العربية
English
Français
Deutsch
हिन्दी
Português
Русский
Español
Türkçe
Kısa cevap
SEC Regulation S-P ve AB Yapay Zeka Yasası’nın yürürlüğe girmesiyle birlikte, finans ekipleri yapay zeka araçlarını uyumluluk açısından denetlemelidir. Bu, veri yönetimi, model şeffaflığı, insan gözetimi ve tedarikçi güvenliğinin doğrulanmasını içerir. Son tarih sonrası kontrol listemiz, uyumluluğu belgelemenize ve yaptırım hazırlığı için riski azaltmanıza yardımcı olur.
Uyumluluk son tarihleri geçti. SEC denetçileri, değiştirilmiş Regulation S-P’ye uyumu, özellikle olay müdahalesi ve tedarikçi gözetimi konularına odaklanarak firmaları aktif olarak inceliyor. Buna paralel olarak, AB düzenleyicileri artık Yapay Zeka Yasası için tam uygulama yetkisine sahip ve en ciddi ihlaller için 35 milyon Euro’ya veya küresel cironun %7’sine kadar para cezası uygulama yetkisine sahipler. Finans ekipleri için odak noktası hazırlıktan kanıta kaymalıdır. Temel soru artık “Hazırlanıyor muyuz?” değil, “Bugün uyumluluğu gösterebilir miyiz?” olmuştur.
Bu teorik bir egzersiz değildir. Tek bir uyumsuzluk olayının ortalama maliyeti, proaktif bir uyumluluk programının maliyetinin neredeyse üç katı olabilir. Yapay zeka sistemleri, özellikle kredi ve risk değerlendirmesinde kullanılanlar için riskler daha da yüksektir. FINRA’nın 2026 gözetim raporu, firmaların yapay zeka kullanımını denetlemek, önyargı ve siber güvenlik gibi riskleri yönetmek ve model çıktılarının insan tarafından izlenmesini sağlamak için yönetim çerçeveleri oluşturması gerektiğini özellikle belirtmektedir.
ZEKAI olarak, profesyonellerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için yapay zeka araçlarını bağımsız olarak inceliyoruz. Bu denetim kontrol listesi, iş akışlarına zaten entegre edilmiş yapay zeka araçlarını denetlemek için pratik bir çerçeveye ihtiyaç duyan çalışan finans ve analitik profesyonelleri için tasarlanmıştır. Hem SEC Regulation S-P’nin hem de AB Yapay Zeka Yasası’nın temel gereksinimlerini, elinizde bulunması gereken kanıtlara odaklanarak ele alacağız.
Denetim Kriterleri: SEC Reg S-P ve AB Yapay Zeka Yasası
Farklı düzenleyici kurumlardan kaynaklansalar da, değiştirilmiş SEC Regulation S-P ve AB Yapay Zeka Yasası, veri koruma, risk yönetimi ve hesap verebilirlik konularında ortak bir odak noktasına sahiptir. Reg S-P kapsamındaki daha küçük kuruluşlar için son tarihler 3 Haziran 2026’da sona ermiş olup, tüm kapsanan firmaları yeni gereksinimler altına almıştır. AB Yapay Zeka Yasası’nın yetkileri de artık yürürlüktedir ve yüksek riskli sistemler için yükümlülükler tam olarak uygulanabilir hale gelmiştir.
Denetiminiz her ikisini de ele almalıdır. AB Yapay Zeka Yasası, şirketin nerede olduğuna bakılmaksızın, yapay zeka sistemleri AB vatandaşlarını etkileyen herhangi bir şirkete uygulanan geniş bir uluslararası erişime sahiptir.
| Gereksinim Kategorisi | Değiştirilmiş SEC Regulation S-P (Haziran 2026 itibarıyla) | AB Yapay Zeka Yasası (Yüksek Riskli Sistemler) | Finans Ekibinizin Doğrulaması Gerekenler |
|---|---|---|---|
| Veri Yönetimi | “Hassas müşteri bilgileri” için koruma önlemleri gerektirir. Yetkisiz erişime karşı korumaya odaklanır. | Önyargıyı en aza indirmek için yüksek kaliteli, temsili eğitim verileri zorunlu kılar. Veri yönetimi ve idare uygulamaları gerektirir. | Müşteri verilerinin nerede saklandığını, kimlerin erişimi olduğunu ve yapay zeka eğitim verilerinin önyargı açısından incelendiğini onaylayın. |
| Olay Müdahalesi | Yazılı bir olay müdahale programı zorunlu kılar. Bir ihlalin 30 gün içinde etkilenen kişilere bildirilmesini gerektirir. | Sistemlerin kötü niyetli üçüncü taraflarca kullanımını veya performansını değiştirmeye yönelik girişimlere karşı dayanıklı olmasını gerektirir. | Tedarikçinizin güvenlik olay müdahale planını inceleyin. Bildirim zaman çizelgesinin 30 günlük görevinizle uyumlu olduğunu onaylayın. |
| Tedarikçi Gözetimi | Üçüncü taraf hizmet sağlayıcıların uygun koruma önlemlerini sürdürmesini sağlamak için makul adımlar gerektirir. | “Dağıtıcılar” (siz) üzerinde, yapay zeka sistemini talimatlarına uygun olarak kullanma ve çalışmasını izleme yükümlülükleri getirir. | Her yapay zeka tedarikçisi için durum tespiti sürecinizi belgeleyin. Veri kullanımı ve güvenliği konusunda sözleşmesel netliğe sahip olduğunuzu onaylayın. |
| İnsan Gözetimi | “Makul şekilde tasarlanmış” politika ve prosedürler gereksinimi aracılığıyla ima edilir. Hesap verebilirlik firmada kalır. | Yüksek riskli yapay zeka sistemlerinin insanlar tarafından etkili bir şekilde denetlenebilecek şekilde tasarlanmasını gerektirir. İnsanlar müdahale edebilmeli veya çıktıları göz ardı edebilmelidir. | Yapay zeka odaklı kararların (örn. kredi puanlaması, dolandırıcılık uyarıları) “insan döngüde” bir inceleme sürecine sahip olduğunu doğrulayın. Son onayı kimin verdiğini belgeleyin. |
| Şeffaflık ve Belgeler | Kurala uyumu belgeleyen kayıtların tutulmasını gerektirir. | Sistemin işleyişinin izlenebilirliğini sağlamak için ayrıntılı teknik belgeler, kullanım talimatları ve günlükler gerektirir. | Yapay zeka tedarikçinizin teknik belgelerini ve denetim izi yeteneklerini talep edin ve inceleyin. Bir denetçiye yapay zeka odaklı bir sonucu açıklayabildiğinizden emin olun. |
Tabloyu yana kaydırın →
Son Tarih Sonrası Yapay Zeka Uyumluluk Kontrol Listesi
Finans ekibinizin kullandığı her yapay zeka aracını, üretken yapay zeka asistanlarından gömülü risk platformlarına kadar denetlemek için bu kontrol listesini kullanın. Amaç, firmanızın özenini gösteren savunulabilir bir kayıt oluşturmaktır.
Bölüm 1: Veri ve Yönetim
- [ ] Veri Envanteri: Yapay zeka aracı tarafından alınan tüm müşteri verilerini haritalandırdık mı? (Bu hem Reg S-P hem de AB Yapay Zeka Yasası uyumluluğu için temeldir).
- [ ] Veri Minimizasyonu: Araç, işlevi için yalnızca minimum gerekli verilere mi erişiyor?
- [ ] Veri Kaynağı (AB Yapay Zeka Yasası): Yüksek riskli sistemler (örn. kredi puanlaması) için, tedarikçi eğitim verilerinin kökeni, kapsamı ve özellikleri hakkında belge sağlayabilir mi?
- [ ] Önyargı Testi (AB Yapay Zeka Yasası): Tedarikçi, modelin korunan özelliklerle ilgili önyargılar açısından test edildiğine dair hangi kanıtı sunuyor?
- [ ] Erişim Kontrolleri: Yapay zeka aracı için kullanıcı izinleri rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ile mi yönetiliyor? Araca kimin ne zaman eriştiğine dair bir denetim izi üretebilir miyiz?
Bölüm 2: Tedarikçi ve Üçüncü Taraf Riski (Reg S-P)
- [ ] Tedarikçi Durum Tespiti: Yapay zeka tedarikçisinin güvenlik ve uyumluluk duruşu hakkında ilk durum tespiti sürecimizin belgelenmiş bir kaydı var mı?
- [ ] Sözleşmesel Yükümlülükler: Tedarikçiyle yaptığımız sözleşme, bir veri ihlali durumunda bizi bilgilendirmelerini açıkça gerektiriyor mu? Belirtilen zaman çizelgesi nedir? (Reg S-P, müşterileri 30 gün içinde bilgilendirmenizi gerektirir, bu nedenle tedarikçinizin sizi çok daha erken bilgilendirmesi gerekir).
- [ ] Güvenlik Sertifikasyonu: Tedarikçi güncel, ilgili güvenlik sertifikalarına (örn. ISO 27001, SOC 2 Tip II) sahip mi?
- [ ] Aşağı Yönlü Sorumluluk: Tedarikçi sözleşmemiz, sistemlerinin bir uyumluluk ihlaline neden olması durumunda sorumluluklarını netleştiriyor mu?
olayının ortalama maliyetidir ve bu, uyumluluğu sürdürme maliyetinden 2.71 kat daha fazladır. Kaynak: ascent.regtech.io
Bölüm 3: Model ve İş Akışı Bütünlüğü (AB Yapay Zeka Yasası ve FINRA)
- [ ] İnsan Döngüde: Maddi etkisi olan herhangi bir karar (kredi, dolandırıcılık, sigortalama) için zorunlu bir insan incelemesi ve onayı adımı var mı? Bunu kanıtlayabilir miyiz?
- [ ] Açıklanabilirlik: Bir denetçi, yapay zeka aracının belirli bir işlemi neden işaretlediğini veya bir başvuruyu neden reddettiğini sorarsa, “model öyle söyledi”nin ötesinde net bir açıklama sağlayabilir miyiz?
- [ ] Model İzleme: Tedarikçinin zaman içinde model kaymasını ve performans düşüşünü izlemek için bir süreci var mı?
- [ ] Geçersiz Kılma Yeteneği: Bir insan operatör, yapay zeka sisteminin çıktısını kolayca müdahale edip geçersiz kılabilir mi? Bu geçersiz kılma günlüğe kaydediliyor mu?
- [ ] Otonom Aracılar (FINRA): Araç “otonom bir aracı” olarak işlev görüyorsa, eylemlerini izlemek ve kapsam kaymasını önlemek için sistem erişimini kısıtlamak için hangi özel kontroller mevcuttur?
SEC Regulation S-P'ye tabi bir finans kurumunda Kıdemli Uyumluluk Sorumlusu'sunuz. [Yapay Zeka Tedarikçisi Adı]'ndan ekteki Güvenlik Olay Müdahale Planı'nı inceleyin. Bunu 2026 değiştirilmiş Reg S-P gereksinimleriyle çapraz referanslayın. Özellikle şunlara odaklanarak herhangi bir boşluğu belirleyin:
1. "Hassas müşteri bilgileri" tanımı.
2. Bizi (müşteriyi) bir ihlalden haberdar etmek için kesin zaman çizelgesi ve yöntemi.
3. Bir olayın niteliğini ve kapsamını değerlendirme süreci.
4. Kapsama, ortadan kaldırma ve kurtarma prosedürleri.
5. Etkilenen kişileri 30 gün içinde bilgilendirme yükümlülüğümüzü nasıl destekledikleri.
Eksikliklerin bir özetini ve tedarikçiye geri gönderilecek belirli soruların bir listesini sağlayın.Finans Ekipleri için Uyumluluk Araçları
Birçok yapay zeka aracı uyumluluk zorlukları ortaya çıkarırken, diğerleri özellikle bunları yönetmek için tasarlanmıştır. Yönetim platformları ve özel veri işleme araçları, denetim ve gözetim sürecinizin bazı kısımlarını otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.
Altur
Uyumlu iş akışlarını belgelemek ve denetim izleri oluşturmak için mükemmel, ancak teklif yönetimine odaklı.
Uyumlu iş akışlarını belgelemek ve denetim izleri oluşturmak için mükemmel, ancak teklif yönetimine odaklı.
Altur, karmaşık teklif ve öneri iş akışlarını yönetmek için tasarlanmış bir yapay zeka platformudur. Birincil işlevi finans uyumluluğu olmasa da, özellikleri denetim hazırlığı için oldukça önemlidir. Eylül 2026 itibarıyla Altur, Uyumluluk kontrol listesi iş akışları, bir Denetim İzi ve Gelişmiş kullanıcı izinleri gibi özelliklere sahip merkezi bir sistem sunar. Bu, bir denetçiye belirli bir sürecin doğru personel tarafından takip edildiğini, incelendiğini ve onaylandığını kanıtlayabileceğiniz yapılandırılmış bir ortam yaratmak için tasarlanmıştır. Tedarikçi, platformun ISO 27001 sertifikalı ve GDPR uyumlu olduğunu belirtmektedir.
Saf bir finans ekibi için zayıf yönü, ihale/RFP yaşam döngüsüne odaklanmasıdır. Bu bir işlem izleme veya dolandırıcılık tespit sistemi değildir. Ancak, tedarikçi sözleşmelerini yöneten veya düzenleyici sorulara yanıt veren ekipler için, uyumlu, çok paydaşlı bir süreci sağlamak ve belgelemek için güçlü bir çerçeve sunar. Tedarik ve tedarikçi yönetiminde yoğun olarak yer alan finans ekipleri için en iyisidir.
- Başlangıç fiyatı
- Talep üzerine fiyat; birden fazla katman mevcut
- Ücretsiz plan
- Ücretsiz katman mevcut değil
Ocrolus Mortgage AI Platform
Yüksek riskli bir alanda denetlenebilir belge işleme için sınıfının en iyisi bir araç, ancak ipotek…
Yüksek riskli bir alanda denetlenebilir belge işleme için sınıfının en iyisi bir araç, ancak ipotek kredilendirmesine özel.
Ocrolus, ipotek kredilendirmesinde yoğun olarak kullanılan yapay zeka destekli bir belge otomasyon platformudur – AB Yapay Zeka Yasası’nın kredi puanlaması hükümleri kapsamında “yüksek riskli” olarak belirlenmiş bir sektör. Eylül 2026 itibarıyla, 1.600’den fazla finansal belge türünü sınıflandırma, veri çıkarma ve dolandırıcılığı işaretleme konusunda üstündür. Uyumluluk açısından, temel değeri banka ekstreleri ve maaş bordroları gibi yapılandırılmamış belgelerden şeffaf, denetlenebilir bir kayıt oluşturmasıdır. Gelir hesaplamalarını otomatikleştirerek ve verileri çapraz referanslayarak, insan hatasını azaltmak ve sigortalama kararları için net bir veri izi sağlamak üzere tasarlanmıştır.
Platformun birincil sınırlaması uzmanlaşmasıdır. Bu, genel amaçlı bir uyumluluk çözümü değil, kredilendirme için özel olarak tasarlanmış bir araçtır. Kredi başlangıcı dışındaki finans ekipleri bunu çok özel bulacaktır. Ancak ipotek sigortacılığıyla ilgilenen herhangi bir firma için Ocrolus, AB Yapay Zeka Yasası’nın yüksek riskli karar verme süreçlerinde doğruluk, şeffaflık ve veri bütünlüğü taleplerini doğrudan karşılamaktadır.
- Başlangıç fiyatı
- Uygulama başına fiyatlandırma; bazı katmanlar için finanse edilmiş kredi faturalandırması mevcut. Halka açık fiyat listesi yok.
- Ücretsiz plan
- Ücretsiz katman mevcut değil
Uyumsuzluğun Kaçınılmaz Maliyeti
Düzenleyiciler önceliklerini belirtiyor. SEC’in 2026 inceleme öncelikleri, değiştirilmiş Regulation S-P’ye uyumu açıkça listelemektedir. AB Yapay Zeka Yasası’na uyumsuzluk için para cezaları, yasaklanmış yapay zeka uygulamaları için 35 milyon Euro’ya veya küresel cironun %7’sine, yüksek riskli sistemlerde uyumsuzluk için ise 15 milyon Euro’ya veya %3’üne ulaşabilir.
AB Yapay Zeka Yasası kapsamında yasaklanmış yapay zeka uygulamaları için azami para cezası veya küresel gelirin %7’si, hangisi daha yüksekse. Kaynak: news.northeastern.edu
Bu rakamlar dolaylı maliyetleri içermemektedir: iş kesintisi, itibar kaybı ve önemli kaynakları tüketebilecek zorunlu iyileştirme programları. Proaktif, belgelenmiş denetim sadece en iyi uygulama değil; 2026’da temel bir finansal risk yönetimi stratejisidir. FINRA gibi düzenleyicilerden gelen rehberlik açıktır: firmalar yapay zekalarının nasıl kullanıldığını, neden uygun olduğunu ve çıktılarının nasıl test edildiğini, izlendiğini ve belgelendiğini açıklayabilmelidir.
Yapay zeka finans sektörüne daha fazla entegre oldukça, ispat yükü onu kullanan firmaların üzerindedir. Yapay zekanın sektörü nasıl yeniden şekillendirdiğine dair daha derinlemesine bilgi için finans ve analitik profesyonelleri için merkezimizi ziyaret edin.
Şimdi nereye
Az önce okuduğunuza göre seçilmiş üç yol.
S: AB Yapay Zeka Yasası kapsamında “yüksek riskli” bir yapay zeka sistemi ne olarak kabul edilir?
C: Yüksek riskli sistemler arasında kredi puanlaması, kredi değerliliğini değerlendirme, çalışan işe alımı ve kritik altyapı yönetimi için kullanılanlar bulunur. Bir yapay zeka aracı, bir kişinin finansal hizmetlere erişimi hakkında karar vermek için kullanılıyorsa, daha sıkı uyumluluk gerektiren bu kategoriye girme olasılığı yüksektir.
S: Yalnızca dahili verimlilik için yapay zeka kullanırsak SEC’in Regulation S-P’si geçerli olur mu?
C: Evet. Değiştirilmiş Regulation S-P, kullanılan araçlardan bağımsız olarak hassas müşteri bilgilerinin korunmasını kapsar. Dahili bir yapay zeka aracı bu verilere erişiyorsa – özetleme veya iş akışı otomasyonu için bile olsa – kuralın tedarikçi gözetimi ve olay müdahale gereksinimleri kapsamına girer.
S: Finansta yapay zeka için “insan döngüde” her zaman gerekli midir?
C: Yüksek riskli kararlar için evet. AB Yapay Zeka Yasası, yüksek riskli sistemler için etkili insan gözetimini zorunlu kılar. FINRA da sürekli insan izlemesinin gerekliliğini vurgular. Kamu haberlerini özetleme gibi düşük riskli görevler için gerekli olmayabilir, ancak çıktıdan sorumluluk her zaman firmada kalır.
S: Yapay zeka tedarikçimizin uyumluluk iddiasına güvenebilir miyiz?
C: Hayır. Kendi durum tespiti sürecinizi yürütmelisiniz. Regulation S-P, firmaların hizmet sağlayıcıları üzerinde gözetim yapmasını gerektirir. Kendi risk değerlendirme sürecinizin bir parçası olarak onların uyumluluk belgelerini, güvenlik sertifikalarını ve denetim raporlarını talep etmelisiniz. Güvenin, ancak doğrulayın.
S: Finans ekibimiz yapay zeka uyumluluğunu sağlamak için atması gereken ilk adım nedir?
C: Bir envanter oluşturun. Ne olduğunu bilmediğiniz şeyi yönetemezsiniz. İlk adım, ekibiniz tarafından kullanılan her yapay zeka aracını, platformunu ve özelliğini, bağımsız yazılımlardan ERP’nize gömülü özelliklere kadar belirlemek ve her birinin hangi verilere dokunduğunu haritalandırmaktır.
Şimdi nereye
Az önce okuduğunuza göre seçilmiş üç yol.
Kaynaklar (49)
- (N/A)
- https://news.northeastern.edu/2024/06/13/eu-ai-act-fines-non-compliance/
- https://dpo-consulting.com/blog/eu-ai-act/
- https://www.sidley.com/en/insights/newsupdates/2025/12/finra-issues-2026-regulatory-oversight-report
- https://www.debevoise.com/insights/publications/2025/12/finras-2026-regulatory-oversight-report
- https://www.mddionline.com/regulatory-quality/understanding-the-eu-ai-act-compliance-deadlines-penalty-risks
- https://www.goodwinlaw.com/en/insights/publications/2026/02/18_finras-annual-guidance-spotlights-ai-and-cyber-risk
- https://aquasec.com/blog/eu-ai-act-penalties-explained/
- https://www.sullcrom.com/files/upload/sc-publication-key-takeaways-from-finras-2026-annual-regulatory-oversight-report.pdf
- https://www.smarsh.com/blog/finra-2026-ai-governance-managing-agentic-and-shadow-ai-risks/
- https://www.anjuna.io/blog/the-eu-ai-act-compliance-guide-best-practices-for-enterprises
- https://www.softwaresuggest.com/altura
- https://www.complysci.com/insights/blog/ai-in-compliance/
- https://www.connectpay.com/news/financial-services-compliance/
- https://addy.ai/blog/ocrolus-pricing
- https://www.fenergo.com/blog/5-ways-ai-is-helping-financial-services-ensure-compliance/
- https://www.ocrolus.com/in-the-news/ocrolus-inspect-next-level-ai-driven-mortgage-automation-for-2025/
- https://www.ocrolus.com/solutions/mortgage-lending/
- https://www.ycombinator.com/companies/altur
- https://www.revuo.io/review/altura
- https://www.comply.com/blog/the-true-cost-of-non-compliance
- https://www.innreg.com/blog/regulation-s-p-a-complete-guide-for-broker-dealer-compliance
- https://www.sigma360.com/hub/reduce-financial-crime-compliance-costs
- https://www.reedsmith.com/en/perspectives/2026/05/sec-sets-the-tone-for-2026-regulatory-focus
- https://www.jackolg.com/risk-management-tip/navigating-the-amended-reg-s-p/
- https://www.glean.com/blog/ai-for-banking-compliance
- https://biztechmagazine.com/article/2026/05/what-ais-role-financial-compliance
- https://www.ocrolus.com/
- https://www.optro.com/blog/ai-governance-and-regulatory-compliance-in-finance
- https://www.prnewswire.com/news-releases/ocrolus-accelerates-automated-conditioning-for-mortgage-lenders-with-full-lifecycle-management-302686619.html
- https://www.alturaiq.com/pricing
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-04-28-gartner-predicts-by-2029-cfos-who-implement-strategic-ai-deployment-will-add-10-margin-points-of-growth
- https://www.hklaw.com/en/insights/publications/2026/05/regulation-sp-amendments-compliance-deadline-approaching
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-28-gartner-says-cfos-must-stop-mistaking-finance-ai-deployment-for-value-creation
- https://www.diligent.com/resources/blog/consequences-of-noncompliance-with-regulations
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-07-20-gartner-survey-shows-45-percent-of-cfos-say-their-ai-investments-lean-toward-productivity
- https://www.gartner.com/en/finance/trends/current-state-of-ai-in-finance
- https://www.ocrolus.com/blog/how-ai-is-transforming-mortgage-lending-workflows/
- https://www.alturaiq.com/blog/how-to-use-ai-in-tender-and-rfp-management
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-07-01-gartner-predicts-20-percent-of-finance-organizations-will-pivot-all-talent-related-investments-to-advanced-digital-capabilities-by-2028
- https://www.curiosityvc.com/post/altura-raises-8m-series-a-for-autonomous-ai-agents-that-help-organisations-win-public-and-private-tenders
- (N/A – Crypto pricing, not the correct company)
- https://www.troutman.com/insights/regulation-s-p-compliance-for-small-firms-preparing-for-the-upcoming-compliance-deadline.html
- https://www.ascent.regtech.io/blog/hidden-costs-of-compliance
- https://startupintros.com/company/altur
- https://www.shape.io/blog/top-10-ai-tools-for-loan-officers
- https://www.ocrolus.com/blog/mortgage-manufacturing-rates-bending-the-cost-curve-with-ai/
- https://www.zeitro.com/blog/best-ai-mortgage-underwriting-software
- https://forgeglobal.com/company/ocrolus/
Google'da önce Zekai'yi gör
mesleğiniz için haftalık yapay zekâ bülteni
Haftada tek e-posta: mesleğinizi gerçekten etkileyen yapay zekâ gelişmeleri — araçlar, fırsatlar ve yapmanız gerekenler.