Tamer IŞITIR
Türk tüketicilerin %29’u, karşılığında net bir yarar görmesi durumunda verisini bankacılık kaynaklarıyla paylaşmaya olumlu bakıyor. Dünyanın başkan bilgi hizmetleri şirketi Experian’ın araştırmasına nazaran bu oran, yüzde 20 olan Avrupa ortalamasının üzerinde bir düzeye işaret ederken, bilhassa indirim teklifleri, fiyatsız bankacılık hizmetleri, kredi faizlerinde ve koşullarında farklılaşma üzere hususlar tüketicilerin ilgisini cezbediyor.
43 ülkede, 20 binin üzerinde çalışanıyla 1,4 milyar kişi ile 190 milyonu aşkın firmanın finansal bilgilerini saklayan, işleyen ve skorlayan Experian, kurumların hakikat ve süratli kredi vermeleri için karar süreçlerine, müşteri tecrübesine ve dolandırıcılık riskini minimize etmeye odaklanıyor. Dünya genelindeki 23 kredi ofisinin yanı sıra 23 yıldır da ülkemizde faaliyet sürdüren Experian’ın Türkiye Genel Müdürü Samile Mümin, misyonundaki ikinci yılını tamamlarken DÜNYA’ya özel açıklamalarda bulundu.
“Mükemmel fırtına”yı deneyimledik
Pandeminin en ağır günlerinde misyonu devraldığını söyleyen Samile Mümin, “mükemmel fırtına” olarak isimlendirdiği süreçte en büyük iki bahtının uzman bir liderlik grubu ile müşteri bağları konusundaki deneyimi olduğunu anlattı. Mümin, “Aynı vakitte Experian’ın re-organizasyon sürecinden geçtiği bir periyotta gerçekleşti bu değişiklik. Hem makro düzeyde daha evvel hiç deneyimlenmemiş bir krizi yönetmek hem de lokalde, bilhassa nitelikli çalışan profillerinin ülkeyi terk ettiği, yeni çalışma modelleri sebebiyle konvansiyonel işgücü piyasasından çekilmelerin yaşandığı hem de bilhassa e-ticaret ve fintek alanlarındaki agresif yatırımlarla birlikte analitik ve teknik profillerde tüm vakitlerin en yüksek hareketliliğine şahit olduk. Enflasyonist ortamın da tetiklemesiyle tam manasıyla bir ‘mükemmel fırtına’ ortamını deneyimlemek durumunda kaldık” dedi.
Kredi karar takviye tahlilleri alanında hem yazılım hem de analitik danışmanlık manasında Türkiye’de pazar önderi olduklarını aktaran Mümin, büyük bilgi ve karar otomasyonu ile uğraşan başta bankalar, telekom operatörleri, kredi kayıt ofisleri olmak üzere tüm kurumlarla iş iştiraki yaptıklarını belirtti.
Softtech ile kodlamasız ML platformu Convex’i geliştirdi
Türkiye’nin kayıt dışı iktisadın ve belgelenemeyen gelirlerin ağır olduğu bir ülke olduğunu lisana getiren ve bu noktada isabetli ölçüm yapabilmenin kurumların yanlışsız kredi ve risk idaresi yapabilmesi için elzem olduğunun altını çizen Mümin, “Bu alanda biz hem makine öğrenmesi tekniklerini birinci kullanan kurum olduk hem de farklı alternatif data kaynakları ile modellerimizi zenginleştirmeyi ve tahminleme performansını arttırmayı başardık. Müşterilerin cari süreç hareketlerinin taranıp makine öğrenmesi (ML) ile içgörü yaratılması, Web’deki dataların, lokasyon bazlı bilgilerin kullanılması üzere pek çok alanda çalışmalarımız oldu. Kredi Kayıt Ofisi (KKB) ile birlikte tüm kesime yeni bir bakış açısı getiren Web Skor (WS) ve Ticari Borçluluk Endeksi (TBE) üzere çalışmalarımızı tamamladık, kullanıma açtık. Geçen sene lokal partnerimiz Softtech ile birlikte IP’si büsbütün Türk geliştiricilere ilişkin birinci kodlama gerektirmeyen ML ve model otomasyon platformu “Convex”i geliştirdik” diye konuştu.
Samile Mümin, yeni devirde ise Servis Modeli Bankacılığı (BAAS) ve Açık Bankacılık bahislerinde yatırım ve işbirliklerini sürdüreceklerini bildirdi.
Baby Boomer ve X kuşağı fizikî; milleniallar ise davranışsal biyometrik tedbirlere yatkın
Son hazırladığımız Dolandırıcılık Raporu’muza nazaran dijital müşteri güvenliği ile tecrübesinin istikrarını öncelik olarak belirleyen kurumların oranı yüzde 70’le tüm vakitlerin en yüksek düzeyinde. Küresel ölçekte online süreç yapan bireylerin yüzde 58’i ya kendileri online dolandırıcılığa maruz kalmış yada maruz kalan birini tanıyorlar. XDolandırıcılıkla çaba araçlarında OTP (One Time Passwords) hala tüketicilerin yüzde 96’sı tarafından kullanılıyor.
Baby Boomer ve X kuşağı fizikî biyometrik tedbirlere (parmak izi, retina, damar yapısı gibi) sıcak bakarken; Milleniallar, davranışsal biyometrik tedbirleri daha çabuk özümsüyor. Bunlara örnek olarak da mouse hareketleri, klavye kullanım kalıpları yahut ses tahlilinizi verebilirim.
Yapay Zeka da dolandırıcılığı önlemek manasında elimizi kuvvetlendiren en kıymetli silahlardan biri haline geldi. Modelleme ve analitik tekniklerinin performansının AI ile birlikte çok daha fazla arttığını ve daha isabetli bir halde dolandırıcılığı tespit edebildiğimizi söyleyebilirim.
“Experian çalışanının enflasyon yüzünden alım gücünü kaybetmesi kelam konusu olamaz”
“Great Place To Work” araştırmasında sertifikasyona layık bulunmak heyecan verici. Çalışan anketlerinde gördüğümüz ve odaklanmaya karar verdiğimiz 3 temel alan oldu. Bunun birincisi ve en değerlisi “doğru ödüllendirme mekanizması”. Bilhassa enflasyonist ortamda; hem çalışanların alım gücünü düşürmeyecek hem de yüksek performanslı arkadaşların olumlu ayrışmasını sağlayacak bir yapı kurma gereği doğuyor. Bizim idare olarak belirlediğimiz yaklaşım, 3 aylık dönemlerde tüm çalışanlarımızın maaşlarının enflasyon oranında otomatik olarak güncellenmesi ile başladı. Hasebiyle, hiçbir Experian-Türkiye çalışanının enflasyon yüzünden alım gücünü kaybetmesi kelam konusu olamaz. Bu istisnasız tüm çalışanlarımıza uygulanır. Odaklandığımız başka iki mevzu da “iş yükü” ve “kariyer planlaması” oldu.
Aktif Bank’la “Ekonomide Etkin Kadınlar”
Aktif Bank ile hayata geçirdiğimiz “Ekonomide Etkin Kadınlar” projesi ise Türkiye Grameen Mikrofinans Programı işbirliği ile dar gelirli mikrogirişimci bayanların faaliyetlerini desteklemek için ortaya çıktı. Etkin Bank, proje kapsamında 1.000 teşebbüsçü bayana faizsiz mikro-kredi sağlıyor. Krediyi alanların neredeyse tamamı birinci kere kredi kullanma imkanı bulan bayanlar. Experian olarak biz ise “Finansal Geleceğini Yönet” isimli eğitim programı ile bayanları girişimcilik seyahatinde desteklemeye çalışacağız.
Convex’e 8 ayda 5 yatırım
Convex platformu ile makine öğrenmesi modelleri, teknik kaynaklara ya da uzmanlara ihtiyaç duyulmadan geliştirilebilir hale geldi. Bunun, dünyada da çok süratli yayılan “Low Code/No Code” akımının ülkemizdeki en uzman örneği olduğunu söyleyebilirim. Yani, data bilimcisi olmayan bireylerin de bu modelleri geliştirmesi mümkün hale geliyor ve kod yazmaya gerek kalmıyor. Lansmanından itibaren geçen 8 ay içinde, 5 finansal kurum Convex’e yatırım yaptı. Experian EMEA & APAC bölgesindeki pek çok farklı ülkeden de alım kararları çıktı. Şu anda Güney Afrika, Hollanda ve Çin’deki fırsatları finalize etmek üzereyiz.
TBE ve Web Skor
Her iki skoru da KKB ile birlikte geliştirip finansal kurumların kullanımına sunduk bu sene başında. Ticari Borçlanma Endeksi; şirketlerin çok borçlanma eğilimi ve borç yüküne girme ihtimallerini ve bunun sonucunda da ödeme yükümlülüklerini yerine getirebilmelerini tahminliyor. Klasik modellere nazaran hem makine öğrenmesi modeli olması hem de yüzlerce değişkene bakması sebebiyle çok güçlü bir skor oldu. Son birkaç ay içinde çok sayıda bankamız bu skoru kullanmaya başladı. Web Skor ise tekrar ticari nitelikli müşterilerin hiçbir finansal bilgisini baz almadan, yalnızca internetteki bilgilerini tarayarak, borç yükümlülüklerini yerine getirme olasılıklarını yeniden makine öğrenmesi modelleri ile tahminliyor. Bu modelin değişkenleri Google, Google Maps, toplumsal medya, haber siteleri, ticaret odaları üzere kaynaklar… Web skor; hem haklarında hudutlu finansal bilgiye sahip olduğumuz müşteri segmentinde hem de finansal tarihçesi ve bilgi zenginliği olan müşterilerde kredi verme performansını arttırıyor. Bu skoru Avrupa ve Amerika’daki ofislerimizden örnek alarak geliştirdik ve performansının Türkiye’de de tatmin edici olduğunu kanıtlamış olduk.