Proje İçeriği

Proje ile müşterimiz olmayan firmalara şubeye gelmeden otomatik kredi limiti sağlama ve kredi limit tahsisinde yapay zeka kullanan (öğrenen) karar destek sistemleri ihtiyacının karşılanması hedeflenmiştir. Proje ile birlikte; Banka müşterilerinin ve müşterimiz olmayan firmaların kredi talebinin web kanalından alınabilecek hale getirilmiştir. Manuel olarak yürütülen kredi değerlendirme süreçleri otomatik hale getirilerek hızlandırılımıştır. Kredi limit tahsis sürecine makine öğrenmesi modellerinin entegrasyonu sağlanmıştır SME segment modeli oluşturulurken 4700 adet eğitim verisi kullanılarak öğrenme algoritması geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi çalışmalarında XGBoost algoritması kullanılarak makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modellere 1100 adet parametre beslenmektir. 6 ay veya yılda bir ihtiyaca göre modelin öğrenme kabiliyetlerini artırmak için parametre beslemeleri gözden geçirilecektir ve Makine Öğrenmesi çıktılarının doğruluğunun sürekli iyileştirilmesi sağlanacaktır. Web başvurularında MQ altyapısı kullanılarak ölçeklenebilir bir yapıda sistem yükünün yönetilmesi sağlanmıştır.

Projenin Amacı

Mustafa.Bezeklioglu@turkiyefinans.com.tr

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Proje ile birlikte mevcut süreçlerde iyileştirme yapılmıştır ve yeni süreç geliştirilmiştir; Mevcutta sadece müşterimiz olan firmalar için çalıştırılabilen kredi tahsis süreçleri, müşterimiz olmayan firmalar için de çalıştırılabilir hale getirilmiştir. Firmaların şubeye gelmeden otomatik kredi limiti alabilecekleri yeni bir süreç geliştirişmiştir. Ayrıca, şube kullancıları tarafından manuel olarak yürütülen limit tahsis süreçleri otomatik hale getirilerek iyileştirme yapılmıştır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Proje ile kurumsal kredi tahsis süreçlerinde ilk kez makine öğrenmesi kullanılması yönüyle yenilikçidir.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Yenilikçi teknolojilerin banka süreçlerinde kullanılması için yatırım kararlarının alınmasında üst yönetim tarafından destek sağlanmıştır.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Proje ile birlikte tahsis süreçlerinde otomatik olarak başvuru süreçleri ilerletilmesi sağlanmış. Bu sayede kredi tahsis ve şube kullanıcılarının operasyonel iş yüklerinin azalması sağlanmıştır. Pazarlama birimlerinin yeni müşteri kazanımına destek olacak rekabetçi bir ürün geliştirilmiştir.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Efektif risk yönetimi (Problemli kredilerde %44 azalış) Sorunsuz müşterilerde limit artışı ( Müşteri toplam limitlerinin %19 büyümesi) Kredi Tahsis süreçlerinde bekleme süresinin kısalması (Kararların %53'ünün otomatik karar sistemi ile sonuçlanması)

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Proje çalışmalarında 27 kişi aktif olarak görev almıştır. DWH / AI Arge ekipleri verinin toplanması, veri analiz, verinin karar destek sistemine beslenmesi ve model çıktılarının değerlendirilmesinde görev aldı. Kredi Yazılım geliştirme ekibi mevcut tahsis süreçlerinin otomtikleştirilmesi, oto limit şube ve web sürecinin geliştirmesini sağlamıştır. Alt yapı destek ekipleri gerekli kurulum ve destek çalışmalarını yapmışlardır. Proje yönetimi - 1 kişi DW / AI Arge geliştirme ekibi - 5 kişi Kredi Yazılım geliştirme ekibi - 19 kişi Alt yapı destek ekipleri - 2 kişi

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Experian firmasından modelleme konusunda danışmanlık alındı