اعتبار سنجی مشتریان حقوقی
امروزه بخش قابل توجه از خدماتی که نهادهای مالی به مشتریان خود ارائه میدهند نیازمند طی شدن فرآیند اعتبارسنجی مشتری هستن. ارائه راهکارهای هوشمند با استفاده از تکنولوژیهای روز جهت تسریع و افزایش دقت اجرای این فٰرآیند به خصوص برای مشتریان حقوقی از جمله نیازهای نهادهای مالی است.
موارد مهم این چالش
دلیل اهمیت
در گذشته فرآیند اعتبار سنجی مشتریان به شکل کاملا سنتی و با دخالت نیروی انسانی انجام میشد اما با افزایش حجم معاملات، تراکنشها و خدمات قابل ارائه به مشتریان، همچنین رشد تعداد مشتریان و متقاضیان، اجرای فرآیندها با استفاده از روشهای سنتی امکان پذیر نیست. همچنین باید توجه داشت، بخش عمدهای از مشریان بانکها و نهادهای مالی، شرکتها و مجموعههای حقوقی هستند و پیچیدگیهای اعتبارسنجی این دسته از مشتریان بسیار بیشتر از مشتریان حقیقی است. از طرف دیگر با توجه به لزوم اجرای این فرآیندها جهت پیادهسازی برخی خدمات مالی از جمله زنجیرهی تامین برای مشتریان حقوقی، دستیابی به راهکارهای هوشمند و مبتنی بر تکنولوژی روز جهت اعتبارسنجی مشتریان حقوقی امری ضروری است.
چرا این چالش
در حال حاضر محصولاتی جهت اعتبار سنجی مشتریان حقیقی ارائه شده و تا حدی نیز موفق بوده است، اما به دلیلی پیچیدگیهای اعتبار سنجی مشتریان حقوقی از یک طرف و در دسترس نبودن اطلاعات و دادههای مورد نیاز از طرف دیگر و همچنین حساسیت بالای خدمات قابل ارائه به این دسته از مشتریان، تا کنون به شکل جدی به این موضوع پرداخته نشده است
سوال و جواب
سوال و جواب بیشتر رو میتونین با منتورها پیش بگیرین
طراحی یک سامانه کاملا خودکار جهت اعتبار سنجی مشتریان حقوقی
طراحی صحیح شاخص های مناسب جهت اعتبار سنجی مشتریان حقوقی.
دستیابی به دقت کافی در نتایج اعتبار سنجی
مدل پیشنهادی باید قابل استفاده و منطبق بر نیاز بازار باشه.
تسلط بر روشهای مرسوم و مباحث اعتبار سنجی
آشنایی با ویژگیهای مشتریان حقوقی
تسلط کافی در طراحی شبکههای عصبی و استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی
تسلط در بکارگیری زبانهای برنامهنویسی جهت پیادهسازی
نسخه اولیه بتواند با دریافت اطلاعات چند شرکت یک عدد اعتبارسنجی در یک بازه خاص برای شرکت پیشنهاد بده
در اینجا وجود واسط کاربری مهم نیست و در هر محیطی و به هر شکلی خروجی میتونه نمایش داده بشه.
هوشمصنوعی
کلانداده (بیگ دیتا)