Banking Operations & Credit Lifecycle · 02
Kredi Başvurusu & Tahsis Süreci
kredi nasıl doğar?
Origination, bankanın en kritik kararı aldığı andır: bu müşteriye kredi verelim mi, ne kadar, hangi şartlarla? Hatalı bir karar, 5–10 yıl bilanço üzerinde ağırlık yapar.
Süreç basit görünüyor: müşteri başvurur, banka değerlendirir, karar verir. Ama her adımın altında ayrı bir mantık var — hangi modelin çalıştığı, hangi verinin beslendiği, nerede insan kararının modeli geçersiz kıldığı.
Bu sayfada başvurudan komite kararına kadar her adıma bakacağız. Her adımı tıkla, içine gir — ne üretiliyor, ne risk barındırıyor, model mi yoksa analist mi karar veriyor?
origination pipeline — adım adım
Her adıma tıkla — hangi sistemin çalıştığını, hangi verinin üretildiğini ve risk noktasını gör.
01
Başvuru & İlk Temas
Müşteri bankaya ulaşır — süreç başlar
+
Ne oluyor?
- Müşteri şubeye, dijital kanala veya RM'ye ulaşır
- İhtiyaç belirlenir: tutar, vade, amaç
- Ürün seçilir (TL kredi, döviz, rotatif vb.)
Hangi sistem?
- CRM (müşteri ilişki yönetimi)
- LOS ön kaydı (Loan Origination System)
- KKB / Findeks sorgusu — ilk ön eleme
02
Belge Toplama & KYC
Kimlik, finansal tablo, teminat — her şey toplanır
+
Ne toplanır?
- Kimlik & vergi numarası
- Son 2–3 yıl mali tablolar (kurumsal)
- Vergi beyannamesi, SGK dökümleri
- Teminat bilgileri (tapu, ekspertiz)
- Banka hesap hareketleri
Kontrol & sistem
- KYC / AML tarama (uyum ekibi)
- Kara liste sorgusu
- Belge eksiksizlik kontrolü (checklist)
- Teminat değerleme talebi (bağımsız ekspertiz)
03
Ön Değerlendirme & Skorlama
Otomatik model devreye girer — ilk nicel çıktı
+
Bireysel müşteri
- Uygulama skoru (application scorecard)
- KKB davranış skoru
- Gelir-borç oranı hesabı (DTI)
- Otomatik ön onay / red kararı
Kurumsal müşteri
- Mali tablo analizi (oran hesaplama)
- İç rating modeli (1–10 skala)
- Sektör kodu bazlı limit kısıtları
- Grup riski konsolidasyonu
Girdi
KKB skoru, mali oranlar, teminat
→
Model çıktısı
PD tahmini · Rating notu · Ön karar
→
Sonraki adım
Red / Devam / Ek belge
04
Kredi Analizi
Analist devreye girer — nicel ve nitel değerlendirme
+
Nicel analiz
- Nakit akışı analizi (DSCR hesabı)
- Kaldıraç, likidite, karlılık oranları
- Stres testi: faiz artışı, döviz şoku senaryosu
- Teminat yeterliliği ve coverage ratio
Nitel analiz
- Yönetim kalitesi, sektör pozisyonu
- Müşteri ilişki geçmişi
- Piyasa ve rekabet koşulları
- Grup yapısı ve bağlantılı riskler
05
Rating & Fiyatlandırma
PD belirlenir, faiz fiyatı hesaplanır
+
Rating süreci
- Model PD çıktısı → rating notuna dönüştürülür
- Analist override yapabilir (yukarı / aşağı)
- Her override kayıt altına alınmalı ve gerekçeli olmalı
- Rating regülatör raporlamasına da giriyor
Fiyatlandırma
- Faiz = fon maliyeti + kredi spread + operasyon maliyeti
- Kredi spread ratingle doğru orantılı
- Risk-adjusted return (RAROC) hesabı
- Müşteriyle müzakere payı var mı?
06
Kredi Komitesi
Nihai karar burada — yetki hiyerarşisi devreye girer
+
Komite yapısı
- Küçük tutarlar: tek analist kararı
- Orta tutarlar: birim müdürü onayı
- Büyük tutarlar: Genel Müdür / Yönetim Kurulu
- Yetki limitleri yazılı prosedürle belirlenmiş olmalı
Komitede ne incelenir?
- Analist önerisi ve rating notu
- Risk-getiri dengesi (RAROC)
- Portföy konsantrasyon etkisi
- Şartlar ve koşullar (covenants)
07
Limit Belirleme & Şartlar
Onaylanan kredi şekillendirilir, sözleşme hazırlanır
+
Limit yapısı
- Onaylanan tutar (bazen talep edilenden az)
- Alt limit / alt ürün kırılımı
- Kullanım şekli: rotatif mi, vadeli mi?
- Yabancı para limiti ayrı mı tanımlanıyor?
Şartlar & Covenants
- Finansal covenants (kaldıraç eşiği vb.)
- Negatif taahhütler (ek borçlanma kısıtı)
- Raporlama yükümlülükleri (yıllık mali tablo)
- Cross-default maddeleri
model mi, analist mi?
Origination sürecinin en önemli gerilimi burada. Model ve insan yargısı aynı süreci besliyor ama farklı şeylere bakıyor — ve bazen birbirleriyle çatışıyor.
📊 Model
- Geçmiş veri örüntülerine dayalı istatistiksel tahmin
- Tutarlı: aynı inputa her zaman aynı çıktı
- Hızlı, ölçeklenebilir — binlerce başvuruyu saniyede işler
- Görmediği bilgiyi kullanamaz (nitel faktörler yoktur)
- Geçmişe dayalı: ekonomik kırılmalara geç tepki verir
VS
🧠 Uzman Yargısı
- Nicel + nitel bilgiyi birleştirebilir
- Bağlamı okur: sektör dinamiği, yönetim kalitesi
- Geleceğe ilişkin sezgisel değerlendirme yapabilir
- Tutarsız: farklı analistler farklı karar verir
- Ilişki baskısına açık — override riski burada doğar
⚠ Override — En Kritik Yönetişim Noktası
Override, analistin model kararını geçersiz kılmasıdır. Hem yukarı (model kötü dedi, analist iyi dedi) hem aşağı (model iyi dedi, analist kötü dedi) yönde olabilir. İkisi de kayıt altına alınmalı ve ayrı analiz edilmeli.
Yukarı override (more risk)
Model temerrüt riski yüksek dedi, analist onayladı. Gerekçe: "Müşteri köklü firma, geçici sıkıntı." — Eğer bu sıklıkla oluyorsa model kalibrasyonu gözden geçirilmeli.
Aşağı override (less risk)
Model düşük risk dedi, analist reddetti ya da ek şart koydu. Gerekçe: "Sektör baskısı yakın." — Bu override'lar genellikle az kayıt edilir ama değerlidir.
Validasyonun baktığı soru
Override oranı ne? Override kararları hangi analistte yoğunlaşıyor? Override sonrası performans modelden iyi mi kötü mü?
Kural tabanlı otomasyon
Bireysel kredilerde override alanı dardır: sistem otomatik onay/red verir, analist ancak istisnai süreçlerde devreye girer.
Validasyon çerçevesinde override analizi zorunlu bir testtir. SR 11-7 ve EBA/GL/2023/05 kılavuzları override'ların sistematik olarak izlenmesini şart koşar.
veri kırılma noktaları
Origination sürecinde veri kalitesi birden fazla noktada bozulabilir. Her kırılma noktası downstream'de model hatası olarak görünür — ama kaynak origination'dadır.
Manipüle ya da stale finansal tablo
Yüksek etki
Müşteri son döneme ait güncellenmemiş ya da "düzenlenmiş" mali tablo sunar. Analist veya sistem bunu tespit edemezse PD girdisi temelden yanlış olur.
→ Model etkisi: PD tahmininde sistematik aşağı sapma. Sonraki rating güncellemesine kadar yanlış fiyat ve karşılık.
Teminat değerinin hatalı tespiti
Yüksek etki
Bağımsız olmayan ekspertiz, likit olmayan teminatın overvalue edilmesi, ya da haircut oranlarının yanlış uygulanması.
→ Model etkisi: LGD düşük hesaplanır → Expected Loss gerçekten daha küçük görünür → yetersiz karşılık ayrılır.
Grup riski konsolidasyonunun eksikliği
Orta etki
Müşteri birden fazla grup şirketiyle bankada kredi kullanıyorsa toplam maruz kalma değeri eksik hesaplanır. Özellikle tüzel kişilerde sık görülür.
→ Model etkisi: EAD eksik, konsantrasyon riski görünmez. Portföy düzeyinde sektör / grup limitleri delinir.
Kredi amacının yanlış kodlanması
Orta etki
İşletme sermayesi kredisi "yatırım" olarak girilir ya da bireysel tüketim kredisi farklı segment altında açılır. Segment bazlı PD modeli yanlış model uygulamaya girer.
→ Model etkisi: Yanlış scorecard çalışır, doğru segment verisi birikimine zarar verir, raporlama tutarsız olur.
Eksik KYC kaydı
Uyum riski
Kimlik doğrulama, UBO tespiti, AML tarama adımlarındaki eksiklikler. Modeli doğrudan etkilemez ama regülatör bulgusu ve para cezası riski taşır.
→ Model etkisi: Doğrudan model kalibrasyonuna yansımaz ama uyum riski bağımsız operasyonel risk olarak izlenmeli.
Bu veri kırılma noktaları validasyonun kavramsal inceleme (conceptual soundness) ve veri kalitesi değerlendirmesi testlerinin tam kapsamındadır. Model doğru bile olsa bozuk girdiyle yanlış çıktı üretir — bu "model hatası" değil, "veri hatası"dır. Ama etki aynıdır.
komite kararının üç çıktısı
Komite kararı her zaman "onay" ya da "red" değil. Üç farklı sonuç olabilir ve her biri farklı bir yola açılır.
Onay
✓ Kullandırıma geçilir
Talep edilen tutarın tamamı ya da bir kısmı onaylanır. Limit ve şartlar belirlenir, sözleşme imzaya açılır. Lifecycle'ın Aşama 3'üne geçilir.
Şartlı Onay
⟳ Koşul yerine gelinmeli
Kullandırım belirli koşulların yerine getirilmesine bağlanır: ek teminat, ortak imzası, mevcut borcun kapatılması. Süreci uzatır.
Red
✗ Başvuru reddedilir
Red kararı gerekçeli olmalı ve kayıt altına alınmalı. Red verileri ileride rejection inference — PD modelindeki gözlemlenemeyen nüfus sorununu çözmek için kullanılır.
Red verisi bir kayıp değil, model geliştiricisi için değerli bir girdi. Kredisi reddedilen müşterilerin gizli performansını tahmin etmeden kurulan PD modeli yanlı olur — bu probleme "rejection inference" denir ve validasyonun kontrol ettiği konulardan biridir.