Bankacılık sektöründe kredi başvuruları için makine öğrenimi ile dolandırıcılık tespiti
Fraud detection using machine learning for loan applications in the banking sector
Yazar: HATİCE NUR KÜÇÜKKIVANÇ
Danışman: PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Son yıllarda, bankacılık sektöründe dolandırıcılık tespitinin önemi giderek
artmıştır. Dijital bankacılık işlemlerinin ve çevrimiçi alışverişin yaygınlaşması,
dolandırıcıların daha sofistike yöntemler geliştirmesine olanak tanımıştır. Bu
bağlamda çalışmada, dolandırıcılığı tespit etmek için makine öğrenimi
algoritmalarının etkinliğini vurgulanmakta ve bu alandaki mevcut literatüre
önemli katkılar sunulmaktadır. Bankalar, bu tür teknolojileri benimseyerek
dolandırıcılık riskini azaltabilir ve müşteri güvenini artırabilir.
Bu çalışmada, karar ağacı, lojistik regresyon, rastgele orman, gradyan arttırma
makineleri ve XGBoost gibi makine öğrenimi teknikleri kullanılarak oluşturulan
modellerin, kredi başvurularındaki dolandırıcılığı yüksek doğruluk oranlarıyla
tespit edebilme kapasitesi incelenmiştir. Elde edilen bulgular, makine öğrenimi
algoritmalarının dolandırıcılık tespitinde yüksek doğruluk oranları ve etkili
performans metrikleri sunduğunu göstermektedir. Veri seti, eğitim ve test veri
seti olarak ikiye ayrılmış, öncelikle eğitim veri seti ile modeller eğitilmiş ve
ardından test veri setinde modellerin performansları değerlendirilmiştir. Model
performans değerlendirme ölçütleri olarak doğruluk, duyarlılık ve kesinlik
değerleri kullanılarak, probleme uygun seçimler yapılmıştır. Dengesiz veri seti ile
çalışılacağı için, makine öğrenimi algoritmalarının aynı oranda dağılıma sahip
olmayan sınıflarda güvenilir sonuç vermemesi durumu göz önünde
bulundurularak, bu sorunun üstesinden gelmek amacıyla sınıf dengesizliği
yaklaşımları uygulanmıştır. Bu çalışma, Python ve ilgili veri bilimi kütüphaneleri
kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonucunda, en yüksek doğruluk
oranını sağlayan model XGBoost olmuştur ve dolandırıcılık tespitinde yüksek
doğruluk oranı ve diğer performans metrikleri ile en başarılı sonuçları vermiştir.

Abstract:
In recent years, the importance of fraud detection in the banking sector has been
steadily increasing. The widespread adoption of digital banking transactions and
online shopping has enabled fraudsters to develop more sophisticated methods.
In this context, this study highlights the effectiveness of machine learning
algorithms in detecting fraud and makes significant contributions to the existing
literature in this field. By adopting such technologies, banks can reduce fraud risk
and increase customer trust.
In this study, models created using machine learning techniques including
decision trees, logistic regression, random forests, gradient boosting machines,
and XGBoost were examined for their ability to detect fraud in credit applications
with high accuracy rates. The findings demonstrate that machine learning
algorithms provide high accuracy rates and effective performance metrics in
fraud detection. The dataset was divided into training and test datasets, with
models first trained using the training dataset and then their performances
evaluated using the test dataset. Performance evaluation metrics such as
accuracy, sensitivity, and precision were employed to make appropriate choices
for the problem. Considering the imbalanced nature of the dataset, class
imbalance approaches were implemented to address the issue of machine
learning algorithms not providing reliable results for classes with unequal
distributions. This study was conducted using Python and relevant data science
libraries.
As a result of the study, the model that provided the highest accuracy rate was
XGBoost, which delivered the most successful results in fraud detection with high
accuracy and other performance metrics.