Finansal teknoloji alanında kullanıcı deneyimlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile incelenmesi
Examining user experiences in the field of financial technology with machine learning methods
Yazar: GİZEM ZENGİN
Danışman: PROF. DR. ERSOY ÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Elektronik bankacılık = Electronic banking ; Finansal teknolojiler = Financial technologies ; Fintek = Fintech ; Kullanıcı deneyimi = User experience ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Finans teknolojisi, finans alanındaki faaliyetleri geliştirmek ve iyileştirmek için teknolojiyi kullanan, dinamik, gelişmekte olan ve aynı zamanda geleneksel finans yöntemleri ile rekabet içerisinde olan bir sektördür. İnternetin hayatımızın her alanında yarattığı değişiklikler ve kolaylıkların finans sektörüne yansıması olarak ele alınabilecek bu sektör, özellikle 2008 küresel finans krizinden sonra büyüme fırsatı yakalamıştır. Küresel kriz ile aynı yıllarda hayatımıza giren akıllı telefonlar finansal teknolojiler için ciddi bir piyasa açığı oluşturmuştur. Kriz sonrası bankalara duyulan güvenin azalması ve geleneksel bankacılık sisteminde artan sorunlar bu gelişimi tetikleyen sebeplerden sadece bazılarıdır. Sektördeki bu açığı fark eden girişimciler finansal hizmetler ve teknolojiyi birleştirerek, maliyetler ile fiyatları azaltarak finansal teknoloji piyasasına girmişlerdir. Krizle beraber olgunlaşmaya başlayan bu sektör, son on yılda hızla büyüyerek gelişmeye devam etmektedir. Finansal teknoloji alanındaki bu hızlı ivmelenmeyle beraber bankalar teknolojiye ayak uydurmak zorunda kalmış ve geleneksel bankacılığın yerini alacak teknolojiler geliştirmeye başlamışlardır. Günümüzde bu teknolojilerin başında gelen mobil uygulamalar ve internet şubeler kullanıcıların bulundukları yerden, en az efor ve maliyetle bireysel veya kurumsal birçok bankacılık işlemini uçtan uca kontrol edebileceği bir seviyeye taşımıştır. Dijital bankacılık uygulamaları günümüzde birçok kullanıcının güvenle ve kolaylıkla bankacılık işlemlerini gerçekleştirdiği bir araç olarak görülürken, bazı kullanıcı grupları tarafından geleneksel bankacılık yöntemleri güvenilirlik veya kullanım alışkanlıkları açısından halen tercih edilebilmektedir. Bu araştırma; İstanbul'da ikamet eden on sekiz yaşından büyük bireylerin dijital bankacılık uygulamalarına karşı tutumlarını, kullanıcı gruplarını ve kullanım alışkanlıklarını, sosyoekonomik ve demografik açılardan ele alarak makine öğrenmesi yöntemleri ile incelemektedir. Veri setinin farklı eğitim ve test bölünmeleri için sınıflandırmaya yönelik Kategorik Arttırma, Hafif Gradyan Arttırma Makineleri, Ekstrem Gradyan Arttırma, Gradyan Arttırma, Uyarlanabilir Arttırma, K En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Rasgele Orman, Lojistik Regresyon ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Çekirdekli Destek Vektör Makineleri algoritmaları ile uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Araştırmadan elde edilecek çıktılar, dijital bankacılık uygulamalarını kullanım düzeylerini belirlemeye yönelik sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bu sınıflandırmada etkili olan önemli değişkenlerin belirlenmesi ile finansal teknoloji kullanımına yönelik değerlendirmeler içermektedir.

Abstract:
Fintech is a dynamic and emerging industry that uses technology to develop and improve operations in finance while competing with traditional financial methods. This sector can be considered as, the reflection of the changes and conveniences created by the internet in all areas of our lives, on the finance sector. Especially after the 2008 global financial crisis, it caught the opportunity to grow. Smartphones, which entered our lives in the same years as the global crisis, created a serious market deficit for financial technologies. The decrease of trust in banks after the crisis and the increasing problems in the traditional banking system are just some of the reasons that triggered this development. Realizing this gap in the sector, entrepreneurs entered the fintech market by combining financial services and technology, reducing costs and prices. This sector, which started to mature with the crisis, continues to develop rapidly in the last ten years. With this rapid acceleration in the field of financial technology, banks had to keep up with technology and started to develop technologies to replace traditional banking. Today, mobile applications and internet branches, which are at the forefront of these technologies, have brought users to a level where they can control many individual or corporate banking transactions end-to-end with minimum effort and cost. While digital banking applications are seen as a tool that many users can safely and easily perform their banking transactions today, traditional banking methods are still preferred by some user groups in terms of reliability or usage habits. This research; examines the attitudes, user groups and usage habits of individuals over the age of eighteen residing in Istanbul, to digital banking applications, by considering socio-economic and demographic aspects, with machine learning methods. For different versions of training and test divisions of the data set, classifications were made with Categoric Boosting, Light Gradient Boosting Machines, Extreme Gradient Boosting, Gradient Boosting Machines, Adaptive Boosting, K Nearest Neighbours, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression and Radial Basis Function Kernel Support Vector Machines algorithms. The outputs to be obtained from the research include the comparison of classification algorithms to determine the level of use of digital banking applications, the determination of the important variables that are effective in this classification, and evaluations for the use of financial technology.