Finans Sektöründe Dijital Dönüşüm Uygulamaları ve Dolandırıcılık Tespiti

Teknolojik inovasyonlarda yaşanan gelişmeler ışığında rekabet şartları küresel düzeyde değişmiştir. Bu değişim ve dönüşümlerden finans sektörü de nasibini almıştır. Artan rekabet ile şirketlerin sürdürülebilir rekabet avantajı elde etmeleri, müşteri memnuniyeti sağlamaları ve pazar paylarını arttırmalarının yolu tüm iş süreçlerini dijitalleştirmelerinden geçmektedir. Dolayısıyla örgütlerin manuel olarak yürüttükleri tüm iş sistemlerini bilişim sistem ve teknolojilerine entegre etmeleri gerekmektedir. Bu sayede örgütsel hedeflere ulaşma noktasında daha etkili ve verimli bir yol tercih edilmiş olacaktır. Tüm bunların sistem güvenliğinin sağlanarak yapılması gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı mevcut literatür incelenerek finans sektöründe dijitalleşme olgusuna değinme ve dolandırıcılık tespitinde kullanılacak strateji ve algoritmalar hakkında uygulayıcılara ve teorisyenlere faydalı olacak kurumsal alt yapı ve içgörü sağlamaktır. Araştırma kapsamında finansal hizmetlerde dijital dönüşümü sağlayan kavramların temel unsurları ve bileşenleri verilmiş olup, dolandırıcılık tespitinde kullanılan algoritmalar incelenmiştir. Bu çalışma sonucunda dijitalleşmenin finansal ve örgütsel süreçleri büyük oranda iyileştirdiği fakat dijital sistemlerin siber saldırıları da olanaklı kıldığı sonucuna ulaşılmıştır. Dolandırıcılık tespitinde veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritmalarının faydalı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları arasında Sinir Ağları(Neural Networks), Rastgele Orman(Random Forest), Destek Vektör Makineleri(Support Vector Machines (SVM)) ve Gradyan Güçlendirme Ağaçları (Gradient Boosting Trees) algoritmalarının her biri doğruluk ve performans kriterleri açısından değerlendirildiklerinde yüksek performans gösterdikleri sonucuna ulaşılmıştır. Dolandırıcılık tespitinde algoritmalar ve farkındalık stratejilerinin uygulanmasının kurumlar lehine olduğu sonucu çıkarılmıştır.