Bankacılık bakış açısıyla yapay zeka destekli haber analiz sistemi
Artificial intelligence-based news analysis system from a banking perspective
Yazar: HASAN AMANET
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Banka ve finans sektörleri, sürekli artan veri akışını yönetebilmek için yenilikçi çözümlere ihtiyaç duymaktadır. Bu doğrultuda geliştirilen sistem, ulusal ve yerel haber kaynaklarını düzenli olarak tarayarak firma istihbaratını otomatikleştirmektedir. Sistem, firmalarla ilgili haberleri tespit edip analiz ederek, metinlerde yer alan firmalara skor ataması yapmaktadır. Böylece, haber içeriğinin hangi firmaya ait olduğu firma ağırlık skoruna göre belirlenmektedir. Sistemin duygu analizi modelinde %86'lık bir başarı oranı elde edilmektedir. Bu model, haber içeriklerini pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırmaktadır. Sistem analiz sonuçları incelendiğinde yerel ve ulusal haber kaynaklarının bankacılık açısından farklı kelimelere ağırlık verdiği tespit edilmiştir. Önerilen sistem, bankacılık perspektifinde önemli olan pozitif ve negatif kelimelere ve duygu analizi modeline dayalı olarak firmaların piyasadaki algısını ve kamuoyundaki duruşunu belirlemektedir. Bu sayede bankalar ve finans kuruluşları, risk yönetimi süreçlerine katkı sağlayacak stratejik bir firma istihbarat kaynağına sahip olmaktadır. Modüler yapıda tasarlanan sistem, gerçek zamanlı işlem kabiliyeti ile çalışmakta ve her modül bağımsız bir mikro servis olarak görev yapmaktadır. Bu özellikleri sayesinde, bankacılık sektörünün dinamik ihtiyaçlarına uyum sağlayarak, zamanında ve doğru firma istihbaratı sunarak ve karar alma süreçlerini desteklemektedir.

Abstract:
The banking and finance sectors require innovative solutions to manage the ever-increasing flow of data. In line with this need, the developed system continuously scans national and local news sources to automate company intelligence. The system identifies and analyzes news related to companies and assigns scores to the companies mentioned in the texts. This allows the determination of which company the news content pertains to, based on the company's weight score. The sentiment analysis model of the system achieved an 86% success rate. This model classifies news content as positive, negative, or neutral, and it was found that national and local news sources emphasize different terms and keywords relevant to the banking sector. The proposed system determines the market perception and public stance of companies based on positive and negative keywords that are significant from a banking perspective. In this way, banks and financial institutions gain access to a strategic company intelligence resource that contributes directly to their risk management processes. The system, designed with a modular structure, operates with real-time processing capabilities, with each module functioning as an independent microservice. These features provide a significant advantage by offering timely and accurate company intelligence that meets the dynamic needs of the banking sector, thereby supporting decision-making processes.