Kredi taksit ödemesini aksatmış müşterilerden kötü niyetli olmayanların makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Determination of non-malicious customers who have failed to pay credit installments with machine learning methods
Yazar: MEHMET FATİH GÜVENÇLİ
Danışman: PROF. DR. HAMZA EROL
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Ekonomi = Economics
Dizin: Banka kredileri = Bank credits ; Finans = Finance ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Müşterilerine borç veren her finans kurumunun sık karşılaştığı olumsuz durumlardan bir tanesi 
bu borcu vaktinde tahsil edememesidir.  Alacağı aksamış bir finans kurumunun ilk amacı bu ödemeyi 
çeşitli yöntemlerle en kısa zamanda alabilmektir. Kurum bu amaçla müşterileri ile hızlıca irtibata 
geçerek yeni ödeme tarihi sözü almak veya müşterinin imkanlarına göre yeni yapılandırma seçenekleri 
sunmak ister. Ancak müşterilerden bazıları yeni yapılandırma seçeneklerini de reddederek normal 
yollarla ödeme yapmayacaktır. Finans kurumları bu tür müşterilerle vakit kaybetmeden önceliğini 
ödeme yapabilecek müşterilerine vermek istemektedirler. Bu tez çalışmasında, farklı sebeplerden 
dolayı aksatmış olduğu borcunu ödemeye devam edebilecek müşterilerin yapay zeka ve makine 
öğrenmesi metotları ile tespiti çalışması yapılmıştır. Kurumların hangi müşterilere öncelik verilmesi 
gerektiği hesaplanmıştır. 
Çalışmada ham veri setlerinin yapay zeka modelinde ve makine öğrenmesinde 
kullanılabilmesi için ön işlemler ve analizler uygulanmış, çok katmanlı algılayıcı ağları ağı, K-en 
yakın komşu ve rastgele orman yöntemleri kullanılmıştır. Hesaplama işlemlerinden daha hızlı sonuçlar 
alabilmek adına paralel programlama yöntemleri uygulanmıştır. Geliştirmelerde yapay zeka ve makine 
öğrenmesi programlamaya en uygun teknolojilerden olan Python programlama dili ve yapay zeka 
kütüphaneleri kullanılmıştır. Çalışmada %95'lik başarı oranları elde edilmiştir. Yapılan çalışmanın 
tutarlılığını gösterebilmek için 3 farklı gerçek finans veri seti ile çalışılmıştır. Literatürde bu konu ile 
ilgili açıklanmış bir çalışma henüz mevcut olmadığı için konusu yönüyle tamamen özgün bir 
çalışmadır.  Bu sayede finans sektörü için önem arz eden ve henüz çalışılmamış bir konu literatüre 
kazandırılmıştır.

Abstract:
One of the most common negative situations faced by every financial institution lending to its 
customers is the inability to collect this debt on time. The first purpose of a disrupted financial 
institution is to receive this payment as soon as possible by various methods. For this purpose, the 
company wants to contact its customers quickly to get a new payment date promise or to offer new 
configuration options according to the customer's possibilities. However, some customers reject new 
configuration options, nor will they pay normally. Financial institutions want to give priority to their 
customers who will can do payments without wasting time with such customers. In this thesis study, 
artificial intelligence and machine learning methods has been used to determine customers who may 
continue to pay their disrupted debt due to different reasons. It has been calculated customers should 
be given priority. 
In the Study, data pre-processing operations analyses are applied to raw dataset to use in, 
multilayer perceptron, K nearest neighbors and random forest methods are used. Parallel programming 
methods have been applied in order to get faster results from computational operations. In the 
developments, Python programming language and artificial intelligence libraries, which are the most 
suitable technologies for artificial intelligence and machine learning programming, were used.  95% 
success rate was achieved in the study. In order to show the consistency of the study, it has been 
studied with 3 different real finance data sets. It is a completely original study in terms of its subject, 
since there is no study on this subject explained in the literature yet. In this way, an important, has not 
been studied and need for the financial sector has been brought to the literature.