İşletmelerde karar alma süreçlerinde yapay zeka kullanımı ve bankacılık sektöründe bir uygulama
The use of artificial intelligence in decision-making processes in businesses and an application in the banking sector
Yazar: İSMAİL DERE
Danışman: PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI ; DOÇ. DR. SELÇUK ALP
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İş Analitiği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; İşletme analitiği = Business analytics

Özet:
21. yüzyıl rekabet ortamında doğru ve hızlı kararlar alabilmek, işletmelerin başarısı için büyük önem taşımaktadır. Finansal hizmetlerin sunulduğu ve ekonomi açısından kritik öneme sahip olan bankacılık sektöründe ise karar alma süreçleri banka performansının, operasyonel verimliliğin ve müşteri memnuniyetinin artırılmasında son derece önemli bir aşama olarak değerlendirilmektedir. Bununla birlikte, karar alma süreçlerinde genel olarak geçmiş deneyimlere ve sezgilere dayanan geleneksel yöntemlerin büyük veri setlerinin analiz edilmesinde yetersiz kaldığı görülmektedir. Bu çerçevede, büyük veri setlerinin analizinde yapay zekâ kullanımının, karar alma süreçlerinin hızını ve doğruluğunu artırarak önemli avantajlar sağlayacağı değerlendirilmektedir. Dolayısıyla, büyük veri setlerinin etkin kullanımı, karar alma süreçlerinin optimize edilmesi ve banka başarısının artırılmasında yapay zekâ kullanımı önemli bir araç olarak ön plana çıkabilmektedir.
Bu çalışmada, Türk bankacılık sektöründe yer alan bankaların faaliyetleri açısından başarısını belirleyen faktörlerin neler olduğu ve banka başarısı açısından karar alma süreçlerinde hangi faktörlerin dikkate alınması gerektiği, makine öğrenmesi yöntemiyle incelenmiştir. 24 bankanın 2012-2022 dönemini kapsayan çalışmada ele alınan 43 finansal oran, sermaye yeterliliği, kârlılık, likidite, aktif kalitesi, bilanço yapısı ve gelir-gider yapısından oluşan 6 ana grupta sınıflandırılmış, böylece söz konusu ana gruplar bağlamında banka başarını belirleyen faktörlerin etkileri analiz edilmiştir. Ayrıca, 43 finansal oranın tümünün kullanıldığı bütünleşik analiz ile banka başarısını belirleyen faktörlerin genel bir incelemesi gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesinin farklı sınıflandırma ve değerlendirme ölçütlerinin uygulandığı çalışmada, söz konusu yöntemin yüksek doğruluk oranlarıyla karar alma, izleme ve denetleme süreçlerinde etkin bir şekilde kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
In the competitive environment of the 21st century, making accurate and swift decisions is of great importance for the success of businesses. In the banking sector, which provides financial services and is critical to the economy, decision-making processes are considered a crucial step in enhancing bank performance, operational efficiency, and customer satisfaction. However, traditional methods that generally rely on past experiences and intuition are found to be inadequate for analyzing large data sets. In this context, it is considered that the use of artificial intelligence in analyzing large data sets will provide significant advantages by increasing the speed and accuracy of decision-making processes. Therefore, the effective use of large data sets, optimization of decision-making processes, and the use of artificial intelligence to increase bank success can be highlighted as important tools.
In this study, the factors determining the success of banks operating in the Turkish banking sector and the factors that should be considered in decision-making processes for bank success were examined using machine learning methods. The study, which covers the period from 2012 to 2022 for 24 banks, classified 43 financial ratios into six main groups: capital adequacy, profitability, liquidity, asset quality, balance sheet structure, and income-expenditure structure. Thus, the effects of factors determining bank success in the context of these main groups were analyzed. Additionally, a comprehensive analysis using all 43 financial ratios was conducted to provide a general examination of the factors determining bank success. The study concluded that machine learning methods, with their high accuracy rates, can be effectively used in decision-making, monitoring, and auditing processes.