Yapay zeka destekli blokzincir tabanlı finansal bilgi paylaşım platformu
Artificial intelligence supported blockchain based financialinformation sharing platform
Yazar: BULUT KARADAĞ
Danışman: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM ; DOÇ. DR. AKHAN AKBULUT
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bankacılık = Banking ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Bireysel bankacılık = Retail banking ; Blok zinciri sistemi = Blockchain system ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüzde bankacılığın en temel konularından biri kredilerin tahsilatıdır. Kredilerin gecikmeye düşmeden tahsil olmasını sağlamanın ilk şartı ise, doğru müşteriye doğru kredinin kullandırılmasıdır. Kredi değerlendirme aşamasında, tahsis mercilerine ışık tutacak en kritik veriler istihbarat sorgulamaları ile elde edilmektedir. İstihbarat verileri genellikle merkezi kurumlardan elde edilmektedir. Bu verilerin merkezi tek bir kuruluşta bulunması manipülasyona açıktır. Bu problemi odağına alan bu çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Birincisi, sentetik olarak üretilen finansal ve demografik veriler makine öğrenmesi yoluyla analiz edilerek kredi tahsisi gerçekleşip gerçekleşmeyeceğinin belirlenmesidir. Bu kısımda makine öğrenmesi algoritmalarından LightGBM ile %93.82 başarı oranı sağlandı.  İkinci olarak müşterinin sosyal medya verileri üretken yapay zeka yardımıyla analiz edilerek kredi tahsisi için kullanıldı. Üçüncü olarak ise kredi tahsisi gerçekleştikten sonra krediye ait limit, risk ve teminat gibi finansal istihbarat verileri detaylı olarak blokzincir ağında saklanmasıdır. Blokzincir ağındaki bu veriler ileride bankanın finansal risk değerlendirmesinde kullanılabilmektedir. İstihbarat birimleri bu bilgilere ulaşmak istediğinde ise hızlı bir şekilde kimlik numarası üzerinden sorgulayarak kredi tahsis verilerine ulaşır. Blokzincir altyapısı üzerine tasarlanmış bir çalışma olması sebebiyle güvenilir, şifrelenmiş bir veriye çok hızlı bir şekilde ulaşılmış olur. Finans kuruluşları veya bankalar arasında istihbarat verilerinin paylaşılması için kurulacak altyapıda, her bir düğümü bir finans kuruluşu olarak düşünebiliriz. Bir finans kuruluşu tarafından yapılacak finans veri girişi, ağa bağlı tüm bankalarda eş zamanlı olarak görülebilecektir. Daha sonra ağa dahil edilecek yeni bir finans kuruluşu olursa, o kuruluş da geriye dönük tüm blokları kendi tarafına çekebilecektir.

Abstract:
One of the core challenges faced by banks today is ensuring timely loan repayment. A crucial factor in achieving this is matching borrowers with suitable loans. During credit assessment, intelligence gathered through inquiries plays a vital role in informing loan allocation decisions. The fact that these data are stored in a single centralized entity makes them susceptible to manipulation. Focusing on this issue, the current study is structured in three stages. First, synthetic financial and demographic data are analyzed using machine learning to determine whether credit allocation should occur. In this phase, a success rate of 93.82% was achieved using the LightGBM algorithm. Second, the customer's social media data were analyzed with the aid of generative artificial intelligence for use in credit allocation decisions. Third, after the credit allocation, financial intelligence data such as limits, risks, and collateral related to the credit are stored in detail on a blockchain network. These data stored on the blockchain network can be utilized for the bank's future financial risk assessments. When intelligence units wish to access this information, they can quickly retrieve credit allocation data by querying through the identity number. Since this study is designed on a blockchain infrastructure, it allows for fast access to reliable and encrypted data. In the infrastructure that will be established for the sharing of intelligence data among financial institutions or banks, each node can be considered as a financial institution. Any financial data entry made by one financial institution will be simultaneously visible to all banks connected to the network. Additionally, if a new financial institution is added to the network later, it will be able to retrieve all previous blocks onto its own system.