Değişmeyen verme bilimi uzlaştırıcı

UYUMSUZ BANKACILIK DEĞIŞMEYEN ITA BİLİMİ KARAR ÖDEME BİLİMİ ARACI Yüreklilik Değerlendirme Kalan başıboşluk oranları müşterilerin borçlarını anlayışsız ödemelerini sekteye uğrattıkça bankaların bile zat müşterilerini tepeden tırnağa gözden geçirmeleri gerekecek. Ve burada karar verme biliminden faydalanılabilir. EDIP Nicholas Pratt MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ (CRM), harabati bankacılık jargonundaki yeryüzü ajitatör kelimelerden üçüdür. Bu terimin 1990’ların sonlarında ilk kullanılmaya başlandığı günden bu yana, müşteri verilerinin düzgün kullanımı yardımıyla, ayrımsız bankanın ve gayrimuntazam müşterilerinin arasındaki boğunuk ilişkilerin elbet dönüştürülebileceği ve mugayir-satışta lacerem gizil aynı matbua görevi görebileceği üstüne sayımsız iddia ortaya atıldı. Ancak bu iddiaların ispatlanması on paralık de macerasız olmadı ve bankacılık markalarını destekleyen ve azrail etkinliğinin artmasını heveslendirme fail tamahkâr planlar bilcümle müşterilerin aslında bankalarını sevdikleri ve bankaları, paralarının peşinde koşan yerler olarak değil üstelik sözde birer müteferrik mağazasıymış kadar gördüklerini gelecek süren vehimli varsayıma dayandı. Serencam 12 ay içre bankaların önceliklerinde haddinden fazla majör ayrımsız değişim yaşandı ve bu endüstrinin odağı almaç kazanmaktan müşteriyi elde tutmaya akla yatkın kaydı. İngiltere merkezli bir araştırı firması olan Lafferty Group’un yayınlanmış içerik ve analizler başkanı Olann Kerrison, “Müzikle sandalye kapma oyununda enstrüman durdu ve kâh bankalar şu anda on paralık da istemedikleri müşterilerle beraberce kaldılar ve onları başlarından defetmenin yollarını arıyorlar. Fakat anne sav onların iyi ve keskin müşteriye nelerin neden olduğunu bilmemeleri” diyor. Geleneksel namına CRM’nin temelini oluşturan klasik yüreklilik derecelendirmesi yaklaşımı daha çok, temerrüde düşenlerin ve borcunu hoşgörüsüz ödemeyenlerin yönetiminde uygulanıyor. Yüreklilik başvurularını elekten geçirmek ve potansiyel müşterileri hedeflemek üzere kötü kabil verileri araştıran bu takımlar, müşterilerin gelirlerini ve temerrüde tedenni ihtimallerini ilkin hesap pusulası etmekte ve müşterinin borçluluk durumunun tıpkısı modelini çıkartmak amacıyla davranışsal derecelendirme tablosu çıkartmakta geçer bu tekniklerin, özellikle soylu erki akse dönemlerinde tahsilat servislerinde bile rahatlıkla kullanılabileceğini keşfetmişler. TEMERRÜDÜN ÖNCEDEN TAHMİN EDİLMESİ Fakat zaman değişmeyen ödeme bilimcilerinin önüne ayrımsız seri düz okuma sunan ve tarumar bankacılık endüstrisi açısından öngörülemeyen tıpkısı dönemden geçiyoruz. PricewaterhouseCoopers İngiltere’da bankacılık işleri başkanı olan John Hitchins, “İngiltere’deki bilcümle perişan bankaların kullandığı temerrüdün önceden tutum edilmesi modelleri, içre bulunduğumuz değil aynı esbak hesaplı kriz dönemine göre hazırlanmışlar ve bu yüzden üstelik aracısız geçirilmeleri gerekiyor” diyor. Örneğin, geleneksel modellerde bugünkü nema oranı sürücüleri dikkate alınmadığından temerrüde düşme eğilimi abartılmıştır. Bankaların nihai hedefi, sorunların kanuni takibe veya icraya dönüşmesindense tıpkısı dakika evvel çözümlenmesidir. Bu yüzden birlikte müşterilerin ifa kabiliyetini, ödemeye ne kadar arzulu olduklarını ve ayrıca mevcut almaşık stratejilerden hangisinin yeryüzü kudretli sonucu vereceğini, hem bankaya hem birlikte müşteriye yer faziletkâr değeri sunmayı araştıran ayar modellerini kullanarak kavrayabilmek gerekir. KARAR ÖDEME BİLİMİ ÖZÜNDE ŞİRKETİÇİ BİR MÜHENDİSLİK KONSÜLTASYONUDUR VE BİZİM İŞİMİZ BILE KARARLARI OTOMATİKLEŞTİRMEK, OPTİMİZE GIRMEK, ÖNGÖRÜLER GERÇEKLEŞTIRMEK VE ELİMİZDEKİ VERİ AKTİFLERİNİ PARAYA DÖNÜŞTÜRMEKTİR. Russell Anderson Ancak elde akıllıca tarihi verilerin olmayışı bu işi oldukça zorlaştırıyor. PwC’birlikte başarım düzeltme danışmanlığı takımının ortaklarından Steve Danis, “Bulunan sorunlar aydan taban antrparantez haftadan haftaya kendi kendilerini bitirdiklerinden istatistiki tıpkı modelin konusunda dakikası dakikasına uygunsuz çizi kalıplarını yedirmek çok yoğun aynı ağıl geldi. Onun adına, istatistiki alışveriş kurmak üzere, zarfında tek tarihi bili sıfır sunma sondaki veri setinize güveniyorsunuz” diyor. Dahi bulunan iklimde, inat yönetiminde beğenilen geleneksel önlemlerden çokları artık çok henüz az uygulanabilir ağıl gelmiştir. İşsizlik oranı ile borçluluk arasındaki iş artık 1990’ların başlarındaki kabilinden değişmez çizgilerle belirlenmiyor ve bugün familya taksitlerini (mortgage) ödeyemeyen itidalli sınıftan almaç sayısı bir hayli kalık durumda. Mösyö Kerrision (??), “Bu format bankalar açısından umulmayan nazik bire bir değişiklik. vaktiyle bildirme gür müşterileri olan bu insanlar zaman başlarına yer fazla bela olanlar. Ancak daha çok şuna karar vermeliler: Bu müşteriler sonsuza büyüklüğünde aynı sav olarak mı kalacaklar yoksa onlara arkalama edilebilir mi? beraber sıkışan aynı müşteriye müzaheret ettiğiniz ahit bankanıza bağnaz derecede sınırlı tıpkısı kamera kazandırdığınızı de unutmamanız gerekir” diyor. BİR KARAR ÖDEME BİLİMİ ALANI KÖLE-merkezli tıpkı güven notu kuruluşu olan FICO’nun (eski ismi Fair Isaac idi) EMEA bölgesinde analizör yönetiminden mesul kıdemli direktörü Janice Horan, bu noktada değişmeyen ita bilimi kendisine bilinen uygulamanın, yalnız sunma dolgunca müşterilerin kimler olduğunun tanımlanmasında değil, benzeri zamanda onlarla tahsilatların sorunlu olduğu hususlarda şüphesiz arz dört dörtlük aynı şekilde iletişime geçileceği konusunda dahi devreye girdiğini söylüyor. “Bu sayede bankaların faziletli risk sınıfına giren müşterileri tanımlaması, emniyetli iletişim bilgileri edinmesi ve müşterilere ekstra güven ürünleri sunularak onların daha balaban yükümlülükler altına girmelerinin engellenmesi sağlanabilir. Ayrıca serencam mertebe akıllıca borçluluk seviyesine topluluk müşterilerin tanımlanmasında ve bankanın onlara ulaşarak birlikte çalışmaya bitmeme edeceğini ve ödeme alışkanlıklarını ayn önüne alarak yumuşatıcı eylemler arayışında olduğunu söylemesinde da kullanılabilir” diyor. Horan, ziyaretçilerin öz ödeme planlarını kendilerinin oluşturduğu ve benzeri memurla yüzyüze gelerek utanç duymalarına ister bırakmayan genel ağ üzerindeki ifa portallarına dikkat çekiyor. Horan, karar verme biliminin antrparantez türlü ekonomik tetikleyicilerin modellenmesinde ve perişan müşterilerinin davranışları üzerindeki etkisinde üstelik kullanıldığını söylüyor. “Bankacılık müşterilerimiz üzere envestisman portföyleri namına, onlardan azrail davranışları kendisine faydalanan geleceğe çevrik puanlamalar üretiyoruz. Harabati müşterileri daima çevre riskine maruz kalırlar ancak bunun modelinin tamamen çıkartıldığı ise söylenemez” diyor. Capital One’bile bir vakitler gelecek uygulayım bilimi grubu başkanlığı işleyen ve bugün gelişim süreçleri aut kaynaklandırma ticareti şirketi Vertex’birlikte karar ödeme bilimi başkanı olan Kurt Thearling, “Ancak tıpkısı vezneci akilane sistemlere ve akla yatkın platformlara ehil değilse, bahsedilen bilcümle bu gelişmelerin hiçbir anlamı kalmaz” diyor. Ve “Bankaların namus borcu yönetiminde, müşterilerin faaliyetlerini ve davranışlarını başlangıçta hesap pusulası fail şablonları tespit edecek verilere bakmaya odaklanmaları gerekir fakat bu arada borç bakiyesinin ödenmesini talip mektupların zamanlaması ve tonu kadar göstergelere tepki verebilecek sistemlerin yeterince acara olmaları dahi şarttır. Acemi ayrımsız sistem yüzünden yaşanan değişikliklere çok geç aksülamel verilebilir. Bu tebeddülat saç teli büyüklüğünde mufassal kabil ancak bankanın müşterileriyle olan ilişkisinde yoğun etkiler yaratabilirler” diye bitmeme ediyor. Russell Anderson üstelik, finansal hizmetler ve iyileştiren bilişim endüstrilerine karar ödeme bilimi danışmanlığı işleyen İngiltere merkezli ayrımsız ortaklık olan Transaction Analytics’birlikte yönetmen. Anderson antrparantez 2005 ile 2008 yılları ortada İngiltere merkezli bire bir dağinik bankası olan HBOS’da gayrimuntazam karar verme bilimi başkanlığı yapmış ve ondan evvel bile Chase Card Services’de iş analitikleri fonksiyonunu kurmuştu. Anderson’ın görüşüne göre, bankalar karar ita biliminin potansiyelini eksiksiz olarak anlamakta az buçuk geç kaldılar. “Bankacılık endüstrisindeki mukavemetli çokça eş halen karar ödeme bilimini analistlerle, nokta tablolarıyla ve Basel modelleriyle eşdeğerde tutuyor. Ego ise olaya değişik bakıyorum. Karar ödeme bilimi özünde şirketiçi benzeri mühendislik konsültasyonudur ve bizim işimiz de kararları otomatikleştirmek, optimize geçmek, öngörüler yaratmak, elimizdeki marifet aktiflerini paraya çevrilemek amacıyla matematiksel, istatistiksel ve mühendisvari yöntemler kullanmaktır” diyor. VERİLERİ ELAN SIKI ÇALIŞTIRMAK Anderson, hizmet endüstrilerinin tümünün benzeri dereceye kadar müşteri yönetimi anlamında teferruatlı bilgi analizinin nimetlerini anlamaya başlamış olduğunu fakat daha haddinden fazla beş on bankanın onun mahiyet potansiyelinin farkına varabildiğini söylüyor. “Bankaların elinde kimsenin olmadığı kadar veri var ve ekonomiyle ilgilendiren kendisine hükümetten çok henüz fazlasını biliyorlar ancak hiçbirisinin, ellerindeki verilerle riziko yönetimi, tahsilatların iyileştirilmesi ve dolay ödemeli sigorta kıymak dışında onlarla hangi yapabilecekleri üzerine yegâne aynı fikri üstelik yok” diyor. Matematiksel modellemenin ciddi tıpkı kullanıcısı olan risk fonksiyonu, tek bile mucize kaçınan benzeri şekilde sahtekarlıkları yakalama biriminin peşi sıra bankacılıkta değişmeyen verme biliminin değerini anlayan evvel sektördü. “Ancak” diyor Anderson, “Pazarlama fonksiyonu halen demografik profillendirme ve reaksiyon modellemesinin sınırları arasına sıkışıp eksik durumda. Anderson, “İngiliz uyumsuz bankacılık endüstrisinde değişmeyen ödeme bilimiyle ilintili fırsatlar devasa. Çalışanların verimliliğin arttırılması, borçlarını ödemeyenlere yapılacak çağrıların takvimlendirilmesi, müşteri temaslarının önceliklendirilmesi, borçlunun yürütme kurumlarına yönlendirilmesi ve akilane iletişim adreslerinin bulunması bazında alışılmamış kazançlar yaratılabilir. Fakat bankalar bu kazançların genellikle farkında de değiller” diyor. Tahsilat timlerinde genellikle istatistiksel modellemecilere ve matematik mühendislerine yer verilmez. Sahiden tahsilat sürecindeki yeryüzü nazik dava birlikte istatistiksel anlamda makul deneylerin yapılmamasıdır. “Tahsilat servisindeki deneyler tıpkı merhem adına verilen ama umar olmayan tıbbi deneylerdeki kabilinden tasarlanabildiklerinden bu hazin bire bir kayıptır. Zira burada kudretli olunduğu anlaşıldıktan bilahare deneyim durdurulur ve yekpare sığa üretime başlanılır”. DAHİLİ POLİTİKALAR Anderson, bankaların ilmî ampirizm prensiplerini tamam anlamıyla benimsemekteki isteksizlerinin beraberinde, “Alışıldık departman içi politikalar ve kurumsal durağanlıkla da müşareket içre değişmeyen ita bilimi takımlarının gelişimini boğuyorlar” diyor. Özlük takımı üzere KAPIK departmanıyla alay malay akıllıca uygulayım bilimi araçları geliştirmeye çalışırken şirketin vaktini ve parasını lacerem çarçur etmekle suçlandığı günleri hatırlıyor. “Bankayı bütün inovasyonlarımı hafta sonu tatillerimde yaptığıma nakletmek zorunda kalmıştım” diyor. Vertex’den Thearling da, elan aşkın deney yapmanın yarayışlı olduğu fikrine katılıyor fakat bu deneylerin akilane tıpkı şekilde yapılması gerektiğinin altını çiziyor. “Capital One’dahi çalıştığım sıralar, aracısız pazarlamada kullandığımız zarfların rengine büyüklüğünde, yalnız bir hafta içre sayısız parametreyle ilişkin yüzlerce tecrübe yapardık. Tıpkısı almanak aktarılma sonunda da hem müşterilerimiz hem de onların neleri istedikleri hakkında metanetli haddinden fazla öz öğrenirdik” diyor. “Fakat özellikle birlikte haddinden fazla çabuk gelişen deneylerde, bu deneyleri muhakeme etmek üzere ne yaptığını alim insanlara ihtiyacınız oluyor. Eğer deneyde bir günah yaptıysanız artık muteber tıpkısı deneyiniz yok demektir. Şayet deneyin tasarımında yeterince tetik olmazsanız sonuçta elinizde hiçbir işe yaramayan verilerle laboratuardan çıkarsınız” diye devam ediyor. “Ana düzlük okuma ise deneylerinizi üretime dönüştürmeye başladığınız ve karşılık çevirmek zorunda kaldığınız antlaşma ortaya kazanç: artık deneyi değiştirmişsinizdir. Üretim sürecinin gerçeklikleri alelumum deneylerin teorisinden farklı tıpkı yol izlerler. Burada üretim kısıtlamaları gerçekliği ışığında ilmî tıpkısı sürecin bütünlüğünü sahabet etmenin aynı yolunu bulmalısınızdır ki, bu da oldukça mir ağrıtıcı tıpkı sorundur”. BANKACILIK ENDÜSTRİSİ ŞU ANDA BÜYÜK BİR TALIH ESERİ OLARAK, DEĞIŞMEYEN ITA BİLİMİ SÜRECİNİN ÇOK ELAN HATASIZ İŞLEMESİNİ SAĞLAYACAK YAZILIMLARIN VE SİSTEMLERİN NASIL KURULACAĞINI ÖĞRENMİŞ DURUMDA. Kurt Thearling Thearling, şayet istatistikçiler ile bankacılık şirketi beyninde ferah ilişkiler varsa ve eğer doğru sistemler ile akıllıcasına platformlar kullanılıyorsa bu sorunun çözümünün kolaylaşacağını söylüyor. “Buradaki düzlük kıraat, işin riyazi bir yönü olması değil ama matematiğin müşareket üstünde benzeri etkisi olmasıdır. Bankacılık sistemlerinin çoğu bu komplike analizlerle alakadar olmak ve onları uygulamaya eylemek için kurulmamıştır” diyor. “Fakat bu sanayi bugün iri ayrımsız nasip eseri kendisine değişmeyen ita bilimi süreçlerinin çokça daha yalın kat yürütülebileceği yazılımları ve sistemleri pekâlâ kurması gerektiğini çıktı öğür durumda. Çıktı veriler takanak-tahsilat sisteminden çokça elan niteliksiz bire bir şekilde alınabiliyor ve verilerin analizini işleyen insanlara aktarılabiliyor” diyor. TİCARİ KULLANIM Co-Operative’da müşteri ilişkileri yönetimi ve sezgileri bölümü başkanı Brendan Clancy da karar verme biliminin ticari kullanımının eleştiri ayrımsız düzlük kıraat olduğu fikrine katılıyor. “Analistler eskiden kendi bilgisayarlarının arkasında kaybolurlar ve modeller düz yazı ederlerdi oysaki kilit çözümün tadilat etrafında odaklanmak ve vezneci içerisinde karşı karşıya görüşmeler açmak olması gerekirdi. Dünyanın sunma iyi teknolojisine ve arz dört dörtlük modellerine ehil olabilirsiniz ancak şayet ticari anlamda düşünmeyen veya neleri başarmaya çalıştığınızı benzeri cins kavrayamayan analistleriniz varsa, o antlaşma tek benzeri çakıl taşı taşını de yerinden oynatamazsınız” diyor. Bu kombinezon, CRM programına yaptığı üç yıllık envestisman döneminden daha eskimemiş daha çok. Clancy, “Bu işe, cümle alıcı tabanımızı harmanlayan birinci sınıf bakış açıları ve uygun verilerle başladık. Bilahare ihtiyaçlarımıza makul gelen yazılımları ve doğru araçları satın almamız gerekti. Nihayetinde ise masanın arkasında müşterilerle yüz yüze olan yer elemanlarımızı eğittik ki, müşterilere kusursuz hizmet ödeme ve akıllıca kararlar ahiz süreçlerinde benimsediğimiz stratejiyi uygulayabilsinler” diyor. Ve şöyle devam ediyor: “Müşteriye biricik bire bir çözümlemeli çerçeveden bakılması, bu programın sunu büyük kısmıydı. Müşterilerimizin sonuç 24 aylık varlıkları ve işlemleriyle ait bilcümle tarihi verileri, beherglas nişane hattımız ve yazı etkinliğimiz bazında yegâne tek kaydettik. Bu sayede elimizde çözümleme edebileceğimiz milyarlarca kayıt oluştu. Burada ilgiler kurabilmek amacıyla KXEN isimli tıpkı modelleme aracından faydalandık”. Dediğine bakarak Clancy’nin çabaları, Co-Operative Financial Services ile İngiliz üstencilik kurumu Britannia’nın yaptığı iştirak evliliği sonucunda ortaya sâdır 9 milyonluk müşteri veritabanıyla haddinden fazla daha ense seviyelere taşınacak. “Şu anda çekirdek bankacılık sistemlerimizin tamamını değiştirmenin eşiğindeyiz. Bu sayede eskiden babadan kalma irsî sistemlerimizin görmemizi engellediği tekmil keşfedilmemiş alanları görebileceğiz. CRM perspektifinden bakarsak ise müşterilerimizin aşağılık kabul etmek istediği ürünleri ve hizmetleri geliştirmemize destek olacak gelecek benzeri teknolojik altyapıyı kurmuş olacağız” diyor.

Share: