Akademik Veri Yönetim Sistemi
International Congress on Scientific Advances, Balıkesir, Türkiye, 22 - 25 Aralık 2021, ss.598-604
Bankacılık sektöründe, ATM’den çekilecek (tediye) nakitin minimum hata ile
öngörülebilmesi oldukça önemlidir. Tediye tahminlerinde daha az hata yapmak, ATM’in
stoğundaki para bitmeden (cash-out olmadan) daha az toplam para stoğu ile operasyon
gerçekleştirilebilmesine olanak tanır. Bu sayede de bankalar daha az maliyet ve risk ile toplam
müşteri memnuniyetini arttırabilirler. Bu çalışmada, yapay zeka ve makine öğrenimi
algoritmaları ile istatistiksel algoritmalar kullanılarak tahmin modelleri oluşturulmuş;
sonrasında da eğitilen modeller bir araya getirilmiş ve yığma (stacking) temelli hibrit kolektif
öğrenme modeli oluşturulmuştur. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen hibrit kolektif modelin
işlemsel verimliliği arttırma noktasında fayda sağladığı görülmüştür.