+98 21 با ما تماس بگیرید 24597570

صفحه اصلی » استارتاپ » چگونه فینتک و یادگیری ماشینی فرآیند اعطای وام را دگرگون می کنند

چگونه فینتک و یادگیری ماشینی فرآیند اعطای وام را دگرگون می کنند

چگونه فینتک و یادگیری ماشینی فرآیند اعطای وام را دگرگون می کنند

اکوسیستم اعطای وام در سراسر جهان در دهه گذشته تغییرات قابل توجهی داشته است.از تکنیک های مالی، که بخش صنعت مالی را با فرآیندهای بسیار کارآمد و با هزینه ای مواجه می کند، به مقررات سختگیرانه ای که پس از بحران مالی جهانی سال 2008 منجر شد، مداخله تکنولوژیک در حال رشد نقش مهمی در تکامل سریع صنعت وام دهی داشته است.یکی از این فن آوری ها یادگیری ماشینی است که راه های جدید و بسیار امیدوار کننده در بازار وام را ایجاد کرده است.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی الگوریتم مدل پیشگوئی است که هوش مصنوعی را در مجموعه های وسیعی از داده ها و از طریق روش های مختلف آماری پیش بینی (مانند رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی، تصمیم گیری درختی و غیره) توسعه می دهد و تصمیم گیری / بینش را براساس داده هایی که پردازش می کند، فراهم می کند. ماشینی ها را می توان به شناسایی هر نوع داده ای که به صورت الکترونیکی ذخیره می شود مانند متون، تصاویر، گفتار و غیره آموزش داد و از طریق چنین الگوریتم برای شناسایی رفتارها، الگوها و غیره تجزیه و تحلیل می شود و پیش بینی های مشابهی را در هنگام ایجاد یک مجموعه داده جدید ایجاد انجام می دهد.
وام دادن یا قرض دادن و یادگیری ماشینی

شرکت های فینتک به طور فزاینده ای از الگوریتم های یادگیری ماشینی در عملیات خود برای ساخت سیستم های کارآمد و موثر تقویت می کنند. در اینجا برخی از روش های برجسته ای که در آن یادگیری ماشینی در شرکت های وام دهی فینتک استفاده می شود مشاهده می کنید:

فرایند وام دهی کارآمدتر

اکثر شرکت های فن آوری جهانی در حال حاضر توانایی یادگیری ماشینی را برای تسریع فرایند وام گیری و کارآیی آن دارند. Faircent.com به شدت در فن آوری هایی سرمایه گذاری کرده است که با استفاده از داده های بزرگ برای تجزیه و تحلیل و توسعه الگوریتم های یادگیری ماشینی برای تصمیم گیری. این امر تأییدیه وام را سریع و آسان می کند، هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد و پس از آن می تواند پس انداز را به شکل مشتریان افزایش دهد.

یکی دیگر از نشانه های یادگیری ماشینی در وام دهی این است که روند ساده سازی را کاهش می دهد، احتمال خطاها را به طور چشمگیری کاهش می دهد و زمان لازم برای تأیید وام و پرداخت وام به وام گیرنده را کاهش می دهد و بنابراین تجربه مشتری را افزایش می دهد. یادگیری ماشینی با نیاز به دخالت انسان در تعیین اعتبار برای جلوگیری از فرآیندهای مانند حصول اطمینان و رعایت موارد مواجه است. سیستم های توزیع کننده می توانند چنین الگوریتمی هایی را برای دسته بندی برنامه های وام و تأیید آنها ایجاد کنند. چنین الگوریتمی از اطلاعات موجود متقاضیان استفاده می کند و پیش بینی های آینده را در مورد آنها انجام می دهد.

نمره اعتبار

نمره دهی اعتبار مهم ترین عامل مدیریت وام است. از طریق یادگیری ماشینی، یک الگوریتم برای مدل پیش بینی شده برای پردازش نمره اعتبار طراحی شده است. ابزار یادگیری ابزار دسترسی به داده ها از طریق استخراج گسترده از منابع مختلف از قبیل رفتار معاملات آنلاین، رفتار خرید با تجارت الکترونیک، فعالیت های رسانه های اجتماعی و غیره برای به دست آوردن اعتبار یک متقاضی به دقت. این امر بازی منصفانه را تضمین می کند، در صورتی که وام گیرنده در سطوح ریسک یا در نرخ های بهره در معرض اعتبار خود قرار داشته باشد.

مدیریت ریسک

یادگیری ماشینی بدون شک ابزار نهایی در فینتک است تا مدیریت ریسک بهتر را انجام دهد.از طریق یادگیری ماشینی ما می توانیم مقدار زیادی منابع داده (بر خلاف موسسات مالی سنتی) و الگوریتم های آماری اطراف آنها را برای تصمیم گیری بسازیم. Faircent.com دسترسی به داده های تعدادی از منابع – شخصی، مالی، اداری و اجتماعی – برای ارزیابی اعتبار اعتباری وام گیرندگان در بیش از 120 پارامتر. این می تواند اطلاعات فعلی و مربوطه را برای پیش بینی و تصمیم گیری در مورد یک درخواست وام خاص استخراج کند.این تضمین می کند که یک وام دهنده یک پلت فرم بسیار سرپرستی است که به آنها کمک می کند تا خطر را کاهش دهند.

بر این، یادگیری ماشینی را می توان با استفاده از وام دهی شرکت ها برای شناسایی وام گیرندگان نامناسب، و آنها را از طریق مبارزات بازاریابی موثر و تبلیغاتی هدف قرار داد. علاوه بر این، یادگیری ماشینی بسیار مقرون به صرفه است زیرا کار نظارت بر فعالیت های فینتک از قبیل سرمایه گذاری و وام دهی توسط ماشینی ها انجام می شود.با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی که به طور فزاینده ای توسط بخش فینتک اجرا می شود، این شرکت ها برای متحدان عالی برای بانک های سنتی به منظور ارائه تصمیم گیری های تکنیکی و داده ای برای وام دادن و قرض گرفتن کمک می کنند.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published.