Hiperparametrize edilmiş makine öğrenme algoritmaları ile iş yükü tahmini: Bankacılık sektöründe uygulaması
Hiperparametrize edilmiş makine öğrenme algoritmaları ile iş yükü tahmini: Bankacılık sektöründe uygulaması
Yazar: Balcı, Yunus Emre; Demir, Alparslan Serhat
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 41 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Deep Learning ; Derin Öğrenme ; Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; Industrial Engineering ; Endüstri Mühendisliği ; İş yükü tahminlemesi,makine öğrenmesi,LSTM,XGBoost,zaman serileri

Dijitalleşen dünya, özellikle finans sektöründe köklü değişimlere yol açmakta; artan dijital banka sayısı, şubeli bankalar için hem tehdit hem de dijital dönüşüm açısından önemli bir uyarıcı niteliği taşımaktadır. Bu dönemde şubeli bankaların, personel giderleri gibi büyük maliyet kalemlerini etkin yöneterek dijital bankalarla rekabette avantaj sağlaması kritik öneme sahiptir. Sektörde paylarını koruyabilmeleri ve sürdürülebilir büyüme elde edebilmeleri için dijitalleşmeyi benimsemeleri ve kadro planlamasını doğru şekilde yapmaları gerekmektedir. Kadro sayısının optimize edilmesi, çalışan memnuniyeti ile müşteri deneyimini doğrudan etkileyen stratejik bir faktördür. Eksik kadro iş yükünü artırarak memnuniyeti azaltabilirken, fazla kadro ise maliyetleri yükseltmekte ve yer değişiklikleri nedeniyle çalışanların sosyal yaşamını olumsuz etkileyebilmektedir. Bu çalışma, finans sektöründe faaliyet gösteren bir banka şubesinin kadro planlaması ve kaynak yönetimi süreçlerinde yapay zekâ tekniklerinin avantajlarını incelemektedir. Bir unvan grubuna ait geçmiş performans verileri, müşteri talepleri ve diğer etkenler analiz edilerek XGBoost ve LSTM metotlarıyla iş yükü tahmini yapılmıştır. Elde edilen 0.99 MSE ve 0.99–0.91 korelasyon değerleri, XGBoost’un LSTM’ye kıyasla daha etkili sonuçlar sunduğunu göstermiştir. Bu bulgular, maliyet optimizasyonu ile çalışan ve müşteri memnuniyetinin artırılmasına katkı sağlamaktadır

Dijitalleşen dünya, özellikle finans sektöründe köklü değişimlere yol açmakta; artan dijital banka sayısı, şubeli bankalar için hem tehdit hem de dijital dönüşüm açısından önemli bir uyarıcı niteliği taşımaktadır. Bu dönemde şubeli bankaların, personel giderleri gibi büyük maliyet kalemlerini etkin yöneterek dijital bankalarla rekabette avantaj sağlaması kritik öneme sahiptir. Sektörde paylarını koruyabilmeleri ve sürdürülebilir büyüme elde edebilmeleri için dijitalleşmeyi benimsemeleri ve kadro planlamasını doğru şekilde yapmaları gerekmektedir. Kadro sayısının optimize edilmesi, çalışan memnuniyeti ile müşteri deneyimini doğrudan etkileyen stratejik bir faktördür. Eksik kadro iş yükünü artırarak memnuniyeti azaltabilirken, fazla kadro ise maliyetleri yükseltmekte ve yer değişiklikleri nedeniyle çalışanların sosyal yaşamını olumsuz etkileyebilmektedir. Bu çalışma, finans sektöründe faaliyet gösteren bir banka şubesinin kadro planlaması ve kaynak yönetimi süreçlerinde yapay zekâ tekniklerinin avantajlarını incelemektedir. Bir unvan grubuna ait geçmiş performans verileri, müşteri talepleri ve diğer etkenler analiz edilerek XGBoost ve LSTM metotlarıyla iş yükü tahmini yapılmıştır. Elde edilen 0.99 MSE ve 0.99–0.91 korelasyon değerleri, XGBoost’un LSTM’ye kıyasla daha etkili sonuçlar sunduğunu göstermiştir. Bu bulgular, maliyet optimizasyonu ile çalışan ve müşteri memnuniyetinin artırılmasına katkı sağlamaktadır