Yapay zeka destekli blokzincir tabanlı finansal bilgi paylaşım platformu
Artificial intelligence supported blockchain based financialinformation sharing platform
- Tez No: 909803
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DOÇ. DR. AKHAN AKBULUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Günümüzde bankacılığın en temel konularından biri kredilerin tahsilatıdır. Kredilerin gecikmeye düşmeden tahsil olmasını sağlamanın ilk şartı ise, doğru müşteriye doğru kredinin kullandırılmasıdır. Kredi değerlendirme aşamasında, tahsis mercilerine ışık tutacak en kritik veriler istihbarat sorgulamaları ile elde edilmektedir. İstihbarat verileri genellikle merkezi kurumlardan elde edilmektedir. Bu verilerin merkezi tek bir kuruluşta bulunması manipülasyona açıktır. Bu problemi odağına alan bu çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Birincisi, sentetik olarak üretilen finansal ve demografik veriler makine öğrenmesi yoluyla analiz edilerek kredi tahsisi gerçekleşip gerçekleşmeyeceğinin belirlenmesidir. Bu kısımda makine öğrenmesi algoritmalarından LightGBM ile %93.82 başarı oranı sağlandı. İkinci olarak müşterinin sosyal medya verileri üretken yapay zeka yardımıyla analiz edilerek kredi tahsisi için kullanıldı. Üçüncü olarak ise kredi tahsisi gerçekleştikten sonra krediye ait limit, risk ve teminat gibi finansal istihbarat verileri detaylı olarak blokzincir ağında saklanmasıdır. Blokzincir ağındaki bu veriler ileride bankanın finansal risk değerlendirmesinde kullanılabilmektedir. İstihbarat birimleri bu bilgilere ulaşmak istediğinde ise hızlı bir şekilde kimlik numarası üzerinden sorgulayarak kredi tahsis verilerine ulaşır. Blokzincir altyapısı üzerine tasarlanmış bir çalışma olması sebebiyle güvenilir, şifrelenmiş bir veriye çok hızlı bir şekilde ulaşılmış olur. Finans kuruluşları veya bankalar arasında istihbarat verilerinin paylaşılması için kurulacak altyapıda, her bir düğümü bir finans kuruluşu olarak düşünebiliriz. Bir finans kuruluşu tarafından yapılacak finans veri girişi, ağa bağlı tüm bankalarda eş zamanlı olarak görülebilecektir. Daha sonra ağa dahil edilecek yeni bir finans kuruluşu olursa, o kuruluş da geriye dönük tüm blokları kendi tarafına çekebilecektir.
Özet (Çeviri)
One of the core challenges faced by banks today is ensuring timely loan repayment. A crucial factor in achieving this is matching borrowers with suitable loans. During credit assessment, intelligence gathered through inquiries plays a vital role in informing loan allocation decisions. The fact that these data are stored in a single centralized entity makes them susceptible to manipulation. Focusing on this issue, the current study is structured in three stages. First, synthetic financial and demographic data are analyzed using machine learning to determine whether credit allocation should occur. In this phase, a success rate of 93.82% was achieved using the LightGBM algorithm. Second, the customer's social media data were analyzed with the aid of generative artificial intelligence for use in credit allocation decisions. Third, after the credit allocation, financial intelligence data such as limits, risks, and collateral related to the credit are stored in detail on a blockchain network. These data stored on the blockchain network can be utilized for the bank's future financial risk assessments. When intelligence units wish to access this information, they can quickly retrieve credit allocation data by querying through the identity number. Since this study is designed on a blockchain infrastructure, it allows for fast access to reliable and encrypted data. In the infrastructure that will be established for the sharing of intelligence data among financial institutions or banks, each node can be considered as a financial institution. Any financial data entry made by one financial institution will be simultaneously visible to all banks connected to the network. Additionally, if a new financial institution is added to the network later, it will be able to retrieve all previous blocks onto its own system.
Benzer Tezler
- Digitalization in construction claim management
İnşaat hak talebi yönetiminde dijitalleşme
NİL DENİZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN
- Blok zincirde yapay zeka destekli yeni bir onay mekanizmasının geliştirilmesi: optimizasyon tabanlı onay mekanizması (poO)
Development of a new artificial intelligence-supported approval mechanism in block chain: optimization-based approval mechanism (poO)
FATİH KÜRŞAD GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR BİROĞUL
DOÇ. DR. UTKU KÖSE
- Yapay zekânın siber terörizm üzerindeki etkisi
The impact of artificial intelligence on cyber terrorism
CUMALİ CEM DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Kamu Yönetimiİnönü ÜniversitesiGüvenlik ve Terör Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN GİTMEZ
- Bir mobil tabanlı nft uygulaması önerisi
A proposal for a mobile-based nft application
EMRE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Blok zincir tabanlı dağıtık öğrenme modelleri için bulut bilişim altyapıının geliştirilmesi
Development of cloud computing infrastructure for block chain based distributed learning models
REMZİ GÜRFİDAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY