Sahibinden satılık kişisel veri!

Tamer IŞITIR

Türk tüketicilerin %29’u, karşılığında net bir fayda görmesi durumunda verisini bankacılık kaynaklarıyla paylaşmaya olumlu bakıyor. Dünyanın lider bilgi hizmetleri şirketi Experian’ın araştırmasına göre bu oran, yüzde 20 olan Avrupa ortalamasının üzerinde bir seviyeye işaret ederken, özellikle indirim teklifleri, ücretsiz bankacılık hizmetleri, kredi faizlerinde ve şartlarında farklılaşma gibi konular tüketicilerin ilgisini cezbediyor.

43 ülkede, 20 binin üzerinde çalışanıyla 1,4 milyar kişi ile 190 milyonu aşkın firmanın finansal verilerini saklayan, işleyen ve skorlayan Experian, kurumların doğru ve hızlı kredi vermeleri için karar süreçlerine, müşteri deneyimine ve dolandırıcılık riskini minimize etmeye odaklanıyor. Dünya genelindeki 23 kredi bürosunun yanı sıra 23 yıldır da ülkemizde faaliyet sürdüren Experian’ın Türkiye Genel Müdürü Samile Mümin, görevindeki ikinci yılını tamamlarken DÜNYA’ya özel açıklamalarda bulundu.

“Mükemmel fırtına”yı deneyimledik

Pandeminin en yoğun günlerinde görevi devraldığını söyleyen Samile Mümin, “mükemmel fırtına” olarak adlandırdığı süreçte en büyük iki şansının yetkin bir liderlik ekibi ile müşteri ilişkileri konusundaki tecrübesi olduğunu anlattı. Mümin, “Aynı zamanda Experian’ın re-organizasyon sürecinden geçtiği bir dönemde gerçekleşti bu değişiklik. Hem makro seviyede daha önce hiç deneyimlenmemiş bir krizi yönetmek hem de lokalde, özellikle nitelikli çalışan profillerinin ülkeyi terk ettiği, yeni çalışma modelleri sebebiyle konvansiyonel işgücü piyasasından çekilmelerin yaşandığı hem de özellikle e-ticaret ve fintek alanlarındaki agresif yatırımlarla birlikte analitik ve teknik profillerde tüm zamanların en yüksek hareketliliğine şahit olduk. Enflasyonist ortamın da tetiklemesiyle tam anlamıyla bir ‘mükemmel fırtına’ ortamını deneyimlemek durumunda kaldık” dedi.

Kredi karar destek çözümleri alanında hem yazılım hem de analitik danışmanlık anlamında Türkiye’de pazar lideri olduklarını aktaran Mümin, büyük veri ve karar otomasyonu ile uğraşan başta bankalar, telekom operatörleri, kredi kayıt büroları olmak üzere tüm kurumlarla iş ortaklığı yaptıklarını belirtti.

Softtech ile kodlamasız ML platformu Convex’i geliştirdi

Türkiye’nin kayıt dışı ekonominin ve belgelenemeyen gelirlerin yoğun olduğu bir ülke olduğunu dile getiren ve bu noktada isabetli ölçüm yapabilmenin kurumların doğru kredi ve risk yönetimi yapabilmesi için elzem olduğunun altını çizen Mümin, “Bu alanda biz hem makine öğrenmesi tekniklerini ilk kullanan kurum olduk hem de farklı alternatif veri kaynakları ile modellerimizi zenginleştirmeyi ve tahminleme performansını arttırmayı başardık. Müşterilerin cari işlem hareketlerinin taranıp makine öğrenmesi (ML) ile içgörü yaratılması, Web’deki verilerin, lokasyon bazlı bilgilerin kullanılması gibi pek çok alanda çalışmalarımız oldu. Kredi Kayıt Bürosu (KKB) ile birlikte tüm sektöre yeni bir bakış açısı getiren Web Skor (WS) ve Ticari Borçluluk Endeksi (TBE) gibi çalışmalarımızı tamamladık, kullanıma açtık. Geçen sene yerel partnerimiz Softtech ile birlikte IP’si tamamen Türk geliştiricilere ait ilk kodlama gerektirmeyen ML ve model otomasyon platformu “Convex”i geliştirdik” diye konuştu.

Samile Mümin, yeni dönemde ise Servis Modeli Bankacılığı (BAAS) ve Açık Bankacılık konularında yatırım ve işbirliklerini sürdüreceklerini bildirdi.

Baby Boomer ve X jenerasyonu fiziksel; milleniallar ise davranışsal biyometrik önlemlere yatkın

Son hazırladığımız Dolandırıcılık Raporu’muza göre dijital müşteri güvenliği ile deneyiminin dengesini öncelik olarak belirleyen kurumların oranı yüzde 70’le tüm zamanların en yüksek seviyesinde. Global ölçekte online işlem yapan kişilerin yüzde 58’i ya kendileri online dolandırıcılığa maruz kalmış yada maruz kalan birini tanıyorlar. XDolandırıcılıkla mücadele araçlarında OTP (One Time Passwords) hala tüketicilerin yüzde 96’sı tarafından kullanılıyor.

Baby Boomer ve X jenerasyonu fiziksel biyometrik önlemlere (parmak izi, retina, damar yapısı gibi) sıcak bakarken; Milleniallar, davranışsal biyometrik önlemleri daha çabuk özümsüyor. Bunlara örnek olarak da mouse hareketleri, klavye kullanım kalıpları veya ses analizinizi verebilirim.

Yapay Zeka da dolandırıcılığı önlemek anlamında elimizi kuvvetlendiren en önemli silahlardan biri haline geldi. Modelleme ve analitik tekniklerinin performansının AI ile birlikte çok daha fazla arttığını ve daha isabetli bir şekilde dolandırıcılığı tespit edebildiğimizi söyleyebilirim.

“Experian çalışanının enflasyon yüzünden alım gücünü kaybetmesi söz konusu olamaz”

“Great Place To Work” araştırmasında sertifikasyona layık bulunmak heyecan verici. Çalışan anketlerinde gördüğümüz ve odaklanmaya karar verdiğimiz 3 temel alan oldu. Bunun ilki ve en önemlisi “doğru ödüllendirme mekanizması”. Özellikle enflasyonist ortamda; hem çalışanların alım gücünü düşürmeyecek hem de yüksek performanslı arkadaşların pozitif ayrışmasını sağlayacak bir yapı kurma gereği doğuyor. Bizim yönetim olarak belirlediğimiz yaklaşım, 3 aylık periyotlarda tüm çalışanlarımızın maaşlarının enflasyon oranında otomatik olarak güncellenmesi ile başladı. Dolayısıyla, hiçbir Experian-Türkiye çalışanının enflasyon yüzünden alım gücünü kaybetmesi söz konusu olamaz. Bu istisnasız tüm çalışanlarımıza uygulanır. Odaklandığımız diğer iki konu da “iş yükü” ve “kariyer planlaması” oldu.

Aktif Bank’la “Ekonomide Aktif Kadınlar”

Aktif Bank ile hayata geçirdiğimiz “Ekonomide Aktif Kadınlar” projesi ise Türkiye Grameen Mikrofinans Programı işbirliği ile dar gelirli mikrogirişimci kadınların faaliyetlerini desteklemek için ortaya çıktı. Aktif Bank, proje kapsamında 1.000 girişimci kadına faizsiz mikro-kredi sağlıyor. Krediyi alanların neredeyse tamamı ilk defa kredi kullanma imkanı bulan kadınlar. Experian olarak biz ise “Finansal Geleceğini Yönet” isimli eğitim programı ile kadınları girişimcilik yolculuğunda desteklemeye çalışacağız.

Convex’e 8 ayda 5 yatırım

Convex platformu ile makine öğrenmesi modelleri, teknik kaynaklara ya da uzmanlara gereksinim duyulmadan geliştirilebilir hale geldi. Bunun, dünyada da çok hızlı yayılan “Low Code/No Code” akımının ülkemizdeki en yetkin örneği olduğunu söyleyebilirim. Yani, veri bilimcisi olmayan kişilerin 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 aşırı borçlanma eğilimi ve borç yüküne girme ihtimallerini ve bunun sonucunda da ödeme yükümlülüklerini yerine getirebilmelerini tahminliyor. Klasik modellere göre 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 yine ticari nitelikli müşterilerin hiçbir finansal bilgisini baz almadan, sadece internetteki bilgilerini tarayarak, borç yükümlülüklerini yerine getirme olasılıklarını yine makine öğrenmesi modelleri ile tahminliyor. Bu modelin değişkenleri Google, Google Maps, sosyal medya, haber siteleri, ticaret odaları gibi kaynaklar... Web skor; hem haklarında sınırlı finansal veriye sahip olduğumuz müşteri segmentinde hem de finansal tarihçesi ve veri 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.