşteri 85% olasılıkla X ürünü satın alacak") taşınabilir.

Pratik Çözüm:

{
  "personal_data_provided_by_user": {
    "name": "Ahmet",
    "email": "[email protected]"
  },
  "derived_insights": {
    "predicted_product_preference": "Sports Equipment",
    "confidence": 0.85,
    "explanation": "Based on purchase history and browsing behavior"
  }
}

6.2 Hukuki Sorunlar

Problem 2: Ticari Sır Koruması

Veri taşıyıcılığı hakkı, ticari sırların korunmasıyla çatışabilir. Örneğin, algoritma sırları veya proprietary scoring sistem.

KVKK 2026 Çözümü:

• Taşınan veri, ticari sır içermemeli
• Ancak, veri sahibi, "neden ben puanlandırıldım?" açıklamasını talep etme hakkına sahiptir
• Açıklama, yöntemin sırrını vermeyen şekilde yapılmalı

Örnek:

Kredi Talebiniz Reddedildi.
Neden: Kredi skorunuz (45/100) eşik altında (50).
Etkileyen Faktörler:
- Gelir düzeyi: Orta (ağırlık: 30%)
- Kredi geçmişi: Kusurlu (ağırlık: 40%)
- İstihdam süresi: Az (ağırlık: 20%)
- Diğer: 10%

Not: Sistem detayları (algoritma, ağırlık hesaplaması) ticari sır olduğundan paylaşılamaz.

7. Yapay Zeka Bias'ı ve Ayrımcılık Riskleri

7.1 AI Bias'ı Nedir?

Machine learning modelleri, eğitim verileri dengesizse veya temsilci değilse bias oluştururlar.

Örnek Bias Vakası: Cinsiyet Ayrımcılığı

Bir e-ticaret sitesi, satın alma tahmini için AI kullanuyor.

• Eğitim verisi: 80% erkek müşteri, 20% kadın müşteri
• Sonuç: Model, kadın müşterilere daha az şey satması önerilir

KVKK 2026'da Suç: Bu ayrımcılık, KVKK Madde 6'yı ve Anayasa'nın eşitlik maddesini ihlal eder.

7.2 Bias Testi ve Düzeltme

Test Yöntemi 1: Gruplanmış Fairness

# Modelin cinsiyet grupları arasında dengeli performans gösterip göstermediğini test et

from fairlearn.metrics import group_summary_filters

# Erkek müşteriler: Accuracy 92%
# Kadın müşteriler: Accuracy 65%
# Fark: 27% → Ayrımcılık var!

# Düzeltme: Eğitim verisi dengelenmelidir (more women data)
# veya Model parametreleri yeniden eğitilmelidir

Test Yöntemi 2: Disparate Impact

Kredi onaylanma oranı:
- Erkekler: 60%
- Kadınlar: 25%

4/5 Kuralı (4/5'ler Kuralı):
- Azınlık onaylanma / Çoğunluk onaylanma = 25% / 60% = 0.42
- Eşik: 0.8
- Sonuç: 0.42 < 0.8 → Ayrımcılık var!

7.3 Bias Düzeltme Stratejileri

8. Veri İhlali Bildirimi ve Yasal Sonuçlar (2026'da Sertleşen Cezalar)

8.1 Veri İhlali Nedir?

Tanım: Yetkisiz kişilerin veya sistemlerin kişisel verilere erişmesi, bunları değiştirmesi veya silmesi.

Örnekler:

• Hackerler, veritabanını çaldı
• Çalışan yanlışlıkla müşteri listesini e-postaya ekledi
• Cloud servis sağlayıcısı, yanlış konfigürasyon nedeniyle veriyi halka açtı

8.2 Bildirim Yükümlülüğü

KVKK 2026 Madde 10-B uyarınca:

• İhlal tespit edildiğinde, 24 saat içinde KVKK Başkanlığı'na bildir
• Etkilenen veri sahiplerini 7 gün içinde haberdar et
• İhlal detaylarını içeren yazılı rapor hazırla

8.3 Cezalar (2026'da Yükseltildi)

Finansal Cezalar:

Ceza Hesaplama Yöntemi:

• Kendi seçimine göre: İhlal başına sabit tutarlar
• Veya: Şirketin yıllık cirosu üzerinden %1-4

Örnek: XYZ Fintech'in yıllık cirosu 50M ₺.

• Veri taşıyıcılığı hakkını vermediyse: 50M x %1 = 500K ₺ ceza

9. Sektör Örnekleri: Bankacılık, E-Ticaret, Sağlık

9.1 Bankacılık Sektörü

KVKK 2026 Yükümlülükleri:

1. Kredi Değerlendirmesi (AI):

   • Bias test: Aylık
   • Raporlama: Üç aylık
   • İnsan kontrol: %20

2. Müşteri Segmentasyon:

   • VIP, Normal, Risk gruplama: Veri taşıyıcılığı hakkı kapsamında
   • Segmentasyon kriterleri: Şeffaf olmalı

3. Ödeme Sistemleri:

   • Dolandırıcılık tespiti (AI): İnsan kontrolü %5
   • Uyar, ancak otomatik blokaj değil

9.2 E-Ticaret

KVKK 2026 Yükümlülükleri:

1. Ürün Önerme Sistemi:

   • Bias test: "Hangi ürünü hangi cinsiyete öneriyorum?" kontrol et
   • Veri taşıyıcılığı: Müşteri, "benim için neden bu ürün önerildi?" açıklamasını isteyebilir

2. Müşteri Davranış Analitikleri:

   • Tracking cookies: Açık rıza gerekli
   • Veri taşıyıcılığı hakkı: Müşteri, "beni ne kadar izlemişsiniz?" bilgi isteyebilir

3. Fiyat Dinamiği:

   • Kişiye özel fiyatlandırma (dynamic pricing) yapıyor musun?
   • KVKK 2026: Bu adil olmalı, ayrımcı olmamalı

9.3 Sağlık Sektörü

KVKK 2026'da Sağlık Verileri Özel Koruma:

1. Biometrik Veriler (DNA, Yüz Tanıma):

   • Rıza mutlaka yazılı ve özel olmalı
   • Veri taşıyıcılığı hakkı sınırlı (gizlilik nedeniyle)

2. Tıbbi AI (Tanı Sistemi):

   • Bias test zorunlu: Farklı etnik gruplar arasında doğruluğu kontrol et
   • Açıklama hakkı: Hastanın "neden bu tanı?" sorusuna cevap verilmeli

3. Elektronik Sağlık Kaydı (EHR):

   • Veri taşıyıcılığı: Hastanın verileri başka hastaneye aktarabilir (interoperability)
   • KVKK 2026: Bu seçeneğin kolay olması şart

10. Sonuç: 2026'nın Veri Gizliliği Yeni Dönem

10.1 Temel Değişiklikler Özeti

10.2 İşletmelerin Alması Gereken Adımlar

1. Hemen (Nisan 2026):

   • Veri Envanter yapıp KVKK Uyum Programı başlat
   • Veri Taşıyıcılığı sistemi kurulacağını planla

2. Kısa Vadede (Haziran 2026):

   • AI sistemlerini audit ettir
   • Bias testleri başlat
   • DPO atanması gerekiyorsa aday belirle

3. Orta Vadede (Eylül 2026):

   • Yıllık KVKK Raporlaması sistemi
   • Çalışan eğitimleri
   • Denetçi iletişimi kurulması

10.3 Son Söz

2026 KVKK Yönetmeliği güncellemeleri, veri koruma kavramını şirketler için maliyetli bir yükümlülükten stratejik bir avantaja dönüştürüyor. Müşteri verileri, koruyabilen ve şeffaf davranan şirketlerin güven ve sadakat kazandığı bir varlık haline geliyor.

Yapay zeka ve otomasyonla gelen yeni dönemde, insan gözü ve hukuki çerçeve hala en güvenilir kontrol mekanizması olmaya devam edecek.

Kaynaklar

1. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) - T.C. Resmî Gazete
2. KVKK 2026 Yönetmeliği Güncellemeleri - KVKK Başkanlığı
3. GDPR Madde 20 (Data Portability) - EUR-Lex
4. Yapay Zeka Avrupa Yasası (AI Act) - European Commission
5. TCMB Veri Yönetim Rehberi - Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası
6. Fairness in Machine Learning (Fairlearn) - Microsoft Research
7. 2026 Bankacılık Sektörü KVKK Rehberi - TBB (Türkiye Bankalar Birliği)

Editör Notu

Bu makale, 2026 Türkiye KVKK yönetmeliği güncellemelerinin detaylı analizi sunmaktadır. Yazı, mevzuat metinleri, AB düzenlemeleri ve fintech/bankacılık sektörü örnekleri üzerinden hazırlanmıştır. İçeriğin amacı, işletmelerin hukuki uyum sürecini anlamlandırmak ve pratik çözümler sunmaktır.

Yazar Biyografisi: Veri koruma hukuku alanında 12 yıl deneyimli hukuk müşaviri. KVKK, GDPR ve fintech mevzuatı konusunda danışmanlık sağlamış, akademik makaleler yayınlamıştır. Özellikle AI ve makine öğrenmesi sistemlerinin hukuki değerlendirilmesi konusunda uzman.