Yapay sinir ağı kullanılarak banka müşterilerinin mevduat tercihi tahmini

Abstract

Yapay sinir ağları, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir yapay zekâ teknolojisidir. Yapay sinir ağı ile bir nevi basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Yani biyolojik nöron hücrelerinin ve bu hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu sinaptik bağın dijital olarak modellenmesidir. Bu sinir ağları toplu veriye sahip her alanda kullanılabilir. Bankalar da bu alanlardan biridir. Bankalar, tasarruf sahipleri aracılığıyla topladığı mevduatlar ve fonlar ile finansal faaliyetler gerçekleştiren, ülkeleri kalkındıran, müşterilerine güvenli bir finansal hizmet sunan, çok fazla sayıda müşteriye sahip kurumlardır. Amaçları müşteri memnuniyeti temelli bir kazançtır. Bankaların müşterilerinin kapsamlı ve detaylı verilerine sahip oldukları göz önünde bulundurulduğunda, bu kurumların yapay zekâdan faydalanması hem kârlılık hem de müşteri memnuniyeti açısından kritik öneme sahiptir. Bu projede ileri beslemeli yapay sinir ağı kullanılarak UCI Machine Learning Repository Archive adlı veri deposundaki ‘Banka Pazarlaması Veri Seti’ kullanılıp bir ‘Sınıflandırma’ modeli oluşturulması için bir araştırma yapılmış ve model oluşturulmuştur. Toplamda 45212 banka müşterisinin belirli demografik verileri ve bazı istatistiki verileri hakkında yazılan veri seti MATLAB adlı kodlama programında kullanılmış ve eğitilen model hakkında elde edilen sonuçlardan bahsedilmiştir. Hangi verinin mevduat tercihini ne kadar etkilediğine değinilmiştir. Ayrıca verilere dayanarak bazı önerilerde de bulunulmuştur.