Makine Öğrenmesi Yaklaşımı ile Acente Kredi Riski Hesaplama

Authors : Serkan KIRCA, Güldeniz CANATAN, Vedat GÜNEŞ

Pages : 159-166

Doi:10.17671/gazibtd.1039963

View : 25 | Download : 10

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Ekonomik trendlerin hızla dijital süreçlere uyum sağladığı günümüzde finans sektöründe risk analizi ilgili kurumların sahip oldukları değerler, birlikte çalıştıkları paydaşlar ve faaliyet gösterdikleri sektörler için büyük önem arz etmektedir. Risk analizi herhangi bir anda müşterinin ya da çalışılan firmanın risk potansiyelini ölçümleyebilmek adına son derece önemli bir çalışma olup, sadece finans sektöründe değil, diğer sektörlerde faaliyet gösteren şirketlerin de değerlendirmesi gereken bir çalışma haline gelmiştir. Riskini önden bilme gayreti şirket finansal durumunu doğru yönetmek adına emek yoğun bir çaba haline dönüşmüştür. Bununla birlikte veri merkezli çalışmaların arttığı günümüzde risk değerlendirme çalışmaları da veri analitiği teknolojileri ile zenginleşmekte ve eskiye nazaran daha iyi sonuçlar üretmeye başlamışlardır. Geniş bir ekosistem ile müşterilerine hizmet vermeye gayret eden sigorta şirketleri risk konusunda iki temel alanda; müşterinin ve kendisine bağlı faaliyet gösteren acentelerin, risk değerlerini hesaplamak için veri merkezli analitik süreçler geliştirmektedir. Sigorta şirketleri için risk analizleri son derece önemli olup, finansal riski belirlenen müşteri ya da acenteye göre iş akışlarında kurallar tanımlamakta veya yaptırımlara varan aksiyonlar alabilmektedirler. Acente ağı sigortacılık sektörü için gelirlerin %70’i anlamına gelmektedir. Yapılan hesaplamalar sonucunda her bir acentenin sigorta şirketi için ifade ettiği finansal risk değeri tahminlenmiştir. Çok riskli bulunan acenteler bütün portföyün yaklaşık %0,2’si kadardır. Bu çalışmada acente risk değerlendirme süreci makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak hesaplanmıştır ve uygulanan faaliyetler paylaşılacaktır.
Keywords : Acenteler, Acente Riski, Anadolu Sigorta, Finansal Risk, Risk Tahminleme