Bankacılık işlemlerinde müşteri edinimi ve müşteri kaybının yapay zeka ile değerlendirilmesi
Assessment of customer acquisition and closure in banking transactions with artificial intelligence
- Tez No: 959063
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Bankacılık sektöründe müşteri edinimi ve müşteri kaybı, rekabetin yoğunlaştığı dijital çağda stratejik öneme sahiptir. Artan müşteri beklentileri, dijitalleşmenin etkisi ve pazarın dinamik yapısı, finansal kuruluşların müşteri ilişkilerini daha etkin bir şekilde yönetmesini gerekli kılmaktadır. Bu çalışmada, bankacılık işlemlerinde müşteri edinimi ve müşteri kaybı süreçleri, yapay zekâ destekli modeller aracılığıyla analiz edilmiştir. Veriler, makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağları (ANN), destek vektör makineleri (SVM), karar ağaçları ve doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Modellerin doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F1 skoru gibi metriklere göre performansları karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçları, yapay zekâ ile müşteri davranışlarının yüksek doğrulukla tahmin edilebildiğini göstermektedir. Yapay sinir ağı modeli %92,1 doğruluk oranı ile en başarılı model olarak öne çıkmıştır. Ayrıca sosyal medya yorumlarından elde edilen duygu analizleri ile müşteri memnuniyetsizliği erken dönemde tespit edilebilmiş ve segment bazlı risk değerlendirmesi yapılabilmiştir. Elde edilen bulgular, müşteri kaybının önlenmesi, kişiselleştirilmiş kampanyaların geliştirilmesi ve dijital bankacılık hizmetlerinin stratejik olarak yönlendirilmesi için yapay zekâ tabanlı karar destek sistemlerinin etkinliğini ortaya koymuştur. Bu tez, bankacılık sektöründe müşteri analitiği konusunda yapay zekâ uygulamalarının sunduğu potansiyeli ortaya koyarak, kurumlara rekabet avantajı sağlayacak veri temelli çözümler sunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Customer acquisition and churn have become strategically critical in the banking sector, especially in the digital age where competition is intense and customer expectations are rapidly evolving. The increasing demand for personalized services and the acceleration of digital transformation have compelled financial institutions to manage customer relations more effectively. This thesis analyzes customer acquisition and churn processes in banking through artificial intelligence (AI)-based models. The analysis of the datasets was conducted using various machine learning techniques, including Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, and Natural Language Processing (NLP). Model performance was assessed through metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The outcomes revealed that AI-driven approaches are highly effective in forecasting customer behavior. Among the evaluated models, the ANN method delivered the best results, attaining an accuracy of 92.1%. Furthermore, applying sentiment analysis to social media content enabled early identification of negative customer sentiment, supporting risk evaluation based on customer segments. These insights suggest that artificial intelligence–based decision support systems offer substantial benefits in reducing customer attrition, designing personalized marketing efforts, and shaping digital banking strategies. This thesis highlights the potential of AI applications in banking customer analytics and aims to provide data-driven solutions that offer a competitive advantage to institutions.
Benzer Tezler
- 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
- 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
ŞEYMA NUR KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN
- Bankacılıkta kredi türevlerinin; hissedar değerine katkısı, etkin bir şekilde kullanımına imkan sağlayacak risk yönetimi yapılanması ve finansal raporlaması
Credit derivatives in banking; analysis of their effects for the share holder value, risk management organization which help for their efficient use and the financial reporting
İHSAN UĞUR DELİKANLI
- İnternet bankacılığının banka ve müşteri açısından yükümlülük ve sorumluluklarının hukuki açıdan değerlendirilmesi
In terms of the obligations of the bank and internet banking customers and the limitations on the evaluation of legal aspects
GAMZE KURBAN MERMEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BankacılıkKırıkkale ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEYLA AKYOL ASLAN
- Ağrı ilinde müşterilerin bankacılık işlemlerinde alternatif dağıtım kanalları kullanım kararlarında etkili olan faktörler
Factors influencing decisions of customers to use alternative distribution channels in banking transactions in Ağrı
MUHAMMET TUNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BankacılıkAğrı İbrahim Çeçen Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA KADANALI