Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bireysel emeklilik sisteminde katılımcının risk profilinin tahminlenmesi

Bireysel emeklilik sisteminde katılımcılar birikimlerini hangi fona yönlendireceklerine karar vermeden önce isteğe bağlı olarak risk profil değerlendirme anketine katılırlar. Böylece sistem risk profiline uygun fonları katılımcıya önerir. Bireysel emeklilik sistemi içerisinde bu anketi doldurmayan katılımcılar çoğunlukta yer almaktadır. Bu çalışmanın amacı anketi doldurmayan katılımcıların risk profil seviyelerini, anketi dolduran katılımcıların diğer bilgilerinden yola çıkarak tahmin etmeye çalışmaktadır. Bu kapsamda özel bir emeklilik şirketi ile çalışılarak anketi dolduran ve doldurmayan müşterilerin ortak demografik, finansal ve diğer bilgilerini içeren veri seti üzerinden makine öğrenimi teknikleri kullanılarak model kurulmuştur. Neredeyse dengeli dağılan dört farklı risk kategorisi için uygulanan sınıflandırma algoritmalarında en iyi sonucu XGBoost (F-1 Score: %59, Doğruluk: %60) göstermiştir. Kurulan model hem emeklilik şirketi sistemlerinde hem de müşteri danışmanları tarafından test edilerek yardımcı bir araç olarak kullanabildiği kanıtlanmıştır.