2016 yılında kurulan yerli (finansal teknoloji) fintech şirketi Fanaliz, geliştirdiği yapay zeka çözümüyle kredi notu skorlamasını reel hayata taşımaya hazırlanıyor. Kredi Kayıt Bürosu’nun (KKB) Findeks markası altında hem bireylere hem de şirketlere yönelik risk raporu sunduğunu aktaran Fanaliz’in kurucu ortağı Atakan Yücel, “Kredi notunun yanı sıra yüzlerce değişken içeren rapordaki değişkenlerin karar alma süreçlerinde kullanılması ve yorumlanabilmesi için şirketlerin gözle analizin ötesine geçerek, gelişmiş algoritmalara sahip olması gerekiyor. Biz yüzlerce veri setini şirketlerin kendi iç verileri dahil farklı veri kaynaklarıyla birleştirerek, saniyeler içerisinde sonuç üreten çözümler sunuyoruz” dedi.
Farklı ihtiyaçlara yönelik birden fazla algoritmayı entegre edip, aynı anda çalıştırdıklarını ifade eden Yücel, “Örneğin, bir kişi belirli bir kirayı ödeyebilir mi? Ödeyemez mi? gibi çözümler de sunuyoruz” diye konuştu.
FİNANSAL PARMAK İZİNİ ÇIKARACAK
Kiracıların skorlanması konusunda geliştirdikleri algoritmayla ev sahiplerinin, potansiyel kiracı adaylarının kimlik ve cep telefonu bilgisini doğrulayarak, ödeme yeterliliğini ölçebildiğini belirten Atakan Yücel, “Bu araçla, kişinin finansal dünyadaki resmini çekiyoruz. Müşterilerin finansal parmak izini çıkarıyoruz. Örneğin kiracı adayı, 2000 TL’lik bir evin kirasının ödemesinde sıkıntı yaşamamakla birlikte, 4000 TL’lik bir ev için aynı düzeyde ödeme performansı göstermeyebilir. Biz, kiracının gelirini de algoritmalarımız aracılığı ile tahmin ederek, finansal ödeme yeterliliğini de risk ölçüm süreçlere dahil ediyoruz. Kiracı ve ev sahibi arasındaki ilişkinin dijital bir çözüm ile gerçekleştirilmesi, süreci güvenli ve verimli hale getirmenin yanı sıra kağıt ve işlem yükünü de ortadan kaldırıyor” dedi.
‘RİSKİ ÖLÇMEK İÇİN SADECE KREDİ NOTU YETERLİ DEĞİL’
Alacak riskinin ölçülmesi ve yönetilmesi için dijital çözümler geliştirdiklerini belirten Yücel, şunları söyledi:
“Günlük araç kiralama işlemlerinde risk ölçümü, ev sahibi kiracı ilişkisinde kiracı ödeme yeterliliğinin ölçümü, B2B satışlarda risk ölçümü ve tekrarlanan ödemeli iş modeline sahip şirketlerde portföy riskinin derecelendirilmesi sunduğumuz çözümler arasında.”
Risk analizinin ölçümlenmesinde sadece kredi notuna bağlı olarak hareket edilmemesi gerektiğinin altını çizen Fanaliz’in kurucu ortağı, “İlerleyen süreçte, Türkiye’de Findeks örneğinde olduğu şekilde farklı veri kaynaklarına erişim imkanı oluşacaktır. Örnek olarak Sosyal Güvenlik Kurumu’nun kişilerin onay vermesi halinde çalıştığı şirket ve maaş detaylarının paylaşılmasına yönelik bir API geliştirdiğini varsayalım. Ek bir geliştirmeyle bu verileri de sistemimize dahil ederek karar algoritmalarımızda kullanabiliriz. Bu anlamda talep edilmesi halinde sosyal medya ve lokasyon verisi dahil birçok kaynaktan gelen veriyi karar alma süreçlerinde kullanabiliriz” dedi.
TÜRKİYE’NİN ÜÇTE BİRİ BANKA SİSTEMİ DIŞINDA
Dünya genelinde yetişkin nüfusun 1.7 milyarlık bir kısmının bankacılık sistemi dışında (unbanked) yer aldığına, Türkiye’de ise yetişkin nüfusun yüzde 31’lik kısmının bankacılık sisteminin dışında olduğuna dikkat çeken Atakan Yücel, bu kesimin skorlanması için yapılabilecekler konusunda şunları söyledi:
“Bankada hesabı olmayan veya yeterli kredi geçmişine sahip olmayan müşterilerin kredi riskinin skorlanması finansal dünyaya erişimi kolaylaştıran önemli etkenlerden biri. Kamusal anlamda da büyük fayda getirecek bu dönüşümü sağlamak için de, yurtdışındaki örneklerle benzer şekilde alternatif veri kaynaklarının kredi risk değerlendirme sürecinde kullanılması gerekiyor. Örnek olarak ABD’de ilgili kişilerin fatura ödeme verileri ile birlikte kira ödeme verileri kredi skorlamasında kullanılıyor. Skor üretilemeyen önemli bir müşteri kitlesinin risk ölçümü işlemi de bu şekilde gerçekleştirilebiliyor.”
FATURA ÖDEME VE SOSYAL MEDYA VERİLERİ DE KULLANILIYOR
Fanaliz olarak fatura ödemesi şeklinde çalışan şirketlerin sadece iç verisini kullanarak şirketlere özel kredi skoru ve derecelendirme sistemleri geliştirdiklerini anlatan Yücel, “Türkiye’de de ABD’de olduğu gibi bir sistemin kurulabilmesi için bankacılık dünyası ile alternatif veriye sahip diğer firmaları bir araya getirip, bu datadan anlamlı modeller geliştirecek şirketlere gereksinim var. Bu çerçevede ilgili oyuncuları bir araya getirmeye yönelik çalışmalarımıza devam ediyoruz” diye konuştu.
Atakan Yücel, “Fatura ödeme verilerine ulaşma noktasında şirketlerle görüşüyoruz. Finansal ve cep telefonu başta olmak üzere fatura ödemesi verileri dışında dijital ayak izleri dediğimiz veriler (lokasyon, sosyal medya, mobil data, telefon kullanımı v.b.) üzerinden değer üretme konusunda bu yıl içerisinde yeni bir projeye başlayacağız” dedi.