Download PDFOpen PDF in browserGri Kurt Optimizasyonu (GWO) Algoritması İle Finans Sektörü İçin Kredi Verilebilirlik ve Sınıflandırma ÇalışmasıEasyChair Preprint 22038 pages•Date: December 19, 2019AbstractBilgi teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte, banka şirketleri, müşterilerinin kredi taleplerini etkili analitik yöntemler ve risk analizleri ile değerlendire-bilmektedirler. Kredi skorlama sistemleri olarak adlandırılan yazılım ürünleri genel olarak daha önce belirlenen kredi faktörlerine göre müşterinin verileri-nin toplanması, elde edilen verinin çeşitli istatistiksel veya makine öğrenmesi teknikleriyle işlenmesi ve kredi risk analizinin yapılarak nihai kredi kararının belirlenmesi aşamalarından oluşur. Kredi başvurularının değerlendirilme sü-recinde çeşitli skorlama modelleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu model-ler dâhilinde müşterilerin geçmiş banka hareketleri işlenerek kredi kararı ve-rilebilmektedir. Yapılan çalışma ile müşteriye ait değişken kümelerinden olu-şan veriler, makine öğrenmesi teknikleriyle işlenerek, müşteriye ait kredi de-ğeri belirlenmeye çalışılmıştır. Gri Kurt Optimizasyonu ile sınıflandırma problemi olarak çalışma odağı oluşturulmuştur. Elde edilen bu bilgilere göre müşteriye kredi verilebilir ya da verilemez kararı ortaya çıkarılmıştır. Bu ça-lışmada kredi başvurusunda bulunan ve kredi kullanan tüketicilerdeki artışı sağlıklı yönetebilecek yapı ihtiyacının karşılanması, doğru müşteriye, doğru zamanda, doğru miktarda ve doğru vadede kredi vermeyi sağlayacak yapının kurulması, kredi tahsilatlarının verimliliğinin arttırılması, riski minimize ede-rek karlılığın maksimum noktaya getirecek optimum stratejilerin oluşturulma-sı, bankanın kredi skorlamasında ve değerlendirme sisteminde uzman görüş etkisini azaltılması ve maliyetlerin düşürülmesi amaçlanmıştır. Keyphrases: GWO, Gri Kurt Optimizasyonu, Kredi Risk Analizi, Kredi Skor Modellemesi, Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma Algoritmalar
|