Bankacılıkta Karar Vermede Veri Analitiği Nasıl Bir Rol Oynuyor?

Milyonlarca banka müşterisinin her gün gerçekleştirdiği işlemler çok ciddi miktarlarda veri üretimine sebep oluyor. Yani yaklaşık olarak 2 buçuk kentilyon bayt veri her gün müşteriler tarafından üretiliyor ve bu veriler bankalar tarafından işlenmek zorunda.

Ayrıca elde edilen veriler, pazar eğilimi ve müşterilere sunulan ürünlerin performanslarının ölçülmesi gibi konularda değerlendiriliyor. Bankacılık sektörü teknoloji ile birlikte müşteri deneyimini oldukça iyileştirmeyi başarmıştır. Banka müşterileri birçok bankacılık işini evlerinde koltuklarında uzanırken yapabiliyor.

Banka şubelerinin sunduğu bazı işlemleri artık müşteriler yalnızca internet üzerinden gerçekleştirmek istiyor. Durum böyleyken veri analitiği artık bankacılığın hayat damarlarından biri haline dönüştü. Bankalar hem müşterilerin gerçekleştirdiği işlemlere ait verileri kullanıyor hem de müşterilere ait kişisel verileri işliyor.

Bankacılıkta karar vermede veri analitiği önemli roller üstlenir. Müşterilerin harcamalarını takip ederek harcama kalıpları belirler, müşteri geri bildirimlerini toplayarak bunları analiz eder ve bu sayede gerekli durumlarda yanıtlar hızlıca verilebilir, risk yönetimi süreçleri başarıyla uygulanır, müşterilerin profillerine göre segmentlerine ayırarak analiz edilmesini sağlayabilir, müşterilere sunulacak ürünleri başarılı bir şekilde kişiselleştirebilir, müşteri elde tutma stratejileri belirlemede öncülük edebilir ve müşteri ihtiyaçlarının belirlenmesinde fayda sağlayabilir. Büyük verilerin potansiyellerinden böylece yararlanılarak bankalar başarının kapılarını arayabilir.

Bankalar İçgörüler İçin Büyük Veri Analitiğinden Nasıl Yararlanıyor?

Günümüz teknoloji dünyasında bankalar fiziksel olan geleneksel bankacılıktan, verilere dayalı finansal kuruluşa dönüşmüşlerdir. Daha sonra bankalar için hayati önem taşıyan ve büyük miktarlarda veriyi analiz etme yeteneğine sahip olan büyük veri teknolojisi ilerleme gösterdi.

Bu teknoloji birçok yeniliği ve iyileştirmeyi içinde barındırarak aynı zamanda bankaların geleceklerine güçlü şekilde yatırım yapmalarına olanak tanıyor. Büyük veri analitiği banka müşterileri için de daha iyi bir müşteri deneyimi vaat ediyor.

Bankalar içgörüler için büyük veri analitiğinden oldukça etkin şekilde faydalanıyorlar. Makine öğrenimi algoritmaları, yapay zeka tabanlı sistemler ve gerçek zamanlı karar verebilme gibi konularda büyük veri çalışabiliyor. Büyük veri hataları minimuma indirirken verimliliği ise maksimuma çıkartabilir.

Veri kalitesi sağlar, yatırım stratejilerine yardımcı olur ve karmaşık süreçlerin otomatikleşmesine yardımcı olur. Ayrıca gerçek zamanları analizlerin gerçekleştirilmesine olanak sağlayarak anlık kararların doğru şekilde verilebilmesini sağlayabilir.

Bu konu dolandırıcılıkların hızlı bir şekilde yakalanarak durdurulabilmesi için oldukça önem taşıyor. Büyük veri analitiğinin faydaları sayesinde yeni paralar kolayca tespit edilebilir ve açılımlar sağlıklı şekilde gerçekleştirilebilir. Büyük veri analitiğinin yol göstermesiyle bankaların sunacağı ürünler ve çeşitli finansal hizmetler insan merkezli olarak tasarlanabilecek.

Bankacılık Analitiği Açısından Hangi Veri Kaynakları Kritiktir?

Bankalar elde ettikleri büyük miktarlarda ki verilerin analizini yapabilmek ve içgörü sağlamak için depolama yapmak durumundadırlar. Bu veriler neredeyse sınırsız boyutlara sahiptirler. Bankacılıkta veri analitiği müşteri verilerini toplamakla kalmayarak kişiselleştirilmiş müşteri profilleri oluşturmalarına da destek olur.

Bankacılık analitiği açısından bazı kritik veri kaynakları mevcuttur. Bunların başında yapılandırılmamış veriler gelir. Bunlar açık kaynaklı olmayan ve önceden de tanımlanmamış verilerdir. Analiz edebilmek ve sorgulayabilmek için kolayca ele alınamayan verilerdir.

Ses dosyaları, video kaynakları ve elde edilen metinler yapılandırılmamış verilerin kapsamına girer. Daha sonra ise yapılandırılmış veriler geliyor. Yapılandırılmış veriler CSV ve tablolara dayalı durgun biçime sahip verileri ifade eder. İyi bir şekilde organize edilmişlerdir, her öğenin kendi alanı bulunur ve önceden tanımlamışlardır. Yapılandırılmış verilerde, yapılandırılmamış verilere oranla daha başarılı ve kolay şekilde veri analizi ve sorgulamasını gerçekleştirilebilir.

Veri akışı ise birçok kaynak ile bir araya getirilerek sürekli olarak veri akışı sağlanmasına verilen isimdir. ATM işlemleri, müşteri hizmetleri ile yapılan işlemlerden elde edilen veriler, kredi kartı işlemleri ve borsa verilerinden elde edilen ve sürekliliği olan veriler kaynak olarak kullanılır.

Elde edilen bu veriler gerçek zamanlı veri işlemeye tabi tutulur ve analizleri bu şekilde gerçekleştirilir. Kritik veri kaynaklarından bir başkası da ilişkisel verilerdir. Tablo olarak değerlendirilen yapılandırılmış verilere ilişkisel veriler denir. Satır ve sütunlar olarak işlemler gerçekleşir. Satırlar tanımlayıcıları içerirken sütunlar verilerin niteliklerinden oluşur. İlişkisel verilerde esnek sorgulamalar gerçekleştirilebilir. 

Tahmin Edici Analitikler Kredi Onay Süreçlerini İyileştirebilir Mi?

Uzun vadeli bir kredinin ödenmeme olasılığı bankalar için ciddi risklerin en başında geliyor. Kredi onayı verilirken bankaların en doğru kararı vermeleri oldukça önemlidir. Çünkü kredi temerrütleri ve kredinin ödenmemesi halinde yasal yolları kullanırken yapılacak masraflar ile karşılaşmamak için bankalar doğru seçimi yapmak zorundalar.

Çünkü; para, iş gücü ve zaman kaybı gibi birçok kayıpla yüz yüze kalabilirler. Tahmin edici analitikler kredi onay süreçlerinin önemli bir parçasıdır. Bu sürece destek sağlanması, sözleşme boyunca kredinin takip edilmesi ve kredi sürecinin yönetilmesinde tahmin edici veri analitiği önemli ve iyileştirici görevler üstlenir.

Tahmin edici analitikler kredi onay süreçlerini iyileştirmede kredi temettülerinin azalmasına yardımcı olabilir, üretkenliğe katkı sağlayabilir, fonlardan yararlanmaya olanak tanıyabilir ve kaynakların optimizasyonunu sağlayabilir.

Makine Öğrenimi Bankacılıkta Kredi Puanlamasını Nasıl Etkiler?

Kredi puanlama verilen kredilerin risklerini tahmin etmek için kullanılır. Makine öğrenimi bankacılıkta kredi puanlama süreçlerinde kullanılmaya başlandı ve verilen kararların doğruluğunda ve iyileştirilmesinde verimliliği arttırmak için etkin şekilde faydalanılıyor.

Makine öğrenimi bankacılıkta kredi puanlamasını daha fazla doğruluk sunarak olumlu yönde etkiler. Risk faktörlerini değerlendirerek risk tahminlerini etkili şekilde yönetir. Makine öğrenimi algoritmaları kredi puanlamalarında doğru karar verme olasılığı ciddi şekilde yükseltir.

Ayrıca makine öğrenimi ile de kredi puanlaması sırasında insanlarda oluşan önyargıların azaltılmasında da önemli bir rol oynar. Tüm ayrımcı insan davranış ve tutumlarından arınmış şekilde makine öğrenimi çalışabilir. Böylece adalette temin edilmiş olur. Makine öğrenimi büyük verileri gerçek zamanlı olarak işleme yeteneğine sahiptirler. Böylece anlık olarak kredi puanlamasını gerçekleştirebilirler. Onay için süre kısaldıkça müşteri deneyimi de oldukça iyi bir seviyeye taşınmış olur.

Bankalar İçin Veri Analitiğinde Etik Hususlar Önemli Mi?

Veri analitiğinde etik, doğru olan uygulamaların sınırlarının çizilmesini ifade eder. Veri analitiği bankaların iş performanslarını da artırmalarına oldukça yardımcı oluyor. Fakat bankalar için veri analitiğinde dikkat edilmesi gereken bazı hususlar söz konusudur.

Etik hususları ele alacak olursa da önce bilmemiz gereken insanlara bilerek ya bilmeyerek bir zarara vermemek ve dezavantaj oluşturarak bir haksızlığa sebep olmamaktır. Bankalar veri analitiği ile çalışırken etik hususlar konusunda danışmanlıklar alabilirler.

Dikkat edilmesi gereken ise emniyet ve tedbir, adil olmak ve ayrımcılık oluşturacak tutum ve davranışlardan uzak durmak, gizlilik hükümlerini tam olarak yerine getirmek, şeffaf ve hesap verebilir bir politika izlemek. Finansal işlemlerin sonuçları insanların üzerinde önemli etkiler bırakabilir.

Hiçbir insan varlıklarını kaybet istemez. Banka müşterilerinin kişisel ve finansal verileri güçlü bir güvenlik şemsiyesi altında korunmalı. Siber saldırılar, internet korsanları, spekülatörler, yanlış yönlendirme, personel hataları ve müşteri hatalarına karşı güvenlik önlemleri tam olarak sağlanmalı. Etik değerler konusunda ülkeler bazında ve uluslararası olarak birçok kanun yasal çerçevede halen yürürlüktedir. 

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere,

Anıl UZUN