Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f

©2015 Experian Limited. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Limited.
Other products and company names mentioned may be the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced,
modified, or distributed in any form or manner without prior written permission of Experian Limited.
Experian Public.
Alternatif Veri
Kaynakları
Hakkında
Altan Atabarut
İş Geliştirme Müdürü, Finansal Servisler

2
2015 Experian Limited. All rights reserved.
Experian Public.
Gecikmiş veya batık
kredilerin yönetilmesi
Tahsilat Yönetimi
Müşterilerden gelen başvuruların
yönetimi için iş akışları, otomatik
karar sistemleri, manuel inceleme
ekranları ve diğer sistemler ile
entegrasyon
Başvuru Yönetimi
Analitik Hizmetlerimizden Başlıklar
Müşteri istekleri, tercihleri,
yaklaşımları, gelecekteki
davranışları ve değerinin
belirlenmesi
Müşteri İçgörüsü
Müşteri tercihlerini göz
önünde bulundurarak
çapraz kanallı pazarlama
aktivitelerinin tutarlı
yönetimi
Çapraz Kanallı Pazarlama

3
Experian Public.
Yeni Norm
Mevcut Veri Kaynakları ile Yetinmeyin
Herkesle aynı
yöntemleri
kullanarak
Herkesin kullandığı
modelleme
teknikleri ile…
Rekabette Öne
geçmeyi
beklemeyin
veri kaynaklarını
kullanarak…

4
Experian Public.
Vaka Çalışması
Hanehalkı Bakışı ve Ortalama Skorun Avantajları
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
MARRIED PARTNERS PARENTAL STRAW BUYER RELATIVE FRIENDS
GINIkatsayısı
Random VantageScore V3.0
Average VantageScore V3.0
Maxiumum VantageScore V3.0
Minimum VantageScore V3.0
708 (19) 674 (34) 673 (76) 655 (112) 660 (27) 632 (49)
Evli Nişanlı Aile Akraba ArkadaşUzak ilişkili

5
Experian Public.
Vaka Çalışması
Hanehalkı Bakışı ve Ortalama Skorun Avantajları
Aile, arkadaşlık ilişkileri ve hanehalkı gibi basit bilgiler bile kredi
değerlendirmede harikalar yaratabilir mi?
Yandaki örnekte kişilerin;
• Eş veya Aile bireyi, akraba olma,
• Nişanlılık veya Arkadaş olma bilgileri
değerlendirilerek büro skorlarının
Minimum, maksimum, rastgele ve Ortalama
değerleri dikkate alınmış ve risk açısından
sıralama kabiliyeti (Gini) karşılaştırılmıştır.
Ortalama büro skoru kullanımının (yeşil
çubuklar) başarısı her ilişki durumu için
anlamlılık göstermektedir.

6
Experian Public.
Yeni Norm
Herkesle aynı
yöntemleri
kullanarak
modelleme
teknikleri ile…
Rekabette Öne
geçmeyi
beklemeyin
veri kaynaklarını
kullanarak…

7
Experian Public.
Farklı Veri Kaynakları Derken…
Erişebilirlik:
gelir düzeyi
düşük
kitlelerden veri
temin
edebilmeyi
Tahmin gücü:
kredibilite
açısından
modellerin
sıralama
kabiliyetini
İfade
etmektedir.
https://www.eflglobal.com/alternative-credit-scoring-emerging-markets/

8
Experian Public.
Vaka Çalışması
Kredi Tahsisinde Psikometrinin Kullanımı
Müşteri
Banka, Rusya merkezli
İş Problemi
Büro skoru olmayanlara, ögrenciler, ev hanımları, borcunu
ödemiş eski mütemerritlere kredi verilememekte zira uygun
bir risk ölçümü yapılamamakta.
Çözümümüz
Experian Visual DNA ile basit ve hızlı testler
ve buna bağlı skorlama servisi ile hem kredi
riskini, hem fiyat hassasiyeti, hem de kart
karlılığı ölçülebildi.
Üstelik bu bir yazılım değil servis. IT’yi
beklemeye gerek yok.
Kısa Bilgi: Türkiye’de İlk 10’da iki banka
Büyük bankalarla rekabet amacı ile PoC
yapmaktadır:

9
Experian Public.
Psikoloji Araştırmaları Işığında Kişilik Profillemesi
‘Büyük Beşli’ Olarak Adlandırılan Özellikleri Ölçer
 Angry
 Anxious
 Depressed
 Vulnerable
 Emotionally stable
 Impulsive
 Compassionate
 Antagonistic
 Helpful
 Well tempered
 Energetic
 Positive
 Urgent
 Assertive
 Sociable
 Talkative
 Self-disciplined
 Proactive
 Achiever
 Planned
 Organised
 Dependable
 Artistic
 Adventurous
 Creative
 Curious
Inventive /
Curious
Consistent /
Cautious
Efficient /
Organised
Easy-going /
Careless
Outgoing /
Energetic
Solitary /
Reserved
Friendly /
Compassionate
Cold /
Unkind
Sensitive /
Nervous
Secure /
Confident

10
Experian Public.
Vaka Çalışması
Bankacılık dışı kitlelere erişim – VisualDNA (2)
Yurtdığında Önde Giden bir Kredi ve Kredi Kartı Kuruluşu
Populasyon Büro bilgisi olmayan, bankada da çok fazla verisi bulunmayan kimseler
Amaç Mevcut NPL’i düşürürken kabul adetlerini aynı tutabilmek
# Kişi sayısı 7,761
Gözlem tarihleri Ağustos '12 – devam ediyor
Süreç 12 ay
Kötü tanımı TPD (Third payment in 3 months) veya 12 ayda 4 ödemede gecikme
Skor Karşılaştırma Gini
Banka başvuru skoru 15.2%
VisualDNA skoru 38.4%
Portföy Performansı Kabul oranı % Kötü Oranı %
Banka skoru + politika 20% 21.7%
VisualDNA skoru + politika 20% 6.3%
Not: Analizler genişletilmiş kötü tanımına göre yapılmıştır.

12
Experian Public.
Yeni Norm
Herkesle aynı
yöntemleri
kullanarak
modelleme
teknikleri ile…
Rekabette Öne
geçmeyi
beklemeyin
veri kaynaklarını
kullanarak…

13
Experian Public.
Debit/Kredi Kart Verisinden Risk Skoru
Büyük veri analitiği ile harcama bilgisinden tahmin…
Problem/Fırsat
Performance
Yaklaşım Sonuçlar
Performance Müşteri kart işlem
verilerinin risk tahmininde
ne kadar güvenilir
olduğunu incelemek
istedi.
 Kart işlem veri en iyi kredi
riski modelleriyle
yarışabilir mi?
 Sadece kredi riskini ölçecek
ve kart işlemlerini kullanacak
değişkenler türetildi.
 Veri detayı saatlik kart
kullanımları, işletmenin tipi,
alışverişler arası geçen
süreler, işletme lokasyonları,
aynı işletmeden alışveriş
yapan diğer kişilerin
skorları...
 Milyarlarca satır veri
 Mevcut kredi bürosu skorları
ile karşılaştırıldı
 Kart işlem verilerinin gayet
anlamlı olduğu ortaya çıktı.
 KS = 49.27
 Spesifik müşteri kitlelerinde
büro skorlarına ek olarak
model Lift değeri %15 artış
göstermiştir.

Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f

Similar a Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f (10)

Más de Altan Atabarut, MSc.

Más de Altan Atabarut, MSc. (20)

Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f