Türkiye’de kredi notu yüksek olan bireylerin kredi veya kredi kartı başvurularının reddedilmesinde önemli bir artış gözlemleniyor.
Bankacılık sektöründe uygulamaya sokulan yeni risk değerlendirme modeli sayesinde, kredi süreçlerinde yalnızca kredi puanı değil, aynı zamanda müşterilerin son birkaç ay içindeki hesap hareketleri ve para akışı da etkili bir rol oynamaya başladı.
OLUMSUZ CEVAP ALANLARDA ARTIŞ
Son zamanlarda pek çok tüketici, kredi notları iyi olmasına rağmen bankalardan olumsuz yanıtlar almaktalar. Bankalar, geleneksel puanlama sistemlerinin ötesine geçerek, müşterilerin hesap kullanım alışkanlıklarını daha detaylı bir şekilde incelemeye başlamış durumda.
Düzenli gelir akışının varlığı, harcama alışkanlıkları ve finansal davranışların tutarlılığı, kredi onayı açısından önemli kriterler arasında yer alıyor.
“DAVRANIŞSAL RİSK ANALİZİ” YÖNTEMİ
Yeni yaklaşımda “davranışsal risk analizi” olarak adlandırılan bir metodolojiyle, hesaplara giren ve çıkan paranın niteliği titizlikle değerlendiriliyor.
Düzenli maaş ödemeleri, fatura ödemeleri ve standart harcamalar normal olarak kabul edilirken; sık ve açıklaması olmayan para transferleri, ani para giriş-çıkışları gibi olağan dışı hareketler risk sinyali olarak algılanıyor.
SANAL BAHİS ÖDEMELERİ BÜYÜK RİSK TAŞIYOR
Özellikle sanal bahis ve oyun platformlarına yapılan düzenli ödemeler, bankalar tarafından önemli bir risk göstergesi olarak değerlendiriliyor. Bu tür harcamaların, müşteri geri ödeme kapasitesini olumsuz etkileyebileceği endişesiyle, kredi ve kredi kartı başvurularında reddedilme ihtimali artıyor.
KARA PARA AKLAMA TESPİTİ HIZLA YAPILIYOR
Bankalar, bu denetimleri büyük ölçüde otomatik sistemler aracılığıyla gerçekleştiriyor. Kara para aklama ve finansal suçlarla mücadelede kullanılan AML yazılımları ve yapay zeka destekli analiz sistemleri, olağan dışı para hareketlerini hızlı bir şekilde tespit edebiliyor.
Şüpheli işlemler belirlenen müşteriler sistemde “yüksek riskli” olarak işaretlenirken, bu durum kredi süreçlerini doğrudan etkiliyor.
Kredi kararlarında Merkez Bankası Risk Merkezi ve Kredi Kayıt Bürosu (KKB) verilerinin yanı sıra, bankaların kendi iç değerlendirmeleri de göz önünde bulunduruluyor.
Yapay zeka destekli modeller, “gelirle uyumsuz harcama”, “düzensiz para akışı” ve “riskli sektörlerle ilişkiler” gibi kriterleri puanlayarak kredi ve kredi kartı başvurularında sonuca etki ediyor.
