Geçen hafta bana Linkedin DM’den şöyle bir mesaj geldi.

Bir bankanın İnsan Kaynakları Müdürü‘nden bu mesajı alınca ne diyeceğimi (hatta ne düşüneceğimi) bilemedim. Hem kamu, hem de özel bankalara danışmanlık veya eğitim hizmeti vermiş, bankaların çeşitli bilgi yönetimi ve müşteri deneyimi etkinliklerde yer almış biri olarak “Muhtemelen benzer bir talebi var ama… elinde sadece çekiç olan bir İK’cı olarak, aklına yalnızca tek bir çivi (kurumun işe alım e-posta adresi) geliyor” diye düşündüm.

Güncel iletişim bilgilerime gelince… Zaten Linkedin’den mesaj gönderiyorsunuz, talebinizi de yazsanıza…

Benimki bir EGO sorunu değil. Çok daha çömez pozisyonlarda olanlar Linkedin’den veya Twitter’dan DM mesaj gönderir ve görüşmek ister. Gelen mesajın nezaketine göre yanıt veririm. E-posta adresim web sitemde duruyor. Doğrudan mesaj gönderip taleplerini söylerler ve iletişim kurarız.

Bana ulaşmak ve kişisel/kurumsal iletişim kurmak hiç de zor değil. Hatta -maalesef- çok sayıda spam mesaj gelmesini de sağlıyor.

Arkadaşlarıma yukarıdaki ekran görüntüsünü gönderip “Siz olsanız ne yapardınız?” diye sordum. “Ölü taklidi yap” ile “CV’ni gönder. Devamındaki saçmalıkları da görelim eğleniriz😜 ” arasındaki yelpazede çeşitli yanıtlar aldım.

İçimdeki eğitmen baskın çıktı. Arkadaşa bir şans daha vermek istedim. Kendisine nazikçe sordum.

Bu kadar anlamsız bir yanıt beklemiyordum. Moda deyimle “şok oldum”.

Eğitimlerde, özellikle veriye dayalı düşünmeyi anlatırken “sebep-sonuç ilişkisi” ve “etki-tepki ilişkisi” arasındaki farkları tartıştığımız olur. Eğer bu ikisinin çok farklı olduğu anlaşılmıyorsa, bir müşteri davranışının kök nedenini bulmak olanaksızlaşır. [Kavramlara düşkünlüğüm, gerek eğitimlerime katılanlar, gerekse bu blogu okuyanlar tarafından bilinir.]

Aklıma ilk gelen, bu arkadaşın her ikisinden de habersiz olduğu idi. Ve evet… “Elindeki tek aleti çekiç olan, her gördüğünü çivi zanneder” sözünü doğruladığını düşündüm. Aramızda ciddi bir nesil farkı olduğu için sorumu anlamadığını varsaydım. [Ne de olsa, “Uğurca’dan Türkçeye tercüme” konusunda giderek daha başarısız oluyorum.] IK branşının bu kadar beyin yıkamasını (çekiç – çivi olgusunu) anlamaya çalıştım. Anlayamadım.

Kendimi tutamadım.

Mesajı gönderdim. 3 günden fazla oldu, geri dönüş alamadım.

🙁

Bir Nasreddin Hoca fıkrası vardır. “Hocam, eski ayları ne yapıyorlar?” diye sormuşlar. “Kırpıp kırpıp yıldız yapıyorlar!” diye yanıtlamış.
Samimiyetle soruyorum. Bankaya alıp, “bundan bankacı olmaz” dediklerinizi, kırpıp kırpıp İK’cı mı yapıyorsunuz?

Bana kızmak isteyen İK’cılara not: Dışbank – Fortis döneminde şahane İK’cılarla çalıştım. Diğerleri için anılarımı Kara İK altında derliyorum. Bu gibi örneklerle, dizinin ikincisi de kısa zaman sonra yayında olacak.

.

Sayın Prof. Özgür Demirtaş hocamız şöyle tweet atmıştı.

Kendisinin çok doğru teşhis ettiği ve defalarca haklı çıktığı konulara gereksiz itiraz eden trollerden değilim. Ancak bu sefer, yeterince bilgilenmeden bu tweet’i attığını düşündüm. Neden yanlış olduğunu düşündüğümü anlatayım:

1988 senesinde Yapı Kredi Bankası’nın (YKB) Bireysel Bankacılık ekibine katıldım. 1987’de Bireysel Kredi vermeye başlamışlardı. Benim katılmamdan kısa süre sonra da kredi kartı vermeye başladılar. Daha önce onlarca yıldan beri Diners Club kartları vardı ama çok dar bir çevrede biliniyordu. O dönem YKB sayesinde bireysel bankacılık kavramı ortaya çıktı. Bireylere kredili bankacılık ürünleri verilmeye başlandı.

O yıllarda bankacılık duayeni sayılan, Türkiye’de en uzun süre banka genel müdürü olan (sonradan adına Bankacılık Ödülü verilmeye başlanan) bir üstat “Bankalarını batıracaklar. Bilançosu olmayana – insana – kredi verilir mi?” demişti. Karadeniz fıkrası gibi sorayım: “Hani, n’oldi?“

İlk başlarda, Yapı Kredi’de “müşteri hakkında bilinenler [formda yer alan bilgiler] çerçevesinde” bir kredi skorlama sistemi oluşturulmuştu. Kişisel verileriniz, okulunuz, medeni haliniz, yaşınız, geliriniz, vb. üzerinden bir karar veriliyordu. (Sayın Özgür Demirtaş’ın tweet’ine ne kadar benziyor değil mi?) Eğer geçmişte protestolu senedi veya ödenmemiş çeki varsa, kesinlikle kredili ürün verilmiyordu. Bir süre sonra, risk tahmin modelleri üreten kurumlarla görüşüldü.

Hatırladığım kadarıyla, risk tahmin modeli kurumları Türkiye’ye ilk geldiklerinde YKB’nin elindeki verileri incelediler ve “Henüz erken. Önce 500.000 kart verin. Aradan biraz zaman geçsin ki ödeme / ödememe davranışları oluşsun. Sonra biz oluşumları inceleyelim” dediler. Gittiler.

Zaman içinde yeterli sayıya ulaştık ve tekrar davet ettik. Böylece Türkiye’de ilk defa kredi skorlama sistemini YKB kullanmaya başladı. Bu sistemin bir üstünlüğü de, zaman içinde batan kredi verilerinin de girdi olarak alınması ve modelin giderek daha ustalaşmasıdır.

Bir konu daha var.

Bugün bankaların kullandığı Doğrudan Borçlandırma Sistemi adlı yapı ilk aklıma geldiğinde (ki öncesinde Türkiye’de ilk defa taksitli kredi kartı alt-yapısını kurmuştuk) amacım bakkal gibi küçük esnaf için kredi skoru belirleyecek değişkenleri bulmaktı. Bakkallar sigara markalarına nakit ödüyorlardı ama deterjanlara 30-60 gün sonra ödeme yapıyorlardı. Tüm bu işlemler senet-kağıt üzerinde yürüyordu. Tüm bu işlemleri sisteme aktardığımızda, verileri işleyerek bakkalların ne kadar kredi kullanabileceklerini ve ne zaman dara düştüklerini önceden tahmin edebileceğimizi düşünmüştüm.

Ek olarak

1998’de YKB’nin hem kredi kartı hem de üye işyeri pazar payı %40’lara yakındı. Türkiye’nin %60’a yakın kredi kartı işlemini görebiliyorduk. “Hangi caddenin neresinde hangi konuda dükkan açılırsa ne kadar satar” konusunda YKB’ndan daha bilgili olan tek yer Bankalararası Kart Merkezi idi. Düşünsenize, Nişantaşı’nda bir dükkana birkaç yüzbin lira hava parası vermeden önce, doğru soruyu sorarsanız yanıt alabileceğiniz en önemli kaynakları konuşuyorum. Üst yönetimi veri analizi şirketi kurmaya ikna edemedim.

Aşağıda yer alan yanıtımın nedeni de bu birikimdir. Ne var ki cevabımı da aldım.

Sayın Özgür Demirtaş’ın verdiği örnek için atalarımız “sui misal emsal olamaz” derler. Nitekim bunu da 2 tweet’te yazdım.

Sayın Demirtaş’tan yanıt alamadım ama açıklayayım:

2000-2001 krizinde de bir anda onlarca banka battı veya el değiştirdi. Bazı -eski- üst yöneticiler villalarını terk edip şehir içinde apartman dairesine döndüler. Çocukları özel okullardan alıp devlet okullarına vermek zorunda kaldılar. Bazı esnaflar (ellerinde para olsa bile) “her ihtimale karşı” diyerek borçlarını ödemediler ve başkalarının batmasına neden oldular. Bazı esnaflar ise, para çıkışını geciktirmek için farklı bankalar üzerinden para aktarma hareketi yaptılar. Parasını ödemek isteyenler bile nereye ödeyeceğini bilemedi ve senetleri protesto oldu. Daha önce %15-17 olan İstanbul’da adres değiştirme oranı %40’lara yaklaştı. Sonuçta, eski modellerin dayanakları yetersiz kaldı ve kriz nedeniyle değişen risk modelleri yeniden ele alındı.

2003’e geldiğimizde, 2000-2001 senesi bize “içgörü üreten” duruma gelmişti. Önceki yılların “protestolu senedi veya ödenmemiş çeki olana kredi verilmez” yargısı değişti. Kriz yıllarında ödeme sorunu yaşamış ama sonraki dönemlerde işini toparlamış ve düzgün ödeme yapmış kişi ve kurumlar için “kriz yaşamış ve atlatmış” sıfatı eklendi. Hatta, o dönemde hiç olumsuzluk yaşamamış olanlar “belki de dükkan açıktı ama iş yapmıyordu” veya “belki de o sırada küçük çaplıydı ve kredi konusunda deneyimi yoktu” diye daha fazla incelenir oldu. Araştırmada protestolu senedi ve ödenmemiş çeki çıkanlar eğer sonradan iş yapmaya devam etmişlerse “kriz yaşamış ve atlatmış” olarak daha muteber sayıldılar.

🙂

Risk modellerinin en önemli girdilerinden biri gelir tahminidir. Bankada

• Ücret veya gelirler (maaş ödemesini bankadan alan kişiler veya ana hesabı bankada olan kurumlar)
• Harcamaların toplamı
• Kredi kartı kullanımı detayları
• Borçların toplamı
• Vergi ödemeleri
• Elektrik / su / gaz gibi giderler
• Gelirler ve harcamalar arasındaki farklar
• Kredi başvuru formlarındaki bilgiler
• KKB verileri

ile modelleme yapıldığında (maaş dışı gelirleri olsa bile) %90’a yakın doğru tahmin edilebilir. Kriz dönemi geldiğinde model geçici olarak şaşırır ama normal zamanlarda iyi bir göstergedir.

😉

Veri anlamlandırma eğitimlerinde, istisnaların önemi üzerinde de dururum. Ne zaman bir istisna “daha fazla anlam” taşır, ne zaman istisnalar “artık modelin son kullanma tarihi gelmiştir” mesajını verir, bunu konuşuruz.

Özetle, her krizden sonra tüm tahmin modelleri gözden geçirilir. Bir kriz dönemini örnek alıp %70’in iyi bir oran olduğunu savunmak… Tekrarlıyorum “sui misal emsal olamaz” ve Sayın Özgür Demirtaş’ı hiç haklı bulmadım. Yanıtına “beğeni” veren 22 kişinin ise bu konudan anladıklarını hiç sanmıyorum.

Not: Sayın Özgür Demirtaş’ın birçok teşhisinin haklı çıktığını biliyorum. Bu konuda da amacım ona saldırmak değil, yanlışı düzeltmektir.

.

EK OKUMA MALZEMESİ: Bu nasıl modelleme

.

Uzun yıllardan beri eğitimlerime Linkedin’in “Cazip Meslekler ve Beceriler” listeleri ile başlarım. Listede hemen her yıl “veriye dayalı meslekler” ilk sıraları kaptığı için, CRM eğitimine güzel bir giriş olmasını sağlıyor. Eğitimlerimde kullandığım bu listeleri blog’da paylaşıyordum.

Ben “bilenin bilmeyene borcu vardır” diye düşünerek hemen tüm öğrendiklerimi paylaşıyordum ama… Bazılarınızın bildiği nedenle blog yazılarını oldukça seyrelttim. Bu seneki listeyi yayınlamadım.

Yakın dostlarımla konuşurken konu buraya gelince, “üniversite adaylarının meslek seçimine yararlı olabileceğini” söylediler. Dostlarımın sözünü dinliyor ve biraz gecikmeyle de olsa listeyi yayınlıyorum. Önce işi veriye getireceğim. 2021 başında yayınlanan bir yazıdan alıntı yaparak… 2020’de ne olmuş:

Pandemi günlerinde de yapay zeka ve veri bilimi hep cazibesini korumuş. İhtiyaç, arzdan fazla olmuş. İlgili teknolojilerden anlayan arkadaşların – talep fazlalığını değerlendirerek – dünyaya açılmaları ve özellikle teknolojide büyük istifa olgusunu güçlendirmeleri beklenmeliydi.

Nicedir, insan kaynakları dönemi çoktan bitti, şimdi yetenek yönetimi dönemi diyorum ya…

• • Büyük İstifa Dönemi
  • Kara İK
  • Yetenek, IK ve Dönüşüm
  • İşe Alma ve Dönüşüm
  • Dijital Dönüşüm ve İK

Linkedin araştırmalarının beni doğrulamasına seviniyorum.

Gelelim 2022’de yayınlanan 2021 listesine.

En çok ihtiyaç duyulan 9 meslek / iş (hard skills‘i ancak böyle tercüme ettim)

Listedekilerin ezici çoğunluğu yine doğrudan veya dolaylı olarak veriyle ilgili.

😉

Yetenekler / beceriler (soft skills‘i ancak böyle tercüme ettim) kısmına gelirsek

2021’de iyice güçlenen ilginç bir gelişme daha vardı. İşverenler, yetenek/becerilere çok önem vermeye başladılar. Aynı meslek/iş düzeyinde olunduğunda (hatta daha fazla bilgi birikimi olsa bile), hemen üstteki listedeki beceri/yetenek sahiplerini daha fazla tercih ettiler. Bu tercih, pazarlama ve dijital sektörlerde daha da belirginleşti.

🙂

Değerli dostum İsmail Hakkı Polat‘a sözümü yerine getiriyorum ve “gençlerin meslek seçimi ve beceri/yetenek geliştirme çabalarına” faydası olmasını umuyorum.

😉