- Türkiye: Kredi notu yüksek olmasına rağmen kredi başvurularında ret oranı arttı.
- Bankalar, yeni risk modelinde sadece kredi notunu yeterli görmüyor.
- Son aylardaki hesap hareketleri ve para trafiği belirleyici kriter oldu.
- Sanal bahis ve oyun sitelerine yapılan harcamalar yüksek risk sayılıyor.
- Vatandaşa etkisi, kredi ve kredi kartına erişimin zorlaşması olarak yansıdı.
- Resmî kaynak bankacılık sektörü uygulamaları; ayrıntılar Samsun Gazetesi’nde.
Kredi notu yüksek olmasına rağmen kredi ya da kredi kartı başvurusu reddedilenlerin sayısında dikkat çekici bir artış yaşanıyor. Bankacılık sektöründe devreye alınan yeni risk değerlendirme modeliyle birlikte, kredi kararlarında artık yalnızca puan değil, müşterilerin son aylardaki hesap hareketleri ve para trafiği de belirleyici oluyor.
Son dönemde birçok tüketici, kredi notu iyi olmasına karşın bankalardan olumsuz yanıt alıyor. Bankalar, klasik skorlamanın ötesine geçerek müşterilerin hesap kullanım alışkanlıklarını daha ayrıntılı şekilde analiz etmeye başladı. Düzenli gelir akışı, harcama düzeni ve finansal davranışların istikrarı kredi onayında öne çıkan kriterler arasında yer alıyor.
Yeni sistemde “davranışsal risk analizi” adı verilen yöntemle hesaplara giren ve çıkan paranın niteliği inceleniyor. Maaş ödemeleri, fatura giderleri ve standart harcamalar normal kabul edilirken; sık, açıklamasız transferler, ani para giriş-çıkışları ve olağan dışı hareketler risk unsuru olarak değerlendiriliyor.
SANAL BAHİS HARCAMALARI ALARM VERİYOR
Özellikle sanal bahis ve oyun sitelerine yapılan düzenli ödemeler, bankalar tarafından güçlü bir risk göstergesi olarak görülüyor. Bu tür harcamaların geri ödeme kapasitesini zayıflatabileceği değerlendirilirken, kredi ve kredi kartı başvurularının reddedilmesine neden olabildiği belirtiliyor.
YAPAY ZEKA İLE RİSK ANINDA TESPİT EDİLİYOR
Bankalar bu denetimleri büyük ölçüde otomatik sistemler üzerinden yürütüyor. Kara para aklama ve finansal suçlarla mücadelede kullanılan AML yazılımları ile yapay zeka destekli analizler, olağan dışı para hareketlerini kısa sürede tespit edebiliyor. Şüpheli işlemler sistemde “yüksek riskli” olarak işaretlenirken, bu durum kredi süreçlerini doğrudan etkiliyor.
Kredi değerlendirmelerinde Merkez Bankası Risk Merkezi ve Kredi Kayıt Bürosu (KKB) verilerinin yanı sıra bankaların kendi iç analizleri de dikkate alınıyor. Yapay zeka destekli modeller; gelirle uyumsuz harcamalar, düzensiz para trafiği ve riskli alanlarla kurulan finansal ilişkileri puanlayarak kredi ve kredi kartı başvurularında nihai kararı şekillendiriyor.
