Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Bankacılık ve Sigortacılıkta Yapay Zeka Uygulamaları
Ders Kodu: BSN131
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Bu dersin amacı, bankacılık ve sigortacılık sektörlerinde yapay zekâ teknolojilerinin kullanım alanlarını tanıtmak; öğrencilerin kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu, hasar yönetimi ve otomatik karar sistemleri gibi süreçlerde yapay zekâ tabanlı çözümleri anlayabilmelerini sağlamaktır.

Özet İçerik

Bu ders, yapay zekâ ve veri odaklı teknolojilerin bankacılık ve sigortacılık sektörlerindeki kullanım alanlarını kapsamlı şekilde ele almaktadır. Ders kapsamında yapay zekânın temel kavramları, makine öğrenmesi algoritmalarına giriş ve finansal verilerin analizi için kullanılan yöntemler incelenir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekânın temel kavramlarını açıklar.
2.Bankacılık ve sigortacılıkta yapay zekâ kullanım alanlarını tanımlar.
3.Kredi risk değerlendirmesinde kullanılan temel yapay zekâ modellerini yorumlar.
4.Sigortacılıkta hasar tespiti ve dolandırıcılık analizi süreçlerini açıklar.
5.Finansal teknolojiler (FinTech) ile yapay zekâ ilişkisini değerlendirir.
6.Basit düzeyde yapay zekâ tabanlı uygulama örneklerini analiz eder.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Alpaydın, E. (2020). Yapay Öğrenme: Yeni Yapay Zeka. Tellekt.
2.Çavdar, Ş. Ç., & Aydın, A. D. (2018). Finans Alanında Yapay Zeka ve Ekonometrik Uygulamalar. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar
1. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
2. Hafta - Teorik
Veri, veri bilimi ve finansal veriler
2. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
3. Hafta - Teorik
Makine öğrenmesine giriş
3. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
4. Hafta - Teorik
Bankacılıkta dijital dönüşüm
4. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
5. Hafta - Teorik
Kredi skorlama sistemleri
5. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
6. Hafta - Teorik
Risk yönetiminde yapay zekâ
6. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
7. Hafta - Teorik
Dolandırıcılık tespiti
7. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
8. Hafta - Teorik
Sigortacılıkta yapay zekâ uygulamaları
8. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
9. Hafta - Teorik
Hasar analitiği
9. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
10. Hafta - Teorik
Müşteri segmentasyonu ve CRM
10. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
11. Hafta - Teorik
Chatbotlar ve otomasyon sistemleri
11. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
12. Hafta - Teorik
FinTech ve yapay zekâ entegrasyonu
12. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
13. Hafta - Teorik
Etik, KVKK ve regülasyonlar
13. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
14. Hafta - Teorik
Genel Değerlendirme, Vaka Analizleri
14. Hafta - Ön Hazırlık
Ders kitabında yer alan ilgili bölüm
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142256
Ödev110010
Kısa Sınav1404
Ara Sınav112012
Dönem Sonu Sınavı116117
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)99
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
OÇ-1
2
2
3
2
1
1
1
3
OÇ-2
4
2
3
3
4
5
3
1
1
2
2
4
OÇ-3
3
3
5
3
5
5
1
1
3
1
4
OÇ-4
3
3
2
5
3
5
5
1
1
4
1
4
OÇ-5
3
2
2
2
5
5
4
2
2
3
2
1
5
OÇ-6
2
1
2
2
3
5
5
2
2
3
1
1
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026