Finans kurumlarında veri bol. Zor olan, hangi sorunun sorulacağına karar vermek.

Önce kararı tanımlamak

Çalışmalarımıza kararın kendisini tanımlayarak başlıyoruz: hangi müşteriye, hangi kanaldan, hangi teklifle gidilecek? Bu soru netleşmeden kurulan modeller iyi çalışır ama kimse kullanmaz.

Çalıştığımız alanlar

Müşteri segmentasyonu ve davranış modelleme. Müşterilerin geçmişte ne yaptıklarından çok, bundan sonra ne yapacaklarına göre gruplanması.

Kanal ve kampanya etkinliği. Bir kampanyanın gerçekten ne kadar iş ürettiğinin, kampanya olmasa da gerçekleşecek işlemler ayıklanarak ölçülmesi.

Süreç ve operasyon analitiği. Operasyonel süreçlerin nerede tıkandığının ve hangi adımın ne kadar sürdüğünün görünür kılınması.

Raporlama altyapısı. Sayının izinin sürülebildiği, güncellenme zamanının belli olduğu bir raporlama katmanı.

Veri hassasiyeti

Finans sektöründe veri bol olduğu kadar hassas da. Kurduğumuz yapılarda kişisel verinin nerede durduğu, hangi katmanda maskelendiği ve kimin eriştiği baştan tanımlanır. Mevzuat da bunu ister, ama biz bunu zaten iyi mühendisliğin gereği sayıyoruz.

Bu alandaki işlerimiz

Kuveyt Türk

Kuveyt Türk: Dijital Pazarlama ve Bireysel Müşteri Analitiği ekiplerine usta–çırak mentörlüğü

2023'te Dijital Pazarlama'nın analitik ekibiyle SQL, Power BI, Python ve makine öğrenmesi eğitimleriyle başladı. Ardından ekip kendi projelerini Lumtify mentörlüğünde kurdu: dijitallik puanı, hedef kitle yönetimi, churn neden analizi, arayüz kullanım analizi, ürün öneri ve churn tahmin modelleri. 2025'ten beri Bireysel Müşteri Analitiği ekibiyle harcama analitiği, lüks harcama skoru ve sonraki en iyi aksiyon önceliklendirmesi üzerinde çalışılıyor. Kodu ekip yazıyor; Lumtify yön gösterip yöntemi getiriyor ve çıktıyı denetliyor.

  • Usta – çırak Model
  • 8+ Dijital projeler

Türkiye Finans Katılım Bankası

Türkiye Finans: İK analitiği ekibine eğitim ve proje mentörlüğü

2024'te katılım bankasının İK Analitiği ekibiyle haftada bir gün çalıştık: önce Python ve makine öğrenmesi eğitimi, ardından ekibin kendi projelerinde mentörlük. İşe alım değerlendirme envanterinin performans ve tutundurmayla ilişkisi iş grubu bazında analiz edildi; çalışan kaybı tahmini için literatür taraması ve model tasarımı yapıldı. Ekip öğrendiği yöntemi hemen kurumun kendi verisine uyguladı.

  • Haftada 1 gün Format
  • Python · ML Eğitim

Türkiye Bankalar Birliği

TBB: bankacılar için veri bilimi eğitimi

Türkiye Bankalar Birliği'nin eğitim programı kapsamında, işinde veri kullanan banka çalışanları için 62 saatlik, 21 günlük 'Veri Analitiği Yolculuğu' programı: veri bilimine giriş, SQL, Python, istatistik ve EDA, görselleştirme, makine öğrenmesi, sektör vakaları. Oturumlar akşamları yapıldı, her modülün ödevi vardı, uygulamalar Colab'da yürüdü. TBB her modülü katılımcı anketiyle 10 üzerinden puanladı; ortalama 9'un üzerinde çıktı.

  • 62 saat Süre
  • 9+ / 10 Değerlendirme