Akıllı Skorkart kullanımı çok yakın bir gelecekte artacak

FİNANS/EKONOMİ (İHA) - İhlas Haber Ajansı | 24.03.2021 - 11:41, Güncelleme: 28.03.2022 - 15:40 2523+ kez okundu.
 

Akıllı Skorkart kullanımı çok yakın bir gelecekte artacak

Ticaretin ve finansmanının artık dijital ortamlara taşınmaya başladığı günümüzde, akıllı karar sistemlerine olan ihtiyaç her geçen gün giderek artıyor.
Salgın bu süreci daha çok hızlandırdı. Avusturalya merkez ödeme kuruluşu Octet Türkiye Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Selim Seval’e göre, Octet dijital platformu gibi ticaretin finansmanı için geliştirilmiş platformlarda istatistik yöntemlerle geliştirilmiş akıllı Skorkart kullanımı çok yakın bir gelecekte artacak. Finanse edilecek işletme sayısının ve işlem akışının çok daha fazla olduğu ticaretin finansmanında doğru kredi kararları vermek için istatistik yöntemlerin çok önemli olduğuna dikkat çeken Octet Türkiye Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Selim Seval, “Bunun için gerekli deneyim birikimi ve veri tabanı mühendisliği ülkemizde mevcut. Veri kaynakları yeterince çeşitlendi. Ticaretin finansmanı için geliştirilmiş platformlarda istatistik yöntemlerle geliştirilmiş akıllı Skorkart kullanımı çok yakın gelecekte artacak.” İşletmelerin iflas etme olasılığının tahminine yönelik istatistiki sistemlerin önemli ismi Edward Altman, 1968 yılında gerçek hayat verileri ile Z-Score modelini geliştirmiş ve başarılı bir şekilde ileride sorunlu olabilecek ya da iflas edebilecek işletmeleri önceden tahmin etmeyi başarmıştı. Bilgisayarların ve matematiksel yöntemlerin gelişmesi ile birlikte iflas olasılığını tahmin eden modellerin gelişmesi çok hızlı oldu. İstatistiki sistemlerin geliştirilmesi için yeterli sayıda ve kapsamda verinin olmasının bir önkoşul olduğuna değinen Dr. Selim Seval; “Günümüzde Big Data, Data Engineering, Business Analytics üzerinde çokça konuşulan konular haline geldi. İflas ya da batma olasılığının tahmininde kullanılan endüstri standardı olmuş Logictics Regression yöntemi artık yerini Machine Learning ve Panel Data gibi çok daha gelişmiş yöntemlere bıraktı.” 1986 yılında Türkiye’de bankacılık ortamında kullanılan ilk ticari Skorkart’ın, veri tabanlarının yetersiz ve manyetik ortamda olmadığı için zorunlu olarak uzman yöntem ile geliştirildiğini; “Skorkart’ın kullanılmaya başladığı ilk günden itibaren kredi veri tabanı manyetik ortama aktarılmış ve istatistiki çalışmaların temeli atılmıştır.” Türk bankacılığındaki ilk istatistiki Skorkart çalışması ise Dr. Selim Seval’in yönetimindeki ekip tarafından 1997 yılında geliştirilerek kullanılmaya başlandı. “Daha sonra bankalarda Analytics bölümleri kuruldu ve veri tabanı geliştirme ve istatistiki çalışmaları yaygınlaştı.”
Ticaretin ve finansmanının artık dijital ortamlara taşınmaya başladığı günümüzde, akıllı karar sistemlerine olan ihtiyaç her geçen gün giderek artıyor.

Salgın bu süreci daha çok hızlandırdı. Avusturalya merkez ödeme kuruluşu Octet Türkiye Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Selim Seval’e göre, Octet dijital platformu gibi ticaretin finansmanı için geliştirilmiş platformlarda istatistik yöntemlerle geliştirilmiş akıllı Skorkart kullanımı çok yakın bir gelecekte artacak.

Akıllı Skorkart kullanımı çok yakın bir gelecekte artacak

Finanse edilecek işletme sayısının ve işlem akışının çok daha fazla olduğu ticaretin finansmanında doğru kredi kararları vermek için istatistik yöntemlerin çok önemli olduğuna dikkat çeken Octet Türkiye Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Selim Seval, “Bunun için gerekli deneyim birikimi ve veri tabanı mühendisliği ülkemizde mevcut.

Veri kaynakları yeterince çeşitlendi. Ticaretin finansmanı için geliştirilmiş platformlarda istatistik yöntemlerle geliştirilmiş akıllı Skorkart kullanımı çok yakın gelecekte artacak.”

İşletmelerin iflas etme olasılığının tahminine yönelik istatistiki sistemlerin önemli ismi Edward Altman, 1968 yılında gerçek hayat verileri ile Z-Score modelini geliştirmiş ve başarılı bir şekilde ileride sorunlu olabilecek ya da iflas edebilecek işletmeleri önceden tahmin etmeyi başarmıştı.

Bilgisayarların ve matematiksel yöntemlerin gelişmesi ile birlikte iflas olasılığını tahmin eden modellerin gelişmesi çok hızlı oldu.

İstatistiki sistemlerin geliştirilmesi için yeterli sayıda ve kapsamda verinin olmasının bir önkoşul olduğuna değinen Dr. Selim Seval; “Günümüzde Big Data, Data Engineering, Business Analytics üzerinde çokça konuşulan konular haline geldi.

İflas ya da batma olasılığının tahmininde kullanılan endüstri standardı olmuş Logictics Regression yöntemi artık yerini Machine Learning ve Panel Data gibi çok daha gelişmiş yöntemlere bıraktı.”

1986 yılında Türkiye’de bankacılık ortamında kullanılan ilk ticari Skorkart’ın, veri tabanlarının yetersiz ve manyetik ortamda olmadığı için zorunlu olarak uzman yöntem ile geliştirildiğini; “Skorkart’ın kullanılmaya başladığı ilk günden itibaren kredi veri tabanı manyetik ortama aktarılmış ve istatistiki çalışmaların temeli atılmıştır.”

Türk bankacılığındaki ilk istatistiki Skorkart çalışması ise Dr. Selim Seval’in yönetimindeki ekip tarafından 1997 yılında geliştirilerek kullanılmaya başlandı.

“Daha sonra bankalarda Analytics bölümleri kuruldu ve veri tabanı geliştirme ve istatistiki çalışmaları yaygınlaştı.”

Habere ifade bırak !
Habere ait etiket tanımlanmamış.
Okuyucu Yorumları (0)

Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.

Yorum yazarak Topluluk Kuralları’nı kabul etmiş bulunuyor ve habergundemim.com sitesine yaptığınız yorumunuzla ilgili doğrudan veya dolaylı tüm sorumluluğu tek başınıza üstleniyorsunuz. Yazılan tüm yorumlardan site yönetimi hiçbir şekilde sorumlu tutulamaz.
Sitemizden en iyi şekilde faydalanabilmeniz için çerezler kullanılmaktadır, sitemizi kullanarak çerezleri kabul etmiş saylırsınız.