Geri Dön

Yapay zeka destekli blokzincir tabanlı finansal bilgi paylaşım platformu

Artificial intelligence supported blockchain based financialinformation sharing platform

  1. Tez No: 909803
  2. Yazar: BULUT KARADAĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DOÇ. DR. AKHAN AKBULUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR BİROĞUL

    DOÇ. DR. UTKU KÖSE

  2. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY

  3. Dynamic spectrum management using cognitive radio technology

    Bilişsel radyo teknolojoisi ile dinamik spektrum yönetimi

    MUSTAFA KAAN ERTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN

  4. Yapay zeka destekli odyometri ölçüm sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of supported artificial intelligence audiometer meas-urement system

    BÜŞRA ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN

  5. Artificial intelligence based e-commerce types and consumer behaviours

    Yapay zeka destekli e-ticaret yöntemleri ve tüketici davranışları

    SİBEL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM SELÇUK TUZCUOĞLU