Kredi risk skorlama
Kredi risk skorlama, bir başvuranın veya müşterinin ödemesini aksatma olasılığını geçmiş veriden öğrenen bir modelle tahmin etmektir. Corrplus bu sayfada bir vakayı değil, yaklaşımını anlatıyor: önce verinizin skorlama için yeterli olup olmadığını ölçüyor, ardından açıklanabilir, denetlenebilir ve kararı insana bırakan bir model kuruyor.
Ücretsiz görüşme planlayınBelirtiler
- Başvurular veya bayi limitleri kişisel tecrübeye ve birkaç kurala göre değerlendiriliyor.
- Aynı profildeki iki başvuruya farklı analistler farklı karar veriyor.
- Değerlendirme süresi başvuru hacmi arttıkça uzuyor.
- Ödemesi aksayan müşteriler geriye dönüp bakıldığında öngörülebilir görünüyor.
- Bir kararın neden verildiğini denetime veya müşteriye açıklamak zor.
Beklemenin maliyeti
Tutarsız kararlar hem tahsil edilemeyen alacak hem de gereksiz yere geri çevrilen iyi müşteri demektir. Kayıt altına alınmamış karar mantığı, denetimde açıklanması en zor konudur.
Yaklaşımımız
Veri yeterliliği
Geçmiş başvuruları, karar anındaki bilgileri ve sonraki ödeme davranışını birleştiriyor, model kurmaya yetip yetmediğini raporluyoruz.
Açıklanabilir taban model
Önce lojistik regresyona dayalı, her değişkenin etkisi okunabilen bir skor kartı kuruyoruz.
Karşılaştırma ve yanlılık testi
Daha karmaşık modelleri aynı veride karşılaştırıyor, farklı müşteri grupları arasında sistematik sapma olup olmadığını test ediyoruz.
Karar akışına bağlama
Skor, gerekçeleriyle birlikte analistin ekranına gelir; eşik ve istisna kurallarını kredi politikanız belirler.
İzleme ve belgeleme
Modelin performansı ve veri dağılımındaki kayma izlenir; model, verisi ve kararları denetime hazır biçimde belgelenir.
Neyi ölçmeli
- Başvuru başına değerlendirme süresi
- Aynı profile verilen kararlar arasındaki tutarlılık
- Vadesi geçen alacak oranı
- Kararın gerekçelendirilebildiği başvuru oranı
Kendi ürünlerimiz
Müşteri projelerinde kullandığımız araçları ve kontrol listelerini kendi ürünlerimizde de kullanıyoruz.
Tüm ürünler →Başlamadan önce neye ihtiyaç var?
Kredi risk modeli, geçmişte verilmiş kararların sonuçlarından öğrenir. Bu yüzden ilk soru model değil, veridir. Her başvuru için karar anında bilinen bilgiler ve sonrasında müşterinin nasıl ödediği aynı kayıtta bulunmalıdır. Karar anından sonra oluşan bir bilgi modele girerse, model testte iyi görünür ama gerçekte işe yaramaz.
İkinci zorluk görünmeyen sonuçtur. Reddedilen başvuruların nasıl ödeyeceğini hiçbir zaman bilemezsiniz. Model yalnız kabul edilenlerden öğrenir ve bu, sonuçlarını belli yönde çarpıtabilir. Bu etkiyi yok saymıyor, veri yeterliliği raporunda açıkça yazıyoruz.
Bankalar ve finansman şirketleri için BDDK düzenlemeleri, bayilerine vade veren şirketler için ise kendi kredi politikaları çerçeveyi belirler. KKB verisine erişimi olan kurumlarda bu veri de modele girebilir.
Finans dışında da aynı soru sorulur. Bayilerine çek, senet veya açık hesapla vadeli satış yapan üretici ve dağıtıcılar, hangi bayiye ne kadar limit ve vade tanıyacağına karar vermek zorundadır. Bu şirketlerde veri genellikle ERP’deki cari hesap hareketleri ve ödeme geçmişidir. Model, tahsilat ekibinin hangi bayiye öncelik vermesi gerektiğini de gösterebilir.
Hangi model türü ne sağlar?
| Yaklaşım | Açıklanabilirlik | Veri ihtiyacı | Ne zaman uygun |
|---|---|---|---|
| Kural tabanlı politika | Tam, kurallar yazılıdır | Düşük | Az veri, basit ürün |
| Skor kartı (lojistik regresyon) | Yüksek, her değişkenin puanı görünür | Orta | Denetim ve açıklama önemliyse |
| Gradient boosting (XGBoost, LightGBM) | Ek yöntemlerle (SHAP) açıklanır | Yüksek | Çok değişken ve zengin veri |
Her projede skor kartıyla başlıyoruz. Daha karmaşık model, ancak aynı veride anlamlı ölçüde daha iyi sonuç verir ve gerekçeleri yeterince açıklanabilirse öneriliyor. Seçilen modelin her değişkeni ve etkisi, kredi komitesinin okuyabileceği bir dille belgelenir.
Nasıl başlıyoruz?
İlk adım bir yapay zeka danışmanlığı kapsamında veri yeterliliği çalışmasıdır. Sonunda elinizde verinizin ne söylediğini, eksiklerini ve model kurmaya değip değmeyeceğini anlatan yazılı bir rapor olur. Rapor olumsuzsa bunu açıkça yazıyor, verinin model kurmaya uygun hale gelmesi için bundan sonra neyin kaydedilmesi gerektiğini öneriyoruz. Kişisel verinin işlenmesi, otomatik karar ve yanlılık testleri KVKK ve yapay zeka yönetişimi çalışmasıyla birlikte ele alınır. Model, verinin dışarı çıkmaması gereken durumlarda kendi sunucunuzda veya onayladığınız bulut altyapısında çalışır.
Kredi risk skorlama: sizin işinizde nereden başlanır?
Mevcut durumunuzu ücretsiz ilk görüşmede anlatın; nereden başlamanın mantıklı olduğunu açıkça söyleyelim.
İlgili hizmetler ve kullanım senaryoları
Sık sorulan sorular
Ne kadar veriye ihtiyaç var?
Kesin bir sayı vermiyoruz, çünkü ürün ve müşteri profiline göre değişir. Kritik olan, sonucu bilinen yeterli sayıda başvuru ve özellikle yeterli sayıda ödemesi aksamış örnek olmasıdır. Veri yeterliliği çalışması bunu baştan ölçer.
Model kredi kararını kendisi mi verir?
Hayır. Model bir skor ve gerekçelerini üretir; karar kredi politikanıza göre analistte kalır. KVKK, kişisel verilerin yalnızca otomatik sistemlerle analiz edilmesi sonucunda kişinin aleyhine ortaya çıkan sonuca itiraz hakkı tanır. Karar akışını bu hakları göz önünde tutarak hukuk danışmanınızla birlikte tasarlıyoruz.
BDDK'ya tabi bir kurumuz. Bu nasıl ele alınıyor?
Model risk yönetimi, belgeleme, bağımsız doğrulama ve bilgi sistemleri gereklilikleri kurumunuzun uyum ve risk birimleriyle birlikte ele alınır. Biz modeli bu gerekliliklere uygun belgeleyip denetlenebilir kuruyoruz; düzenleyici yorumu sizin uyum biriminizde kalır.
Finans dışı şirketler için de uygun mu?
Evet. Bayilerine veya kurumsal müşterilerine vadeli satış yapan üretici ve dağıtıcılar, cari hesap limiti ve vade kararlarında aynı yöntemi kullanabilir. Bu durumda veri kaynağı genellikle ERP'deki ödeme geçmişidir.
Hangi veriler kullanılmaz?
Sağlık, din, etnik köken gibi özel nitelikli kişisel veriler ve bunların yerine geçebilecek değişkenler modele alınmaz. Hangi değişkenin kullanılabileceğine hukuk danışmanınızla birlikte karar verilir ve bu karar belgelenir.
Dönüşümünüzü birlikte konuşalım
Hangi işin her hafta tekrarlandığını anlatın. Otomasyona değip değmeyeceğini açıkça söyleyelim.
Nasıl başlıyoruz?
- Ücretsiz ilk görüşmeSorunu ve hedefi birlikte netleştiriyoruz.
- 2 haftalık keşif programıVeriye, sürece ve araçlara bakıp nereden başlanacağını belirliyoruz.
- Yazılı teklifKapsamı, mimariyi ve takvimi yazılı olarak sunuyoruz.