Analiz servisi ile kredi taleplerini değerlendiren karar destek sistemi geliştirilmesi ve uygulaması

Abstract

Teknolojinin gelişmesi ile birlikte büyük işletmelerde çözülmesi zor problemlerin çözümünde yardımcı olmasında destek sağlayan Karar Destek Sistemi yaygın olarak kullanılmaktadır. Bankacılık sektöründe de bu tür sistemler kullanılmakta olup müşterileri memnun edecek bir servis sunmayı hedeflemektedir. Başarılı olmak isteyen bir banka, müşterilerini iyi tanımalı ve isteklerine cevap vermelidir. Yapılan tez çalışması; müşteri profillerini belirleyerek yeni başvuru yapılan `İhtiyaç Kredi Taleplerini` hızlı bir şekilde değerlendiren ve web ortamında yetkiye bağlı otomatik olarak raporlamayı sağlayan bir Karar Destek Sistemidir. Bu sistemi geliştirme aşamasında müşteri veri tabanı oluşturulmuş olup bu veri tabanında yer alan veriler makine öğrenme yöntemlerinden sınıflandırma tekniği ile işlenip model oluşturulmuştur. Yeni başvuru yapan müşteri bu modele göre değerlendirilerek onay/ret durumu belirlenmiş ve raporlanmıştır. Yapılan bu tez çalışması aynı zamanda bankaların kredi talep bölümlerinin kredi değerlendirmelerinde izleyebileceği bir öneri de sunmaktadır.

Decision Support Systems which help providing solutions to the problems those are highly hard to be solved, are widely used in big organizations by the technological developments. Those kinds of systems have also been used in banking sector in order to serve the services which target to increase customer satisfaction. The bank which wants to be successful needs to know customers better and needs to adequately respond its customers' demands. In this thesis, a decision support system which evaluates new customers' applications for Consumer Loan in a fast way by determining customers' profiles and then reports them in a web environment, according to the authorizations. During the development process, a customer database has been created and the information in this database has been modeled by the classification technique which is named as one of the machine learning techniques. A new customer is processed and reported according to this model and then the result is evaluated and presented as approved/disapproved.