Kredi taleplerinin değerlendirilmesi

Abstract

Bankalara yapılan kredi başvurularının değerlendirme işleminin doğru, eksiksiz ve hızlı bir şekilde yapılması önem arz etmektedir. Bu nedenlerden ötürü, ilk olarak bankacılığın ne olduğu ile ilgili araştırmalar yapılmıştır. Daha sonra kredi kavramının ve aşamalarının ne olduğuna dair bütün literatürler irdelenip araştırılması gerçekleştirilmiştir.Tez çalışmasında hedeflenen, bankacılık sektöründe artan kredi taleplerinin hem banka kuruluşlarının en az riskle değerlendirme işleminin yapılması hem de müşterinin daha iyi ve daha hızlı hizmet alabilmesini sağlamaktır. Yapılan tez çalışmasında gerekli yazılım, veritabanı yönetim sistemi uygulamaları, veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemleri ile sistemin geliştirilmesi ve gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır.Veri madenciliği, sınıflandırma yönteminin tekniklerinden olan karar ağacı ve bu tekniğin algoritmalarından olan C4.5 algoritması tercih edilmiştir. Bu algoritma Weka paket programı ortamında veri seti kullanarak uygulanmıştır. Bunların sonucunda karar ağacı modeli ve bu modele bağlı olarak kural kümesi elde edilerek uygulama arayüzü geliştirilmiştir. Yapılan çalışmada kredi başvurusunda bulananların öncelikle müşterinin `Bireysel kredi mi?` yoksa `Kurumsal kredi mi?` alacağı belirlenir. Sonra seçilen kredi türü, bireysel kredi ise, bireysel müşteriye ait olan nitelikler, kurumsal kredi ise, kurumsal müşteriye ait nitelikler dikkate alınarak işlem yapılmaktadır. Ayrı ayrı yapılan işlemler sonucunda müşterinin risk grubu belirlenerek hangi şartlarda kredi alabileceği veya alamayacağı belirlenmektedir.

Doing assessment process of client credit applications which are applied to banks has importance correctly, completely and swiftly. Due to these reasons, studies related to 'what is banking?' have been done firstly. Then, all literatures in reference to 'what are credit notion and their steps?' have been examined and executed its researching.In thesis study, it is aimed to do both assessment processes of raised credit demands of bank corporations in banking sector at the very least risk and provide a better and faster service to the client. In committed thesis study, it has been aimed to develop and perform the system with necessary software, database management system applications and classification methods in data mining.Data mining, decision tree which is from classification methodology's practices and C4.5 algorithm which is from this practice's algorithms have been preferred. This algorithm has been applied by using data set in Weka packaged software context. As a result of these, decision tree model and application interface have been developed by obtaining rule cluster based on this model.In the studied practice, it determines the ones who are applied the credit application that the client will get personal loan or corporate loan? at first. Then, it is taken action by considering the selected credit type; if it is personal loan: belonging to personal customer qualities, if it is corporate loan: belonging to corporate customer qualities. As a result of separate committed processes, it is determined that he/she can or cannot get credit in which conditions by designating the client's risk group.