Veri Madenciliği Bankacılıkta Nasıl Kullanılır?

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı çıkarımlar elde etmeyi amaçlayan bir analiz yöntemidir; bankacılıkta risk yönetimi (kredi puanlama), pazarlama ve müşteri ilişkileri, dolandırıcılık/kara para aklama tespiti ve yatırım analizi olmak üzere dört ana alanda kullanılır.

Günümüzde bankalar müşterilerinin birçok işlemi, şubeye gitmeye gerek olmadan bulundukları yerden web ve mobil uygulamaları ile gerçekleştirmelerini sağlar. Teknolojideki her gelişme ile müşterilerine daha iyi hizmet sunmak isteyen bankalar veri madenciliği de dahil pek çok yeni nesil teknolojiyi süreçlerinde kullanır.

Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinin analiz edilerek anlamlı çıkarımlar ortaya koymayı amaçlayan bir çalışma alanıdır. Üzerinde çalışılan söz konusu veriler anlamlı gelen ve sınıflandırılmış veritabanları gibi yapılar olabileceği gibi tek başına bir anlam ifade etmeyen karmaşık yapı ve formattaki veri yığınları da olabilir. Veri madenciliği ise bu veri yığını içerisinde saklı olan cevheri ortaya çıkarmayı ve işleyerek anlamlı çıkarımlar yapmayı amaçlar. Böylece şirketler iş süreçlerini bu çıkarımlar doğrultusunda şekillendirebilir. Veri madenciliği için ihtiyaç duyulan veriler ise yine kullanıcılar tarafından üretilir. Dijitalleşen her bir süreçle birlikte insanlar tarafından üretilen veride de artış görülür. Dijital sistemler üzerinden gerçekleştirdiğiniz her bir işlem ortaya tek başına anlamlı veya anlamsız veri çıkarır. Veri madenciliği çalışmalarıyla ise büyük miktardaki veri kümesinden çıkarımlar yapılabilir. Kredi kartınız ile gerçekleştirdiğiniz her bir işlemin saat ve tarih bilgisi, miktarı, nerede yapıldığı gibi bilgiler, bankalar tarafından size daha iyi bir hizmet sunma amacıyla kullanılabilecek verilerdir. Büyük veriden anlamlı çıkarımlar elde etmek için çeşitli veri madenciliği yöntemleri uygulanır. Temel olarak veri madenciliğini yöntemlerine göre tahmin edici (predictive) ve tanımlayıcı (descriptive) olarak iki farklı türe ayırmak mümkün. Tahmin edici modellerde, temel olarak sonuçları bilinen veriler kullanılarak bir model oluşturulur. Sonucu bilinmeyen veri kümeleri, bu model ile işlenerek çeşitli sonuçlara ulaşmak amaçlanır. Eldeki mevcut veri kullanılarak gelecek hakkında öngörüler üretme üzerine çalışılır. Sahip olunan karmaşık ve büyük miktardaki veri içerisinde bir örüntü bulmak ve bu örüntünün ışığında çıkarımlar yapmanın amaçlandığı tür ise tanımlayıcı modeller olarak adlandırılır. Gerçekleşmiş durumlar hakkında detaylı bilgi sahibi olmak amacıyla mevcut verilerin incelenmesidir.

Veri Madenciliğinin Bankacılık Sektöründeki Uygulamaları
Bankacılık sistemlerinin dijital çağa en iyi uyum sağlayan alanlardan biri olması veri madenciliğinin bankacılık için çok daha önemli olmasına neden olur. Birçok sektörde olduğu gibi bankalar da sahip oldukları veri ile gelecek faaliyetlerine yön vermek için veri madenciliği sonucu elde edilen analizlerden sıklıkla faydalanır. Müşterilerinin finansal geçmişini değerlendirerek özelleştirilmiş ürünler sunmadan piyasaların analizine göre aksiyon almaya kadar pek çok amaç için veri madenciliği kullanılır. Bankacılık alanında veri madenciliğinin en sık kullanıldığı uygulamalar ise şöyledir:

Risk Yönetimi
Veri madenciliğinin bankacılık sektöründeki en yaygın kullanım alanlarından biri risk yönetimidir. Bankalar sahip oldukları müşteri bilgilerinden oluşan veriler aracılığı ile çeşitli analizler gerçekleştirerek müşterinin finansal durumunu değerlendirir. Müşterinin harcama geçmişi, geçmişte kullandığı krediler, borçları, ödemelerini zamanında yapıp yapmadığı, bankalarda bulunan hesap bakiyeleri gibi birçok veri ışığında müşteri için bir puanlama gerçekleştirilir. Bu puanlama neticesinde müşteriye tanımlanacak kredi kartı limiti veya kredi taleplerine onay verme gibi kararlar alınır. Bankalar müşterileri ile yürüttüğü süreçlerde analizler üzerinden hareket ederek aldığı riski minimize etmeyi amaçlar.

Pazarlama ve Müşteri İlişkileri
Veri madenciliğinin pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetimi konusunda kullanımı bankacılık sektörünün dışında da pek çok farklı sektörde önemli bir yere sahiptir. Büyük verinin işlenmesi sonucu elde edilen öngülerin yardımıyla bankalar hedef kitlelerini en iyi şekilde tanır hale gelir. Böylelikle bankalar müşteri sayısını arttırmak amacıyla ne türden ürünler ve hizmetler geliştirmesi gerektiğini belirler. Yine veri madenciliği sonucunda açığa çıkan veriler ile hedef kitlesine en uygun şekilde pazarlama ve tanıtım faaliyetleri yürütebilir. Yeni müşteri edinmenin yanı sıra veri madenciliği ile mevcut müşteri kitlesinin çok daha iyi bir şekilde analiz edilerek tanınması sağlanır. Sonucunda da bankalar müşterilerine daha iyi ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sunarak müşteri sadakatini artırabilir ve koruyabilir. Veri madenciliğinin kullanımı rekabet ortamında bankalar ve bu teknolojileri kullanan tüm şirketleri, rakipleri içerisinde avantajlı konuma getirir.

Dolandırıcılık ve Kara Para Aklama Tespiti
Bankalar müşterilerinin birden fazla kanal üzerinden işlem gerçekleştirmelerine imkan verir. Her gün binlerce işlemin gerçekleştiği bankacılık sistemleri kötü niyetli kişiler tarafından dolandırıcılık ve kara para aklama gibi yasa dışı işlemler için de kullanılmaya çalışılması olasılıklar dahilindedir. Veri madenciliği bu türden şüpheli ve anormal özellik gösteren işlemlerin hızlı bir şekilde yüksek doğruluk oranı ile tespit edilmesine yardımcı olur. Veri analizi sonucu şüpheli işlemler banka personeli tarafından detaylı bir şekilde incelenir, gerekli mercilere bildirilir.

Yatırım Analizi
Veri mühendisliğinin bankacılık sektöründeki kullanım alanlarından bir diğeri de yatırım analizi ve planlama süreçleridir. Bankalar veri madenciliği ile piyasaların gidişatı konusunda veriye dayalı bir şekilde analizler gerçekleştirebilir. Veri madenciliği çalışmaları neticesinde piyasaların geleceği konusunda çıkarımlar elde ederek banka için en karlı sonucu elde etmek için pozisyon alabilir. Karar alma süreçlerinde kullanılan veri madenciliği, bankalara yatırımlarını veriye dayalı bir biçimde gerçekleştirerek yatırım yapma imkanı sağlayarak aldıkları riski minimize etmeleri, aynı zamanda karlılıklarını da koruma ve artırma konusunda yardımcı olur. QNB, müşterilerine en avantajlı bankacılık hizmetini sunmak için güncel teknolojileri alanında uzman ekipleri ile hayata geçirir. Siz de henüz QNB’li değilseniz hemen QNB Mobil üzerinden fırsatlarla dolu bankacılık deneyimine katılın, yatırımlarınız için en doğru adımları atın.

Özetle

• Veri madenciliği tahmin edici ve tanımlayıcı olmak üzere iki modele ayrılır.
• Bankacılıkta risk yönetimi, pazarlama, dolandırıcılık tespiti ve yatırım analizinde kullanılır.
• Müşteri verileri puanlanarak kredi/limit kararlarına temel oluşturur.
• Şüpheli işlemler yüksek doğrulukla ve hızlı şekilde tespit edilebilir.

Sıkça Sorulan Sorular