Bankacılık sektöründe mali tahlil ve istihbaratın gelişim süreci ve teknolojik yenilikler: bir uygulama önerisi olarak duygu analizi

Abstract

Mali tahlil ve istihbarat, bankaların müşteri edinme aşamasında ve yanı sıra bireyler, yatırımcılar, finans kuruluşları, kamu otoriteleri ve daha birçok gerçek veya tüzel kişi tarafından yatırım kararları, müşteri analizleri, borç alacak ilişkileri, takip, izleme süreçlerinde kullanılabilmektedir. Müşterilerin/firmaların finansal verileri üzerinden genel kabul görmüş tekniklerle yapılan işlemler Mali tahlil; künye bilgileri, davranışsal özellikler, geçmiş dönemlere ait ödül ve başarılar, kısıtlı veya sorunlu bir durumun varlığının araştırılması ise istihbarat çalışmaları olarak tanımlanabilir. Teknolojik ve finansal gelişmelerle birlikte bankacılık sektörü mali sistem içindeki etkisini arttırmıştır. Sektörün mali sistem içerisindeki konumunu sürdürebilmek için taşıdığı kredi riskini sağlıklı şekilde yönetmesi gerekmektedir. Bankacılık sektörünün faaliyet döngüsü içinde sağlıklı kararlar verebilmek için mali tahlil ve istihbarat çalışmaları önem taşımaktadır. Risk unsuru sağlıklı şekilde yönetilmeye çalışılırken, yoğun rekabet ortamı nedeniyle karar verme süreçlerinin kısalması da sektörde yeni arayışları zorunlu hale getirmektedir. Mali tahlil ve istihbarat süreçlerinde farklı kaynaklardaki çok sayıda bilgiye en hızlı şekilde ulaşmak, doğru ve şeffaf bakış açısıyla analiz yapmak amaçlanmaktadır. Bilgi kaynaklarının çeşitlenmesi, çoğalması, bilgi yayılımının ve bilgiye erişimin hızlanması özellikle istihbarat çalışmalarında daha çok verinin, en hızlı şekilde temin edilmesini, en doğru şekilde yorumlanıp kullanılmasını gerektirmektedir. Hız ve zaman kısıtları nedeniyle insan kaynaklarının yetersiz kaldığı veya doğrudan insan kaynaklarıyla yönetilemeyecek boyuta gelen bu sürecin sistematik olarak çeşitli analiz yöntemleriyle desteklenmesi ihtiyacı doğmuştur. Algoritmalarla desteklenerek anlık olarak yorumlanacak bilgilerle Mali tahlil ve istihbarat süreçlerine katkı sağlanmış olacaktır. Günümüzde sıklıkla kullanılan dijital platformlar, sosyal medya ve haber sitelerindeki bilgilerin incelenerek istihbarat unsuru olacak şekilde anlamlı sonuç üretilebilmesi için veri analitiği yöntemlerinden yararlanılabileceği düşünülmektedir. Bu kapsamda, dijital platformlarda yer alan paylaşım veya haberlerin metin madenciliği yöntemlerinden biri olan duygu analizi yöntemi ile sınıflandırılması ve mali tahlil ve istihbarat çalışmalarında kullanılabilirliği değerlendirilmiştir. Kamuoyunda bilinirliliği yüksek ve halka açık olan dört firma hakkında dijital ortamda yer alan haber bültenleri üzerinden duygu analizi yapılmış, analiz sonuçları Mali tahlil ve istihbarat perspektifinden değerlendirilmeye çalışılmıştır. Çok sayıda içerik üzerinden sözlük tabanlı duygu analizi yaklaşımıyla hazırlanan model üzerinden firmalarla ilgili haberler olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılmıştır. Müşteri/firmaya sosyal medya veya haber bültenleri üzerinden yapılan duygu analizinin tek başına anlamlı bir sonuç doğurmayabileceği düşünülmekle birlikte, genel bir fikir vermesi açısından faydalı olabileceği değerlendirilmektedir. Mali tahlil ve istihbarat uzmanı tarafından yürütülen süreçte kısıtlı zaman içerisinde belirli sayıda haber-bilgi okunup yorumlanırken, duygu analizi ile çok kısa sürede çok daha büyük veri/bilgi havuzundan çıkarım yapabilmek mümkün olmaktadır. İnternet ortamında spekülatif haber veya içeriklerin yer alması ve Türkçenin sondan eklemeli yapısı duygu analizinin kısıtları olarak öne çıkmaktadır. Analiz yapılacak sektöre ilişkin özel bir duygu sözcüğünün oluşturulması analizi daha sağlıklı hale getirebilecektir.Financial analysis and intelligence can be carried out on a wide scale in the customer relations phase of banks, as well as in investment decisions, customer analyses, debt relations, monitoring, monitoring and use of funds by individuals, financial institutions, public authorities and many other real or legal persons. Analysis of financial transactions made using generally accepted techniques on the financial data of customers/companies; Imprint information, behavioral characteristics, characteristics and achievements of past periods can be carried out as intelligence studies in case of a limited or problematic situation. With technological and financial developments, the financial system capacity of the banking sector has been increased. In order to maintain the financial system content of the sector, the credit risk it carries must be managed in a healthy way. We attach importance to financial analysis and intelligence studies in order to make sound decisions regarding the activities of the sector. While the risk component is tried to be managed in a healthy way, decision-making is shortened in the intensely competitive environment and, as a result, new searches are made mandatory. In financial analysis and financial analysis, it is aimed to quickly access many factors from different sources and to analyze with an accurate and transparent perspective. It is necessary to diversify and increase the flow of information, to accelerate information dissemination and data access, and to provide more data in the fastest way possible, especially in intelligence studies, and to interpret and segment it in the most accurate way. This system, which has become insufficient due to speed and time constraints or has reached a level that cannot be managed directly with human resources, is the birth of existing ones with various analysis methods. Supported by algorithms, financial analysis and comprehensive contributions will be provided with dynamically interpreted information. Data analysis methods can be used to produce meaningful results as an intelligence element by examining the information on digital platforms, social media and news sites that are frequently used today. This ability was evaluated by classifying the posts or news on digital platforms with the sentiment analysis method, which is one of the text mining methods, and the usability of financial analysis and intelligence studies. Sentiment analysis was carried out on digitally folded news releases about four publicly traded companies, and the results of the analysis were distributed for evaluation from the perspective of financial analysis and intelligence. News about companies is not classified as positive, negative or neutral through the model presented with a dictionary-based sentiment analysis approach over a large number of contents. Although it is thought that sentiment analysis conducted on customer/company through social media or newsletters can produce a meaningful result on its own, it is also considered to be useful in generating a general idea. While the process carried out by financial analysis and intelligence experts reads and interprets a certain amount of news and information in a limited time, it is possible to make inferences from a much larger data/information pool in a very short time with sentiment analysis. The presence of speculative news or content on the internet and the agglutinative structure of Turkish are highlighted as limitations of sentiment analysis. The analysis can make a more accurate analysis of sentiment changes specific to the sector to be conducted.