Bankacılıkta Veri Analitiği ve Yapay Zeka Uygulamalar
AMAÇ
Dijital dönüşüm projelerinin başarılarının arttırılması, risk, pazarlama, suiistimal (fraud), kredi izleme alanlarında makine öğrenmesi ve yapay zeka ile adreslenen problemler için yeni nesil çözümlerin paylaşılması amaçlanmaktadır.
ODAK NOKTALARI
#YapayZeka #Risk #Fraud #Fiyatlama #Karlılık
EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR
Bilir: Yapay Zeka kavramını ve olası kullanım alanlarını giriş seviyesinde öğrenir. İş problemlerinin yapay zeka ile çözümlenmesi için izlenmesi gereken süreci bilir. Analitik dönüşümün oluşturabileceği olası yeni fırsatları ve riskleri daha iyi fark eder.
Anlar: Yapay Zeka’nın temel özelliklerini ve bankacılıkta kullanılabileceği alanları kavrar. Farklı bankacılık alanlarında çalışılan güncel metotları anlar.
Yapar: Yeni veri kaynaklarının mevcut modellere entegrasyonunu yapar. Yapay Zeka’nın bankasında daha etkin kullanabilmesi için öneriler geliştirebilir.
HEDEF KİTLE
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.
İÇERİK
- 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
EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ
Davranışsal Yetkinlikler: Kendine Liderlik, Merak ve Keşfetme, Müşteri Duyarlılığı, Analitik Düşünme ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler: Hızlı Karar Alma Ve Çeviklik, Planlama ve Organizasyon, Bilgi İzleme ve Operasyonel Takip, Sonuç Odaklılık
Mesleki/Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Maliyet, Operasyonel Verimlilik, Global Zeka
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Değişimi Okuyabilmek ve Geleceği Kurgulamak, Dijital Okur-Yazarlık , Kurumsal Girişimcilik, Öğrenme Stratejileri