Çizge gösterimlerini kullanarak KOBİ müşterilerin kredi modelleri için öznitelik yaratımı

Bankalar, müşterilerinin şirket içi kredi riski modellerinden gelen kredi puanlarına göre kredi verirler. Tüzel müşteriler daha fazla risk taşır ve zaten yüksek performans gösteren modellerle değerlendirilirler. Bu tezde, tüzel müşterilerin birbirleriyle olan finansal etkileşimleri (para transferleri), küçük ve orta ölçekli işletmelerin davranışsal kredi riski puanı modelini iyileştirmek için ek bir öznitelik seti geliştirmek için kullanılmıştır. Çizge temsili öğrenimi, bu tür ilişkilerin özünü çıkarma ve bunları çok boyutlu bir uzaya yansıtma açısından iyi bir iş çıkarır. Bu amaçla, düğümleri işletmeler ve zaman içindeki para transfer tutarlarının toplamı kenarları olan bir çizge oluşturulmuştur. Tümevarımsal bir çizge temsili öğrenme algoritması olan GraphSAGE kullanılmıştır. Bu nedenle, çizge yönlü ve ağırlıklı kenarlarla oluşturulur ve güçlü bir şekilde bağlı bir çizgeye indirgenmiştir. Daha sonra, algoritma en iyi performansı elde etmek için çeşitli ayarlarda çalıştırılmıştır. Mevcut modeli bu yeni gösterim öznitelikleriye iyileştirmek için farklı yapay öğrenme algoritmaları kullanan bir kredi puanlama akışı eklenmiştir. Bu çalışmayı gerçekleştirmek için QNB Finansbank'ın 2022'ye ait gerçek bankacılık verileri kullanılmıştır. Hesaplamalı deneylerin sonuçlarına bakıldığında, en fazla katkı, farklı toplayıcı işlevleriyle üretilen birden fazla gösterimin birleştirilmesinden gelmiştir. Buradan hareketle bir potansiyel ekonomik tasarruf hesaplanmıştır. Ayrıca yeni mimarinin, düşük transfer miktarına veya kenar sayısına sahip düğümlerin kredi puanlamasını en çok iyileştirdiği görülmektedir.