Dijital kanal kullanım alışkanlıklarının dolandırıcılığın tespitinde kullanımı
Usage of channel usage habits of bank customers in detecting digital channel fraud
Yazar: ERKUT BALOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ELİF GÜNEREN GENÇ
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Finans Enstitüsü / Bankacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bankacılık = Banking
Dizin: Akıllı telefonlar = Smartphones ; Bankacılık işlemleri = Banking transactions ; Bankacılık sektörü = Banking sector ; Bankalar = Banks ; Dolandırıcılık = Fraud ; Elektronik bankacılık = Electronic banking ; Mobil bankacılık = Mobile banking ; Müşteri davranışı = Customer behavior ; Müşteriler = Customers ; İnternet kullanımı = Internet use

Özet:
Banka müşterilerinin kanal kullanım alışkanlıklarının, kanal dolandırıcılığının tespitinde kullanımının araştırılması, bu araştırmanın konusunu oluşturmaktadır. Banka müşterilerinin dijital kanal kullanım davranışını analitik olarak kavrayabilirse, olası bir kanal/hesap ele geçirme vakasında dolandırıcının davranışı ile müşteri davranışı arasındaki farklardan faydalanarak dolandırıcılığı ya da para çıkışını engelleyebilir.  Literatürde, kanal kullanımı müşteri deneyimi açısından, dolandırıcılık önlemeyi ise kredi kartı dolandırıcılıkları özelinde incelenmiştir. Bu iki alanı beraberce inceleyen araştırmaya rastlanmamıştır. Araştırmanın, bu anlamda literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. 
Araştırmada Türkiye'ye yaygın bir bankanın 950 kadar müşterisinin kanallarda yaptıkları işlemlerin özellikleri, müşteri davranışını gösteren log kayıtları baz alınarak yapılmıştır. 
Araştırma kapsamında, müşteri davranış ve kullanım alışkanlıklarının dolandırıcıların davranış kalıplarından farkından yararlanarak müşteri ile dolandırıcıları ayrıştıran ekonometrik bir model kurgulamıştır. Model olarak logit regresyon seçilmiş ve modelleme sırasında panel veri kullanılmıştır. 
Araştırma sonucunda müşterinin dijital kanallara giriş yaptıkları lokasyon, giriş yaparken şifre giriş süreleri, iki ardışık dijital kanal girişi arasında geçen süre, bir kanal girişinde yaptıkları işlem adedi gibi bağımsız değişkenlerin gerçek müşteri ile dolandırıcıyı ayırt etmekte istatistiksel olarak anlamlı oldukları ortaya konulmuştur. 
Bu araştırmaya konu modellerin bankaların mevcut dolandırıcılık önleme algoritmalarına entegre edilmeleri durumunda mevcutta yakalanamayan dolandırıcılık vakalarının %53'ünü tespit edebilme potansiyeli olduğu gözlenmektedir.

Abstract:
The subject of this research is to investigate the use of channel usage habits of bank customers in detecting channel fraud. If the bank can understand the digital channel usage behaviour of its customers analytically, it can prevent fraud or money outflow by taking advantage of the differences between the behaviour of the fraudster and the customer in a possible channel / account hijacking case. In the literature, channel usage has been examined in terms of customer experience, and fraud prevention has been examined in terms of credit card frauds. No research has been found that examines these two areas together. It is thought that the research will contribute to the literature in this sense.
In the research, the characteristics of the transactions made in the channels by about 950 customers of a bank widespread in Turkey were based on the log records showing the customer behaviour.
Within the scope of this research, an econometric model that is based on separating customer and fraudster behaviours developed. Logit regression is chosen as the econometric model and panel data set is used. 
The research revealed that some behavioural independent variables such as, customer location, one time password type timing, time duration between consecutive channel logins, number of transactions made in a single session came out to be significant in separating fraudsters from customers.
The models that are subject to this research have the potential to detect %53 of the fraud attempts that are running undetected with the existing detection algorithms of the banks if they are used as complementary models for the existing systems.