Bankacılıkta Veri Analitiği ve Yapay Zeka Uygulamaları

❑ Bankacılıkta Müşteri Veri Yapısı

      ▶ Demografik/Firmografik Veriler

      ▶ İşlem Verileri

      ▶ İletişim Verileri

      ▶ Dış Veri Kaynakları

      ▶ Yapay Zeka’nın Son 3 Yıldaki Gelişimi Ve Bankacılık Sektörüne Etkileri

❑ Veri Analitiği – Güncel Bankacılık Problemleri

      ▶ Kredi Risk Analitikleri: Başvuru, Gecikme ve Gelir Modellerinde Yenilikçi Yaklaşımlar;

Self-Comparison ve Population Comparison ile Birlikte Peer Comparison ile Değişken

Türetme

      ▶ Pazarlama Analitikleri: Ensemble Metotlar (Random Forest, Xgboost) ve Kendini

Güncelleyen Modeller ile Next-Best-Action Modelleme; Müşteri Yaşam Boyu Değerini

Hesaplama

      ▶ Fraud Analitikleri: Multi-Genre Analitikler (Patika, Network, Birliktelik Modelleri) İle

Fraud Tahminleme; Atm Ve Kredi Kartı İşlem Fraud Modelleri İçin Gerçek-Zamanlı Akan Veri

Analitikleri

      ▶Üretken Yapay Zeka Uygulamaları: Doğal Dil Modellerinin Bankacılığa Yansımaları

Dijital dönüşümü ve yapay zeka’yı daha iyi öğrenmek isteyenler veya bankalarda CRM, kredi risk, kredi izleme, suiistimal (fraud) ya da insan kaynakları analitiği ile uğraşan veri bilimciler, pazarlama, satış, operasyon gibi ekiplerde yer alan veri analistlerinin katılımına uygundur.