• En yeniler

    Küçük bir bankadan büyük bir kredi kartı şirketine...

    Veri bilimi teknikleri uygulanmadan önce her kredinin default (kredinin geri ödenmemesi) ihtimali bir bankacı tarafından kişisel olarak değerlendiriliyordu. Dolayısıyla, bu iş çok zaman kaybettiriciydi ve işin güvenilirliği azdı. Ama default ihtimalinin sayısal olarak modellenmesi ile binlerce kredi kararının bir anda verilebilmesi sektörün hızlı büyümesini ve gelişmesini sağladı.

    O zamanlar (90'lardan bahsediyoruz) genelde bütün kredi kartlarında faiz oranları aynıydı. Böyle olmasının başlıca iki sebebi vardı: 1) Bankaların bilgi işlem sistemleri değişken fiyatlarla büyük çapta başa çıkabilecek kapasitede değildi. 2) Bankalar farklı fiyat stratejisini müşterilerin ayrımcılık olarak algılayacaklarını düşünüyorlardı.

    90'ların başına Richard Fairbank ve Nigel Morris bilgi teknolojilerinin artık daha sofistike modelleme yapmaya izin verecek kadar gelişmiş olduğunu fark ettiler ve farklı kredi çeşitleri geliştirdiler (farklı faiz oranları, farklı limitler, başka bankadan para transfer edenlere daha düşük faiz oranları, çekilen kredinin belli bir yüzdesini nakit olarak geri verme, alışveriş başına kazanılan puan sistemleri gibi).

    Fairbank ve Morris zamanın büyük bankalarına giderek onlara danışmanlık yapmak istediklerini söylediler ama hiçbirini ikna edemediler. Büyük bankalar olmayınca daha küçük bankalara yöneldiler ve Virginia eyaletinde küçük yerel bir banka olan Signet Bank ile anlaşma sağladılar.

    Signet Bank yöneticileri doğru stratejinin sadece kredilerin default olasılığını değil; aynı zamanda o kredinin getireceği karı modellemek olduğuna inanıyorlardı. Banka, kredilerin çoğundan kar elde edemediği hatta bir kısmından zarar ettiği için müşterilerin sadece küçük bir kısmının bu işten gelen karın kaynağı olduğunu biliyorlardı.

    Banka şöyle düşünüyordu: Bir kredinin getireceği karı modelleyebilirsem, en iyi müşterilere rakiplerimin sunduğundan daha iyi kredi teklifleri sunarım. Böylece hem kendi en iyi müşterilerimi tutarım hem de büyük bankaların en iyi müşterilerini kaparım.

    Strateji hemen devreye alındı ama çok geçmeden bir problem ile karşılaştılar. Müşterilere teklif edilecek yeni kredi çeşitlerinin getireceği karı modellemelerini sağlayacak veriye sahip değillerdi. Sahip oldukları veri eski sisteme aitti. Bu veri de iki yönden işlerine yaramıyordu. 1) Eski default modeline göre kredi verilebilir notu alan müşterilerden elde edilmişti. 2) Bu veri ancak geçmişte önerdikleri kredi çeşitlerinin karlılığını modellemeye yarayabilirdi.

    Peki, problemin üstesinden nasıl gelindi?

    Yöneticiler veri biliminin çok temel bir stratejisini uygulamaya karar verdiler. Onlara bir maliyeti olsa bile sordukları soruyu cevaplamak için gerekli olan veriyi toplamak. Takip ettikleri strateji: Farklı kredi çeşitlerinin karlılığını modellemeyebilmek için müşterilere rastgele farklı krediler önerildi. Bu şekilde para kaybedilmesi muhtemel elbette. Bu strateji saçma da gelebilir. Ama bu kaybedilen para aslında veri toplamanın bedeli. Veri için yaptığınız bu yatırım daha sonra kendi masrafınızı çıkarıp sizi kara geçirecek mi sorusuna "evet" diyebildiğiniz sürece veri toplamanız mantıklıdır.

    Signet Bank kredileri rastgele dağıtmaya başladığı zaman ilk başta batık kredilerin sayısı çok arttı. Banka, batık oranlarında sektörde %2.9 ile lider konumundayken bir anda batık oranları %6'ya çıktı. Bir kaç yıl boyunca zararlar devam etti. Hisse sahiplerinin şikayetlerine rağmen banka bu kayıpları bir yatırım olarak gördüğü için veri toplama sürecinde ısrarcı oldu.

    Nihayet meyveleri toplamaya başladılar. Signet Bank'in kredi kartı operasyonları o kadar çok kara geçti ki bankanın diğer operasyonları işleri yavaşlatır duruma geldi. Bu yüzden kredi kartı grubu bankadan ayrılıp yeni bir şirket oldu. Baştaki iki adamı hatırlıyorsunuz değil mi? Fairbank bu şirketin Başkan ve CEO'su ve Morris ise Genel Müdür ve COO'su oldu. Bu ikili yeni şirkette veri bilimini sadece yeni müşteri kazanmak için değil; aynı zamanda var olan müşterileri tutmak amacıyla da kullanmaya başladılar. Bir müşteri arayıp kredi kartı şartlarında iyileştirme istediğinde veriye dayalı modeller hemen farklı hareketlerin karlılık oranları hesaplıyor ve bilgisayar ekranında bu hareketler karlılık oranına göre sıralanıyordu. Ona göre müşteriye yeni bir kredi teklifi sunuluyordu veya eski şartların değiştirilemeyeceği söyleniyordu.

    Evet...

    Signet Bank'i belki hiç duymadık. Ama bu bankadan ayrılan kredi kartı şirketinin adını çoğumuz duyduk: Capital One. :-)

    Fairbank ve Morris'in şirketi hızla büyüdü ve sektörde en çok kredi kartı verip en düşük batık kredi oranına sahip birkaç şirketten biri oldu.

    Capital One büyürken veri bilimi uygulamaları yatırımına devam etti ve 2000 yılında kendi deyimleriyle bu bilimsel testlerden 45 bin tanesini gerçekleştirdiği rapor edildi.

    (Kendi cümlelerimi de içermekle beraber çoğu yukarıdaki kaynağa aittir)

    Hiç yorum yok

    Post Bottom Ad