Belirli periyotlarda ATM'lerdeki para talebinin belirlenmesinde veri madenciliğinin kullanılması

Abstract

Finansal kurumlar özellikle de bankalar için çok önemli bir kavram olan nakit yönetiminin en iyi uygulanması gereken alanlardan biri de ATM'lerde tutulacak olan nakit miktarının optimize edilmesi problemidir. Bankalar için, ATM makinelerinde bekletilecek nakit, o paranın kullanılamaması ve olası getirilerinden yararlanılamaması demektir. Eksik miktarda para koyulması müşteri memnuniyetini kaybettireceği gibi ekstra maliyetlere sebep olacak, fazla nakit tutulması ise kuruluşu olası kardan edecektir.Firmaların kuruluş amaçları temelde kar etmek olsa da bu amaç doğrultusunda, müşteri memnuniyeti, talep edilen hizmeti zamanında sunmak, ve en ekonomik biçimde sunmak gibi planlanması gereken yükümlülükleri vardır. Anlaşıldığı üzere tüm bu yükümlülükler temelde nakit yönetiminin en iyi şekilde yapılması yani otomatize edilmesi gereğini doğurmaktadır. Bu amaç için kullanılacak en iyi yöntemlerden biri ise Veri Madenciliğidir. VM, minimum maliyet ile maksimum verim alınmasını sağlayacaktır.

Cash management and optimizing which is the one of the most important milestone for the financial foundations, especially banks, have to implement without any mistake at arranging amount of money which should stored in ATMs. The meaning of the money which is holding in the ATMs that can not using it and missing its gains. If the money is less then the optimum amount it will cause to loss of satisfaction of customers, or more money then the optimum amount will cause to loss of the possible gains.The main purpose of the foundations is earning much money so they have to provide satisfaction of their workers and customers, also they have to supply the products and services according to the criterion required by customer and on time with using the most economic way. It clearly seems that it is essential to automize the cash management. The one of the best way of gain this purpose is using Data Mining. Data Mining can supply the maximum gain with minimum loss.