Proje İçeriği

ML tabanlı Tahsilat Sistemi projesi, bankamız gecikmeli müşterilerin takip ve tahsilatına yönelik doğru zamanda doğru aksiyonları alarak, hem finansal güçlük çeken müşterileri rehabilite etme hem de tahsilat kabiliyetlerini arttırmak amacı ile Makine Öğrenmesi Algoritmalarına dayalı modellerin oluşturulduğu bir projedir. Sistemin çalışma aşamaları aşağıdaki gibidir: 1. Veri Hazırlama Süreci : banka içi ve banka dışı (Bkm, Kkb, vb) verilere erişim sağlandı, geçmiş 6 dönem için yaklaşık 5000 farklı parametre ile çalışıldı, veri kalitesi çalışmaları yapıldı 2. Model Geliştirme : Makine öğrenme sürecinde doğru modelin belirlenmesi için bir çok algoritmalar ile çalışmalar yapıldı, model optimizasyonu için farklı periyotlarda simülasyonlar yapıldı, müşteriler 12 Segmente ayrıldı ve 12 Model oluşturuldu, yeni teknolojiler için Ar-Ge çalışmaları yapıldı 3. Model Otomasyonu : Otomasyon ile mevcut modelin iyi veya kötü yönde performans gösterdiğini izleyebiliyoruz , Otomasyon, daha iyi bir modelin olabileceği önerisini verebiliyor, böylece öğrenen ve kendini yenileyen bir yapı kurulmuş oldu. 4. Stratejinin Çalışması: İş birimi, Experian firmasının desteği ile Power Curve üzerinde müşteriler için hazırlanan verilerileri işleyecek stratejileri hazırladı. Önceki aşamalarda günlük olarak hazırlanan müşteri risk, crm, segment, model bilgileri girdileri ile Strateji, müşteriler için alınması gereken aksiyonları, sinyal, risk kodlarını üretir. 5. Strateji Çıktılarının İşlenmesi: Müşterilere yollanması gereken sms, email, mobil bildirim otomatik olarak yollanır. Aranmasına karar verilen müşteriler için Çağrı Merkezi uygulamasına datalar yollanır, müşterilerin aranması sağlanır. 6. Kullanıcı Arayüzleri: Gecikmeli müşterilerin bilgilerini detaylı şekilde gösteren ekranlar hazırlandı. Kullanıcılar bu sayede müşterilerin bilgilerini detaylı şekilde analiz edebilmekte. Strateji karar çıkarmamış olsa da müşterilere gecikme bildirimleri için sms, mail yollayıp sesli olarak arayabilmekte. Böylelikle gecikmeli ürünlerin tahsilatı en erken zamanda yapabilmekte, tahsilat yapılamayacağu durumda yapılandırma, borç öteleme, idari takip gibi işlemlere karar verilebilmekte.

Projenin Amacı

Kurum içerisindeki Tahsilatlar sürecini iyileştirmek üzerine geliştirilmiş projedir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Makine Öğrenmesi Algoritmalarına dayalı modellerin oluşturulduğu bir projedir, bu sayede kurumumuzda ilk defa makine öğrenmesi altyapı mimarisi tasarlandı ve bu mimariye uygun yapı kuruldu

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Proje kurum içerisinde Kredi Kalitesi ve Tahsilatlar iş ailesi için önemli faydalar sağlamıştır. Tek bir uygulama üzerinden toplanan veriler ML algoritmaları ile tahminleme yapılarak bir çok aksiyonlar otomatik olarak alınmaktadır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Projenin her aşamasında detaylı bilgilendirmeler ile birlikte üst yönetime sunumlar yaparak bilgi paylaşımları yapılmıştır. Desteklerini her zaman belirttiler.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)