Kredi Skorlama

Artan nüfus ve tüketim trendleriyle bankalara kredi için başvuran kişi sayısında artış yaşanmaktadır. Bununla birlikte tüketici kredisinde bankalar arası rekabet çok yüksek orandadır. Bankalar kredi verdikleri müşterilerini bir puanlama sistemine oturtarak çeşitli analizlerle kişilere verilebilecek kredi miktarını ve faiz oranlarını hesaplamaktadırlar. Kredi skoru; bir kişinin kredi geçmişine ve çeşitli risk faktörlerine bağlı olarak oluşturulan bir puanlama sistemidir. Bankalar, müşterileri belirli gruplara ayırarak segmente edip, kredi isteklerine en hızlı ve en karlı bir şekilde dönüş yapmaya çalışmakta, bunun için artık algoritma modelleri kurarak dijitalleşen çağa ayak uydurmaktadır. 

İstatistiksel regresyon, makine öğrenmesi ile geliştirlen algoritmalar karşılaştırıldığında aradaki zaman farkı çok belirgin bir şekilde görülmektedir. Makine öğrenimi algoritmalarıla hesaplanan kredi skorları zaman ve iş gücü kaybının önlenmesinde ve verimliliğin arttırılmasında önemli rol oynamaktadır. Makina öğrenimi ile kredi skoru hesaplama, algoritmaların çalışma hızına bakıldığında bankaların müşterilerinin kredi taleplerine geri dönüş hızlarının artması ve değerlendirme karar verme aşamalarının hızlanması için bir gereklilik halini almaktadır.

Yapay sinir ağları, Destek Vektör Makineleri ve Karar Ağacı algoritmaları en sık kullanılan algoritmalar arasındadır. Makine öğrenimi ile kredi skoru hesaplanırken; algoritmaların programlar üzerinde çalıştırılıp test edilmekte, daha sonra matrisler incelenerek modelin çıktıları incelenmektedir. Geleneksel Skorekart modeli ile algoritmalar kıyaslandığında, geleneksel modelin makine öğrenimine göre zaman ve tutarlılık/duyarlılık açısından geride kaldığı görülmektedir.
Risk grupları ve müşteri segmentasyonu oluşturulurken veri analitiği kullanılarak gruplama yöntemi ile davranışsal analizler ve gerekli risk analizleri yapılabilmektedir. Makine öğrenimi ile öngörüsel analizler ve raporlamalar yapılarak risk profilleri en düşük sapma oranıyla oluşturulabilmektedir. Algoritmalarla kurulan mantıksal modellerle trendleri modellemek ve risk sıralaması yapmak kolaylaşmakta ve yeni müşterilere kolaylıkla uygulanabilmektedir. 

Consulta Yönetim ve Teknoloji Danışmanlığı olarak finansal danışmanlık tecrübemizle müşterilerimize makine öğrenimi ile kredi skoru belirleme modelleri kuruyoruz.. Makine öğrenimi ile geliştirilen algoritmaların firmaların geleceğe yönelik stratejilerinin geliştirilmesi ve hedeflerine ulaşmaları için bir gereklilik olarak görüyoruz, globalleşen ve her geçen gün gelişen trendlere uyum  sağlanması ve dinamik bir yapıya sahip olmak için makine öğreniminin kullanılması gerektiğini savunuyoruz.  Algoritmalarla kurulan modellerin sonuclarının, istatistiksel sonuclara dayalı olarak elde ettiklerinizden daha güvenilir ve daha kullanışlı olacağını garanti ediyoruz.