Karabük Üniversitesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tülay Yıldırım Turan öncülüğünde hazırlanan TÜBİTAK destekli projeyle, kredi riski modellerinde yapay zekâ tarafından sunulan açıklamaların tutarlılığı ölçülecek. Çalışmada, SHAP tabanlı yeni bir stabilite metriğinin geliştirilmesi hedefleniyor.
Karabük Üniversitesi, yapay zekâ uygulamalarının finans sektöründeki karar süreçlerine yönelik önemli bir araştırmaya imza atıyor.
Karabük Üniversitesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tülay Yıldırım Turan öncülüğünde yürütülecek TÜBİTAK 1002 Hızlı Destek Programı kapsamındaki projede, kredi riski modellerinde yapay zekâ açıklamalarının farklı koşullarda ne kadar tutarlı olduğu araştırılacak.
“Gerekçeler ne kadar tutarlı ve güvenilir?”
Bankaların kredi başvurularını değerlendirirken yapay zekâ modellerinden yararlanabildiğini belirten Turan, yalnızca verilen kararın değil, bu kararın hangi gerekçelere dayandığının da önem taşıdığını ifade etti.
Turan, “Yapay zekâ ‘kredi verilsin’ veya ‘kredi verilmesin’ diyor. Peki, sunduğu gerekçeler ne kadar tutarlı ve güvenilir?” sözleriyle araştırmanın temel sorusuna dikkat çekti.
Bu soruya yanıt bulmak amacıyla projede “SHAP Stabilite Skoru (SSS)” adı verilen yeni bir metriğin geliştirilmesi planlanıyor. Söz konusu metrikle, yapay zekânın aynı karar için sunduğu açıklamaların farklı model ve veri koşullarında ne ölçüde değiştiğinin ortaya konulması hedefleniyor.
Disiplinlerarası ekip çalışacak
Projenin Karabük Üniversitesi, Marmara Üniversitesi ve Mudanya Üniversitesinden farklı alanlarda uzmanların yer aldığı disiplinlerarası bir ekip tarafından yürütüleceği bildirildi.
Çalışmanın yalnızca bilimsel çıktı üretmekle sınırlı kalmayacağı, lisansüstü öğrencilere burs ve tez desteği sağlanarak genç araştırmacıların yetişmesine de katkı sunacağı belirtildi.
Geliştirilecek yöntemin bankalar ve diğer finansal kuruluşların yanı sıra denetleyici kurumlar, araştırmacılar ve yazılım geliştiriciler tarafından da kullanılabileceği ifade edildi.
Turan, projenin temel hedefinin finans sektöründe daha şeffaf, açıklanabilir ve güvenilir yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlamak olduğunu belirterek, projeye destek veren TÜBİTAK’a ve ekip arkadaşlarına teşekkür etti.
