Bankacılık Sektöründe Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Müşteri İlişkileri Yönetiminin Zenginleştirilmesi
Enriching Customer Relationship Management with New Attributes and Machine Learning Methods in Banking Sector
Yazar: Bulut, Faruk
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 16, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Customer recognition,Banking sector,CRM,Machine Learning ; Müşteri Tanıma,Bankacılık Sektörü,CRM,Makine Öğrenmesi

Birbanka müşterilerinden kendilerini tanımlayıcı detaylı kişisel verilerikolaylıkla alamayabilir. Fakat müşteriler zaman içerisinde, davranışsalözellikleri ve yaşamsal alışkanlıkları ile ilgili birçok bilgiyi farkındaolmadan banka ile paylaşırlar. Bu bilgiler sadece bir birey için yüzlerce,hatta binlerce olabilir. Milyonlarca bireysel ve kurumsal müşterisi olan birbankanın tüm müşterilerine ait belirli kategorilerdeki bilgileri milyarlaraulaşabilir. Milyonlarca müşterisi olan büyük kuruluşlar genel olarak BilgiTeknolojileri alanında “veri zengini ve bilgi yoksunu” olaraknitelendirilirler. Bu işlenmemiş veriler içerisine müşteriler ve piyasahakkında gizlenmiş birbirinden farklı oldukça fazla değerli bilgilerbulunabilmektedir. Veri Bilimi esasen bu gizli bilgileri ham verileriçerisinden çıkarmayı amaçlar. Bu çalışmada, kurumsal ve bireysel müşterilerinsayısal verilere dönüştürülebilen farklı yaşamsal ve davranışsalalışkanlıklarının neler olabileceği ile ilgili önerilerde bulunulmuştur. Buveriler ile piyasanın daha iyi analiz edilmesi, müşteri segmentasyonunun dahaiyi yapılması, hizmet ve ürünlerin doğru müşteri kitlelerine daha az emek ilesatılmasını amaçlayan yapay zekâ tabanlı bir sunulan Müşteri İlişkileriYönetimi yani CRM (Customer Relationship Management) uygulamasının yapısıönerilmektedir. Projede bilişim alanındaki Veri Madenciliği disiplinlerindebulunan algoritmalar kullanılarak özgün bir yapay destek modelinin önerilmesiamaçlanmaktadır. Farklı veri madenciliği uygulamaları ve süreçlerintanımlanmasıyla bankacılık ve müşteri ilişkileri yönetimi alanına yeni birperspektif kazandırılmaya çalışılmıştır.

A bank may have difficulty in acquiring detailed personal information from their clients. Over time, however, customers share a variety of information about their behavioral characteristics and life habits with the bank. This information for people can be hundreds or even thousands. It can reach billions of information in certain categories of all customers of a bank with millions of individual and corporate clients. Large organizations with millions of customers are generally referred to as “rich in data rich and lack in knowledge” in the field of Information Technology. This unprocessed data might contain many valuable information that is hidden from customers and the market. There might be a lot of valuable hidden information about both customers and market. Data Science essentially aims to extract this confidential information from raw data. In this study, suggestions have been made about the different vital and behavioral habits of institutional and individual customers which can be converted into numerical data. With this data, the structure of CRM (Customer Relationship Management), an artificial intelligence-based system which aims to better analyze the market, better customer segmentation, and offer services and products with less labor to the right customers, is recommended. In this project, it is aimed to propose an original artificial support model by using algorithms in Data Mining disciplines. With the identification of different data mining applications and processes, we have tried to give a new perspective to the field of banking and customer relationship management.