Bankacılıkta robotik süreç otomasyonu projeleri için makine öğrenmesi yöntemleri ile karmaşıklık tahmini
Complexity estimation with machine learning methods for robotic process automation in banking
Yazar: EBRU DEMİR
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Otomasyon sistemleri = Automation systems

Özet:
Dünyadaki dijitalleşme trendi bankacılık sektöründe dijital dönüşümü kaçınılmaz bir hale getirmiştir.  Global rekabet koşullarında üretim ve hizmetlerin verimlilik artışını kaybetmeden devam etmesi gerekmektedir. Hizmetlerde yüksek kalite beklentisi, iş süreçlerinin optimize edilerek, hataya açık olmayacak şekilde yeniden tasarlanması gereksinimini yaratmıştır. Bankaların bu ihtiyaçlarına karşılık verebilecek; maliyetleri düşürürken verimlilik artışı sağlayacak yaygın teknolojilerden birisi de Robotik Süreç Otomasyonu (RSO) uygulamalarıdır. Robotların 7/24 çalışabilmesi, düşük hata oranı, işlemlerde hız artışı gibi konularda verimlilik sağlaması, bununla birlikte kolay uyarlanması bankacılık sektöründe de otomasyonun kısa vadede yaygın olarak kullanılan bir teknoloji haline gelmesini sağlamıştır. Bankacılıkta rekabet avantajı sağlamak için RSO dönüşümü projelerinde doğru önceliklendirme yapmak önem arz etmektedir. Bir bankanın RSO projelerinde, yıllık hedeflenen Tam Zamanlı İstihdam doğrultusunda takvimini başarıyla gerçekleştirebilmesi için iyi bir planlama yapılması gerekmektedir. Bu da ancak otomatize edilecek sürecin analiz aşamasından devreye alımına kadar geçecek uçtan uca (insan gün bazında) maliyeti doğru belirlemek ile mümkün olur. Bu çalışma kapsamında dönüşüm süreçlerinde yönetim verimini artırmak için, Süreç Değerlendirme Model'inde seçilen kriterler ve gerçekleşen proje maliyetleri veri kümesi kullanılarak, dönüşüm projesinin zorluk derecesinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. RSO süreçleri gerçekleşen maliyet verileri baz alınarak basitten karmaşığa 4 farklı zorluk derecesine göre sınıflandırılmıştır. Robotik sürece dönüştürülecek bir bankacılık sürecinin karmaşıklık seviyesinin tahminlenmesi hedeflenmektedir.
Çalışma kapsamında ilk olarak RSO kavramından bahsedilmiş, bankacılık alanındaki çalışmalar için literatür araştırması yapılmıtır. Ardından üçüncü bölümde yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları anlatılarak, kullanılacak makine öğrenmesi algoritmaları ortaya koyulmuştur. Dördüncü bölümde veri seti tanımlanmış, ön işleme adımlarından bahsedilmiştir. Uygulanan model sonuçları grafik ve tablolarda gösterilmiş, Performans Değerlendirme Metrikleri belirtilmiştir. Bu metrikler baz alınarak kullanılan veri seti için en doğru sonucu veren model tespit edilmiştir. Sonuç bölümünde çalışmayla ilgili değerlendirmelere yer verilmiş, gelecek öngörüleri ve gereksinimler paylaşılmıştır.

Abstract:
The digitalization trend in the world has made digital transformation in the banking sector inevitable.  Under global competition conditions, production and services must continue without losing efficiency. The expectation of high quality in services has created the need for business processes to be optimized and redesigned in a way that is not open to error. Robotic Process Automation (RPA) applications are one of the common technologies that can meet these needs of banks and increase productivity while reducing costs. The fact that robots can work 24/7, provide efficiency in terms of low error rate, increase speed in transactions, as well as easy adaptation has enabled automation to become a widely used technology in the banking sector in the short term. In order to gain a competitive advantage in banking, it is important to prioritize RSO transformation projects correctly. In order for a bank to successfully realize its schedule in line with the annual targeted Full-Time Employment in RSO projects, good planning is required. This is only possible by correctly determining the end-to-end cost (on a man-day basis) from the analysis phase of the process to be automated to its commissioning. Within the scope of this study, in order to increase management efficiency in transformation processes, it is aimed to estimate the difficulty level of the transformation project with machine learning methods by using the criteria selected in the Process Evaluation Model and the actual project costs dataset. RSO processes were classified into 4 different difficulty levels from simple to complex based on the actual cost data. It is aimed to predict the complexity level of a banking process to be transformed into a robotic process.
In this study, firstly, the concept of RSO is mentioned and a literature review is conducted for the studies in the field of banking. Then, in the third section, artificial intelligence and machine learning algorithms are explained and the machine learning algorithms to be used are presented. In the fourth section, the data set is defined and preprocessing steps are mentioned. The results of the applied model are shown in graphs and tables and Performance Evaluation Metrics are presented. Based on these metrics, the model that gives the most accurate result for the data set used is determined. In the conclusion section, evaluations about the study are given and future predictions and requirements are shared.