Finans Sektöründe Dijital Dönüşüm Uygulamaları ve Dolandırıcılık Tespiti

Yıl 2024, Cilt: 2 Sayı: 2, 1 - 26, 31.10.2024

Habibe Aktay , Yeşim Pınar Sarıca

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Dijital Dönüşüm, Finans Sektörü, Siber Tehdit, Dolandırıcılık Tespiti

Kaynakça

• Accenture. (2016). Türkiye Dijitalleşme Endeksi, https://www.accenture.com/ t20170202T045842Z__w__/tr-en/_acnmedia/PDF-42/Accenture-HBR-Rapor-Vodafone. pdf.
• Adalı, E. (2017). Yapay Zekâ. İTÜ Vakfı Dergisi, 75, s. 8-13.
• Aliyeva, B. (2016). “Bankacılık sisteminde internetin olumlu ve olumsuz yönleri”, İnönü Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1): 237-252.
• Akşam, 2020. “Siber güvenlik tehditleri nelerdir? Tehdit türleri ve siber saldırıların önlenmesi nasıl olur?”, Akşam, https://www.aksam.com.tr/teknoloji/siber-guvenlik-tehditleri-nelerdir-siber-guvenlik-konusunda-nelere-dikkat-edilmeli/haber-1137402. (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Altuğ, Ş. (2021). “Banka veya kredi kartlarının kötüye kullanılması”, Uyuşmazlık Mahkemesi Dergisi, 17: 1-44.
• Arner, Douglas W., Janos Barberis, ve Ross P. Buckley (2017). “FinTech, RegTech and the Reconceptualization of Financial Regulation.” Northwestern Journal of International Law and Business.
• Balasoto, C. (2024). “The Importance of Digitalization in Business in Today’s Digital World”, Linkedin, 3 Ocak. https://www.linkedin.com/pulse/importance-digitalization-business-todays-digital-world-balasoto-7chuc (Erişim tarihi: 10 Şubat 2023).
• Başer, E. & Akıncı, S. (2020). “Kullanıcı Deneyimi ve Kişiselleştirme Bağlamında Bir Dijital Platform İncelemesi” Selçuk İletişim Dergisi, 13(2): 866-897.
• Bello., H., O., Courage, I.., Toluwalase, V., Iyelolu. (2024). 2. Implementing machine learning algorithms to detect and prevent financial fraud in real-time. Computer science & IT research journal, doi: 10.51594/csitrj.v5i7.1274
• Bharadwaj A., El Sawy O., Pavlou P.A. & Venkatram N. (2013). Digital Business Strategy: Toward a Next Generation of Insights. MIS Quarterly, 37(2): 471-482.
• Blockchain Use Cases, “What are the Benefits of Blockchain in Finance?” https://consensys.io/blockchain-use-cases/finance. (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Blockchain Türkiye, 2019. “Avrupa Merkez Bankası yetkilisinden açıklama: Kripto masalı sona erdi”, Blockchain Türkiye, 8 Ocak. https://bctr.org/avrupa-merkez-bankasi-yetkilisinden-aciklama-kripto-masali-sona-erdi-7215/ (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Bolat, C. (2020). “Siber saldırılara karşı meşru müdafaa hakkının uluslararası hukuk açısından incelenmesi”, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Uluslararası İlişkiler Anabilim Dalı Tezi.
• Casanova, Kylene (2016). “90% say blockchain will significantly impact EU payments by 2025 – EPC poll” Cash and Treasury Management File, 10 Ağustos. https://ctmfile.com/story/90-say-blockchain-will-significantly-impact-eu-payments-by-2025-epc-poll (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Çakar, Tarık; Çil, İbrahim ve Kurt, Akif, (1997). “Uzman sistemlerin tasarımı, geliştirilmesi ve bilgi mühendisliğinin rolü”, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1: 33-40. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/193047
• Deloitte, (2017). Connecting global fintech: Interm hub review 2017, https://www2.deloitte.com/tr/en/pages/finance/articles/atale-of-44-cities-global-FinTech-hub-federation-gfhfconnecting-global-Fintech-hub-report.html.
• Di Palo, N. (2017). “Teachable robots are the new programmable robots, How the paradigm is shifting from programming to teaching machines”, Medium, 28 Kasım. https://www.linkedin.com/pulse/smart-robots-convergence-ai-robotics-baleshwar-yadav (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Digital Europe (2020). “Dijital Çağ İçin Dönüşüm Gündemi” Digital Europe’un 2020 Vizyonu.
• Elçiboğa, K. (2018). “Kartlı Ödeme Dolandırıcılık Türleri, Risk ve Mali Sorumlulukları”, FinTechTime, 17 Şubat. https://fintechtime.com/2018/02/kartli-odeme-dolandiricilik-turleri-risk-ve-mali-sorumluluklari/.(Erşim tarihi: 20 Mart 2024).
• England, J. (2022). “Technology in Fintech and the story of Online Banking”, FinTech, 08 June. https://fintechmagazine.com/banking/fintech-timelines-and-the-story-of-online-banking (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• EY-Capital Markets (2016). “Innovation and the FinTech Landscape, How collaboration with FinTech can transform investment banking” https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/en_gl/topics/emeia-financial-services/ey-capital-markets-innovation-and-the-fintech-landscape.pdf (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Fernado, C. (2018). “Evolution of distributed systems”, Linkedin, 24 Mart. https://www.linkedin.com/pulse/evolution-distributed-systems-chanaka-fernando (Erişim tarihi: 10 Şubat 2023).
• Finaratz 2023. “E-Para Kuruluşları için Dijital Cüzdanlar”, Finartz, 25 Ağustos. https://tr.linkedin.com/pulse/e-para-kurulu%C5%9Flar%C4%B1-finartz (Erişim tarihi: 10 Şubat 2023).
• Gürgüze, G. & Türkoğlu, İ. (2019). “Kullanım Alanlarına Göre Robot Sistemlerinin Sınıflandırılması” Fırat Üniversitesi Müh. Bil. Dergisi, 31(1): 53-66.
• Google trends. (2018). Bigdata. google.com, https://trends.google.com/trends/explore? date=all&q=big%20data
• Han Y. (2024). 3. An Investigation of Machine Learning Applications in the Financial Fraud Detection. Advances in Economics, Management and Political Sciences, doi: 10.54254/2754-1169/98/2024ox0125
• Harding, M., Hersh, J. Big Data in Economics. IZA World of Labor (2018). 451 doi: 10.15185/izawol.451
• Habib, G., Sharma, S., Ibrahim, S., Ahmad, I., Qureshi, S., ve Ishfaq, M. (2024). “Blockchain Technology: Benefits, Challenges, Applications, and Integration of Blockchain Technology with Cloud Computing”, Future Internet, 14(11): 41
• Hassani, H.; Silva, Emmanuel S.; Unger, S.; Taj M., Maedeh; Mac F., Stephen 2020 “Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What Is the Future?” Al Basel 1 ( 2): 143-155.
• Hepaktan, C.E., Şimşek, D. (2022). “Industry 4.0 and The Future of The Labor Market”. İzmir Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 80-88.
• Holotiuk, F., Pisani, F., Moormann, J. (2017) The Impact of Blockchain Technology on Business Models in the Payments Industry, in Leimeister, J.M.; Brenner, W. (Hrsg.): Proceedings der 13. Internationalen Tagung
• Wirtschaftsinformatik (WI 2017), St. Gallen, S. 912-926 Istanbul Feasibility Study IFC (2009), Deloitte Consultancy on behalf of The Banks Association of Turkey. https://www.tbb.org.tr/english/raporing.pdf
• Kiraz, O. Z. (2021). “Siber Güvenlik Bağlamında Yeni Tehdit Algılamalarının Türkiye’nin Güvenlik Politikalarına Etkileri”, Journal of Management Theory and Practices Research, 2(2): 69-88.
• Mah, P. M. (2022). “Analysis of artificial intelligence and natural language processing significance as expert systems support for e-health using pre-train deep learning models,” Acadlore Trans. Mach. Learn., 1 (2): 68-80. https://doi.org/10.56578/ataiml010201)
• Mergel, I.; Edelmann, N.; ve Haug, N. (2019) “Defining digital transformation: Results from expert interviews”, Government Information Quarterly, 36, (4): 1-16.
• MIS (2014). “The role of big data for ICT monitoring and for development”, (ed.) Measuring the Information Society Report 2014 (173-205). ITU Yayınları https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/bigdata/MIS2014_Chapter5.pdf
• Mohaimin, M. R., Sumsuzoha, M., Pabel, M. A. H., & Nasrullah, F. (2024). Detecting Financial Fraud Using Anomaly Detection Techniques: A Comparative Study of Machine Learning Algorithms. Journal of Computer Science and Technology Studies, 6(3), 01-14.
• Oancea, B. (2024). Big data in economics. arXiv preprint arXiv:2406.11913. doi: 10.48550/arxiv.2406.11913
• Obeng, S., Iyelolu, T. V., Akinsulire, A. A., & Idemudia, C. (2024). Utilizing machine learning algorithms to prevent financial fraud and ensure transaction security. World Journal of Advanced Research and Reviews, 23(1), 1972-1980. doi: 10.30574/wjarr.2024.23.1.2185
• Orji, Ifeyinwa Juliet; Kusi-Sarpong, Simonov; Huang, Shuangfa; Vazquez-Brust, Diego (2020) “Evaluating the factors that influence blockchain adoption in the freight logistics industry”, Logistics and transportation review, 141: 1-26.
• Ortar, Okşan ve Yeşiltaş, Candan (2021). “Ekonomideki Dijital Dönüşüm ve İstihdam Üzerindeki Etkisi”. Working Paper Series Dergisi, 2(1), 43-52. http://workingpaperseries.ticaret.edu.tr/index.php/wps/article/view/36 (Erişim tarihi: 15 Mart 2021)
• Öz, Esra 2022. “Yapay zekâ ile insan gibi düşünen, duygulanan ve karar verebilen robotlar geliyor”, Independent Türkçe, 18 Mart. https://www.indyturk.com/node/486106/bi%CC%87li%CC%87m/yapay-zeka-ile-insan-gibi-d%C3%BC%C5%9F%C3%BCnen-duygulanan-ve-karar-verebilen-robotlar-geliyor. (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Quinn, S. ve Roberds, W. (2008). “The Evolution of the Check as a Means of Payment: A Historical Survey.” Economic Review, 93(4). Pandey, V. (2024). “Blockchain Revolution: Rethinking Finance and Banking” Linkedin, 23 Şubat. https://www.linkedin.com/pulse/blockchain-revolution-rethinking-finance-banking-dr-vivek-pandey-jzomf?trk=article-ssr-frontend-pulse_more-articles_related-content-card (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Ranisavargaonkar. S. S., Vaishnavi, J., Kishore, M. (2024). 5. Machine Learning Approaches for Credit Card Fraud Detection. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, doi: 10.48175/ijarsct-17896
• Sezal, L. (2020). “Fintek Hizmetlerinin Finans Sektörüne Etkileri ve Sağlanan Devlet Teşvikleri” Ekonomi İşletme Maliye Araştırmaları Dergisi, 2(3): 233-248.
• Sinap, V. (2024). Comparative analysis of machine learning techniques for credit card fraud detection: Dealing with imbalanced datasets. Turkish Journal of Engineering, 8(2), 196-208. https://doi.org/10.31127/tuje.1386127
• Simoudis, E., (1996). Reality check for data mining, In IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications, (5): 26-33.
• Sharma, R., & Sharma, A. (2024). Combatting Digital Financial Fraud through Strategic Deep Learning Approaches. In 2024 2nd International Conference on Sustainable Computing and Smart Systems (ICSCSS): 824-828. IEEE.doi: 10.1109/icscss60660.2024.10625249
• Start Smarter Editorial Team 2024. “The advantages and disadvantages of digitalisation” Start Smarter https://startsmarter.co.uk/the-advantages-and-disadvantages-of-digitalisation/ (Erişim tarihi: 10 Şubat 2023).
• Syamsuddin; S.; Yusrizal ; D., Tuti; Fatmawati, E. (2024). “Utilizing Blockchain Technology in Global Supply Chain Management: An Exploration of Scalable Information Systems” EAI endorsed transactions on scalable information systems, 11 (1): 1-12.
• Şahinaslan Ö. (2003). Siber Saldırılara Karşı Kurumsal Ağlarda Oluşan Güvenlik Sorunu ve Çözümü Üzerine Bir Çalışma. Doktora, Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Edirne
• Şükranlı, D. (2020). The Effect Of Company’s Level of Digitalization on Employee Satisfaction and Productivity. Master’s Thesis, The Republic of Turkey Bahçeşehir University Graduate School of Social Sciences Master of Business Administration Program, İstanbul.
• Tayaksi, ; A. ve Kazançoğlu (2016) “Bulut Üretim: İşlemler Yönetiminde Yeni Bir Bulut Bilişim Modeli”, Ege Akademik Bakış 16, 71-83.
• Valente, Jorge; Anónio, João; M., Carlos; Jardim, S. (2023). “Developments in Image Processing Using Deep Learning and Reinforcement Learning”, Basel, 9(10): 207-230.
• Vassakis, K., Petrakis, E., Kopanakis, I. (2018). “Big Data Analytics: Applications, Prospects and Cahllenges”, Mobil Big Data, Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 10, ISBN 978-3-319-67925-9 (eBook), Springer International Publishing AG 2018, s. 3-20.
• Wang, Y., Kung, L., Byrd, T.A., (2016). Big Data Analytics: Understanding Its Capabilities and Potential Benefits for Healthcare Organizations. Technological Forecasting And Social Change. 126 (1), 3-13.
• World Bank (2016). World Development Report 2016: Digital Dividends, 17 Mayıs, http://documents1.worldbank.org/curated/en/896971468194972881/pdf/102725-PUB-Replacement-PUBLIC.pdf.
• World Economic Forum (2016). The Fourth Industrial Revolution: What It Means, How To Respond, https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond
• World Economic Forum (2024) “How 6 mid-market companies are using AI to scale”, Artificial Intellegence, https://www.weforum.org/agenda/2024/01/5-ways-ai-can-help-mid-market companies-grow-faster/ Xu. T. (2024). 1. Fraud Detection in Credit Risk Assessment Using Supervised Learning Algorithms. doi: 10.54097/qw9j1892
• Yenice, H. B. (2023). “Siber Güvenlik: Önemi, Fırsatları ve Zorlukları”, Turkom, 19 Ekim, https://tr.linkedin.com/pulse/siber-g%C3%BCvenlik-%C3%B6nemi-f%C4%B1rsatlar%C4%B1-ve-zorluklar%C4%B1-turcomofficial. (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).
• Yılmaz, A. Tuğsan (2016). “İnternet Bankacılığı ile Yapılan Dolandırıcılık”, Fikri Sinai Haklar ve Bilişim Hukuku, 12 Mayıs. https://www.tugsanyilmaz.av.tr/fikri-haklar-ve-bilisim-hukuku/internet-bankaciligi-ile-yapilan-dolandiricilik. (Erişim tarihi: 20 Mart 2024).