Geri Dön

Bankacılıkta uzaktan müşteri ediniminde müşteri kimliğinin doğrulanması ve canlılık tespitinin makine öğrenmesi ile gerçekleştirilmesi

Realizing with machine learning customer identity verification and vitality detection in the banking remote customer acquisition

  1. Tez No: 790041
  2. Yazar: ŞEYMA NUR KARAKAYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Uzaktan Müşteri Edinimi süreci, kişinin fiziksel olarak yapması gereken işlemlerinin (kişinin kendisinin şubeye gitmesi, ıslak imza, aslen kimliğinin gösterilmesi vb.) olmadığı, sürecin tamamen yönetmeliğe uyacak şekilde dijital ortamlar üzerinden gerçekleştirildiği bir süreçtir. Bu işleyişte müşteri olmak isteyen kullanıcılar; kimlik kartı ve yüz tanıma teknolojileri ile zaman ve mekân fark etmeksizin banka müşterisi olabilmektedirler. Kolay ve güvenilir bir şekilde bir bankanın müşterisi olmayı sağlayan bu sistem, şubede bulunma ve evraklara bağımlı işlem mecburiyetini ortadan kaldırmaktadır. Bu çalışmada, Bankalardaki Uzaktan Müşteri Edinimi sürecinin, makine öğrenmesi kullanılarak yürütülmesi amaçlanmıştır. Böylece uzaktan kimlik tespiti için, tüm adımlar sonrasında yapılan müşteri ile müşteri temsilcisinin görüntülü görüşüp kişinin gerçekliğinin teyit edilmesine ihtiyaç duyulmayacaktır. Süreç otomatik olarak ilerletilip, müşterinin güvenilirliğine doğruluk analizi yapılarak karar verilecektir. Müşteri olma süreci için; Python dilinde PyQt kullanılarak bir uygulama kodlanmıştır. Bu uygulama üzerindeki kimlik tespit aşamalarında makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmıştır. Aynı zamanda OCR, NLP ve OpenCV gibi teknolojiler kullanılarak doğruluk analizi yapılmıştır. Bu çalışmanın özellikle bankacılık ve finans alanında uzaktan müşteri edinimi süreçlerine sağlayacağı katkı değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

The Remote Customer Acquisition process is a process in which the person does not have any physical transactions (going to the branch, wet signature, showing her original identity, etc.). Users who want to be customers in this process; With ID card and face recognition technologies, they can become bank customers regardless of time and place. This system, which enables to be a customer of a bank in an easy and reliable way, eliminates the necessity of being in a branch and dependent on documents. In this study, it is aimed to carry out the Remote Customer Acquisition process in banks using machine learning. Thus, for remote identification, it will not be necessary to make a video call between the customer and the customer representative after all the steps and confirm the authenticity of the person. The process will be automatically advanced and the reliability of the customer will be decided by conducting an accuracy analysis. For the process of becoming a customer; An application is coded in Python using PyQt. Machine learning algorithms were used in the identification stages on this application. At the same time, accuracy analysis was performed using technologies such as OCR, NLP and OpenCV. The contribution of this study to remote customer acquisition processes, especially in the field of banking and finance, is evaluated.

Benzer Tezler

  1. Dijital bankacılıkta uzaktan müşteri edinimi: Albaraka Türk Katılım Bankası örneği

    Remote customer acquisition in digital banking: The example of Albaraka Türk Participation Bank

    FURKAN AKGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BankacılıkAtılım Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİ YANIK

  2. Fraud detection on remote banking: Unusual behavior on historical pattern and customer profiling

    Uzaktan bankacılıkta sahtekarlık tespiti: Tarihsel verilerde anormallik tespiti ve müşteri profillendirmesi

    SERHAT ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BankacılıkYeditepe Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AŞKIN DEMİRAĞ

  3. Bankacılıkta otomasyon

    Automation in banking

    FERRUH BASKU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    BankacılıkGazi Üniversitesi

    Ticaret Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEZER ÖÇAL

  4. Finansal okuryazarlığın finansal teknoloji kullanımına etkisinin teknoloji kabul modeli açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of the effect of financial literacy on the use of financial technology in terms of technology acceptance model

    UMUT ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BankacılıkBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY TURAN

  5. Value segmentation of remotely acquired customers in banking: A model-based approach

    Başlık çevirisi yok

    RECEP MUMCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BankacılıkYeditepe Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR TEVFİK KAPLANCALI