Bankaların kredi tahsilat operasyonlarının çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile optimize edilmesi.
Optimization of banks credit collection operations by using multicriteria optimization methods
Yazar: HAKAN GÜRSOY
Danışman: PROF. DR. AYDIN ULUCAN ; PROF. DR. EKREM DUMAN
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Türk bankacılık sektörü = Turkish banking sector ; Türk bankacılık sistemi = Turkish banking system ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Bankacılık sektörü modern ekonomilerin en önemli sektörlerinden birisidir. Tasarruf sahipleri ve yatırım yapanlar arasında fonların aktarılmasına aracılık eden bu sektör, ekonomilerin modern dönemde, daha önceki dönemlere göre daha yüksek büyüme oranlarına sahip olmasının temel nedeni olarak görülür. Bu sektörün daha sağlıklı işleyebilmesi için, sektörün alacaklarını tam ve vaktinde tahsil etmesi hayati önemi haizdir. Bankaların tam ve vaktinde tahsil edemedikleri alacakları gecikmiş alacak olarak bilinir. Gecikmiş alacakların miktarının azaltılması; bankaların, sağlıklı olarak faaliyetlerini sürdürmelerinin temel şartıdır.  Gecikmiş alacakların azaltılmasının yolu ise daha kısa sürede ve daha yüksek oranda tahsil edilmeleridir. Bankalar, halihazırda çeşitli yöntemler ile bu tahsilatları artırmaya çalışmaktadır. Her ne kadar bu yöntemlerin bir kısmı sayısal analizi içerse de daha çok bu alanda çalışan personelin tecrübesi ile yürüyen bir süreç mevcuttur. Bu çalışmamızda, bankaların, gecikmiş alacakların tahsilatının artırılması için bir sayısal yöntem önerisi yapılmaktadır. İki aşamadan oluşan bu yöntemin ilk aşamasında güzergah optimizasyonu yöntemleri kullanılarak, borçlarını ödemekte geciken bireysel müşteriler için tek tek aksiyon güzergahları oluşturulmakta; ikinci aşamasında ise bankanın borçlarını ödemekte gecikmiş olan müşterilerinden oluşan gecikmiş alacak havuzunda yer alan bütün müşterilerin aksiyon güzergahlarını bir atama problemini çözülerek süreç optimize edilmektedir. Çalışmamızda ayrıca, problemin dinamik versiyonu için de çözüm önerisi getirilmektedir. Önerdiğimiz çözüm yönteminin her aşaması, veri setleri ve bilgisayar programları kullanılarak analiz edilmektedir. Bu sayede bankaların kendi veri kaynaklarına uyarlayarak, hemen kullanabilecekleri bir yöntem ve yöntemin uygulaması geliştirilmiştir.

Abstract:
The banking sector is one of the most important sectors in modern economies. Acting as an intermediary in the transfer of funds between savers and investors, this sector is considered the key driver behind the higher growth rates of economies in the modern era compared to earlier periods. For this sector to function more effectively, it is vital for it to fully and timely collect its receivables. The receivables that banks fail to collect in a timely manner are known as Non-Performing Loans (NPL). Reducing the amount of NPL is a fundamental requirement for banks to sustain healthy operations. The key to reducing NPL lies in collecting them in a shorter period and at a higher rate. Banks are already employing various methods to increase their collections. While some of these methods involve quantitative analysis, the process largely relies on the experience of personnel working in this field. In this study, a numerical method is proposed for banks to enhance the collection of NPL. This method, consisting of two stages, utilizes path optimization techniques to create individual action paths for customers who are delayed in repaying their debts in the first stage. In the second stage, the process is optimized by solving an assignment problem to determine the action paths for all customers in the NPL Pool, consisting of customers who have delayed payments to the bank. Furthermore, our study provides a solution proposal for the dynamic version of the problem. Each stage of the proposed solution method is analyzed using datasets and computer programs. Consequently, a method and its implementation have been developed that banks can adapt to their own data sources and immediately utilize.