Kredi Tahminleme Dünyasına Yapay Zeka Etkisi

TRAI Podcast serisinin bu bölümünde kredi risk tahminlemesi projelerini ve bankacılık sektöründeki yapay zeka uygulamalarını Yapı Kredi Teknoloji’den Uğur Gürkan Tosun ve Salih İmece ile konuştuk.

Bankacılık ve finans sektörü dijitalleşme sürecine birçok sektöre göre daha önceden başladığı için değer yaratma potansiyeli en yüksek olan sektörlerden biri olarak göze çarpıyor. Bu kapsamda yapay zeka projelerine öncelik veren bankalar ve finans şirketleri, geliştirdikleri yapay zeka projeleri ile iş dünyasına değer katıyor; başarılı kullanım alanı örnekleri oluşturuyor. 

Yapı Kredi Teknoloji tarafından geliştirilen kredi risk tahminlemesi çözümü ROCKET ile bankacılık ve finans sektöründeki yapay zeka trendlerini, Yapı Kredi Teknoloji Uygulamalı Veri Bilimi Ar-Ge Mühendisleri Uğur Gürkan Tosun ve Salih İmece, Betül Kübra Ekinci’ye (TRAI Ekosistem Yöneticisi) anlattı.

TRAI Podcast’ten Başlıklar

  • Kredi riski tahminlemesi nasıl bir problem ve yapay zeka teknolojileri bunu çözmede neden önemli?
  • Kredi risk tahminlemesi yapan ROCKET projesi nedir? ROCKET’in kullanım alanları ve çıktıları neler?
  • Yapay zeka kredi tahminleme dünyasına nasıl bir değer katıyor? ROCKET’i hayata geçirirken kullanılan veri kaynakları neler?
  • Bankacılık ve finans sektöründe verinin bir proje çıktısı haline gelmesi sürecindeki yolculuğu nasıl oluyor?
  • Bankacılık ve finansta makine öğrenmesinin kullanıldığı farklı alanlar neler?
  • Açıklanabilir yapay zekanın önemi nedir?
  • Gelecekte bankacılık ve finans sektörü teknoloji ile nasıl dönüşecek?

Uğur Gürkan Tosun

Yapı Kredi Teknoloji şirketi Uygulamalı Veri Bilimi bölümünde Ar-Ge mühendisi olarak çalışan Uğur Gürkan Tosun, 2018’de Koç Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünden mezun oldu. 2020’de başladığı Boğaziçi Üniversitesi Yazılım Mühendisliği yüksek lisans programını tamamlayan Uğur Gürkan Tosun, yazılım mühendisliği ve makine öğrenmesi alanlarında çalışmaya devam etmektedir.

 

Salih İmece

Yapı Kredi Teknoloji şirketi Uygulamalı Veri Bilimi bölümünde Ar-Ge mühendisi olarak çalışan Salih İmece 2016’da Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği bölümünden mezun oldu. Ardından İstanbul Teknik Üniversitesi’nde Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans programını bitiren Salih İmece, 2020’den itibaren de İstanbul Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü’nde doktora öğrencisi olarak çalışmalarıma devam etmektedir. 

 

TRAI Podcast serisini dinlemek için tıklayınız. 

TRAI

Recent Posts

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

4 gün ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

5 gün ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

1 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

2 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

3 hafta ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

3 hafta ago