Bankacılık sektöründe manuel ve otomatik kredi tahsis süreçlerinin karşılaştırmalı performans analizi
A comparative performance analysis of manual and automated credit allocation processes in the banking sector
- Tez No: 1008592
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VİLDAN ÖZKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Banking, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bankacılık sektöründeki yoğun rekabet ve artan dijitalleşme baskısı, finansal kurumları kredi tahsis süreçlerinde otomasyona zorlamaktadır. Otomatik Karar Destek Sistemleri, operasyonel hızı artırma ve karar tutarlılığını sağlama ana hedefleriyle uygulanmaktadır. Bu çalışma, bir Azerbaycan bankasının bireysel kredi ve kredi kartı başvurularında kullanılan otomatik limit değerleme sürecinin, geleneksel manuel değerlendirme süreçleriyle karşılaştırmalı performansını, operasyonel verimlilik ve karar kalitesi boyutlarıyla incelemektedir. Araştırma, toplam 1014 adet gerçek operasyonel başvuru verisi üzerinde gerçekleştirilen uygulamalı nicel analizlere dayanmaktadır. Temel bulgular, otomatik sistemin mevcut kalibrasyonuyla bankanın risk iştahı politikasına kıyasla aşırı derecede muhafazakâr hareket ettiğini göstermiştir. Otomatik ret kararlarının, manuel değerlendirme neticesinde %94 gibi kritik bir oranda onaylanması, karar destek sisteminin çok yüksek oranda Hatalı Ret kararları ürettiğini ortaya koymaktadır. Bu durum, potansiyel olarak düşük riskli müşteri segmentinin sistem tarafından hatalı bir şekilde dışlanmasına ve bankanın karlılık potansiyelinin azalmasına neden olmaktadır. Operasyonel verimlilik açısından bakıldığında ise, karar destek sisteminin uçtan uca sağladığı tam otomasyon oranı yalnızca %0.2 seviyesindedir. Otomatik onaylanan başvuruların dahi %65'nin karar destek sisteminden çıkan limitin müşteri talebini karşılamaması sebebiyle tekrar manuel kontrole sevk edilmesi, sistemin verimlilik hedefine ulaşamadığını ve bir otomasyon aracından ziyade, maliyeti yüksek bir ön filtre/sevk motoru gibi işlediğini kanıtlamaktadır. Analizler, hatalı ret üretiminde en çok paya sahip olan unsurların, müşteri geçmiş kredilerindeki gecikme bilgileri, sözleşme süreleri ve Kredi Kayıt Bürosu ret nedenleri gibi sistem tarafından katı bir şekilde tanımlanan kurallar olduğunu belirlemiştir. Ayrıca, otomatik ret kararı vermesine rağmen manuel süreçte her seferinde onaylanan (%100 manuel onay) belirli kural tiplerinin varlığı, kural setlerinin bankanın güncel risk politikalarıyla uyumsuz olduğunu göstermektedir. Çalışma, karar kalitesini artırmak ve otomasyon verimliliğini yükseltmek için tür kural setlerinin gevşetilmesi ve bankanın risk iştahına uygun şekilde yeniden ayarlanması yönünde somut ve veriye dayalı öneriler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Intense competition and increasing digitalization pressures in the banking sector compel financial institutions to automate their credit allocation processes. Automated Decision Support Systems are primarily implemented to increase operational speed and ensure decision consistency. This study examines the comparative performance of an automated credit evaluation process versus traditional manual evaluation process of individual credit and credit card applications for a bank located in Azerbaijan in order to focus on operational efficiency and decision quality. The research is based on quantitative analyses conducted on a dataset of 1014 real operational application records. The core findings indicate that the automated system's current calibration is excessively conservative compared to the bank's risk appetite policy. The critical finding is that %94 of the automated rejection decisions were subsequently approved following manual evaluation, revealing that the decision support system generates a very high rate of False Negative decisions. This situation causes a potentially low-risk customer segment to be incorrectly excluded by the system, significantly diminishing the bank's profitability potential. In terms of operational efficiency, the end-to-end full automation rate achieved by the decision support system is only %0.2. The fact that even %65 of automatically approved applications are referred back to manual control because the limit generated by the decision support system does not meet customer demand proves that the system fails to achieve its efficiency target and operates as a costly pre-filter/referral engine rather than an automation tool. The analyses determined that the most significant contributors to False Negative generation were rigidly defined rules concerning customer past credit delinquency information, contract durations, and specific Credit Bureau rejection reasons. Moreover, the existence of certain types of rules that automatically reject applications but are %100 approved manually, indicates a misalignment between the current rule sets and the bank's updated risk policies. The study provides concrete, data-driven recommendations to relax these rule sets and recalibrate the system in line with the bank's current risk appetite to improve decision quality and enhance automation efficiency.
Benzer Tezler
- Hizmet pazarlamasında yapay zekâ kullanımı ve dijitalleşme: Hizmet sektöründe bir model
Using AI and digitalization in service marketing: An application in the service industry
İPEK YALIÇ
- The impact of digitalization on costumer acquisition for financial institutions: The comparision of Turkey and EMEA region
Dijitalleşmenin finansal kurumlar için müşteri edinimi üzerinde etkisi: Türkiye ile EMEA bölgesi karşılaştırması
ÖZGE KÜÇÜKBACAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BankacılıkYeditepe ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR TEVFİK KAPLANCALI
- Kritik finansal sistemlerde iş süreçleri yönetimindeki işlerin otomatik sahiplendirilmesi
Automatically assignment of business processes management in critical financial systems
MEHMET VACİT BAYDARMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Bankacılık sektöründe mali tahlil ve istihbaratın gelişim süreci ve teknolojik yenilikler: Bir uygulama önerisi olarak duygu analizi
Development process of financial analysis and intelligence and technological innovations in the banking sector: Sentiment analysis as an application recommendation
YASİN ATAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MaliyeBilecik Şeyh Edebali Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ARI
- Evaluation of productivity and observability in agile software development processes: An analytical dashboard design and implementation
Çevik yazılım geliştirme süreçlerinde üretkenlik ve gözlemlenebilirliğin değerlendirilmesi: Analitik bir pano tasarımı ve uygulaması
VERDA KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM