اعتبارسنجی دیجیتال فرآیندی است که به منظور ارزیابی ریسک اعتباری یک شخص یا نهاد انجام میشود. این فرایند بر اساس اطلاعات مالی و رفتاری هر فرد یا نهاد مورد نظر صورت میگیرد. در اینجا منظور رفتارهای مالی است. هدف نهایی نیز تعیین میزان احتمال عدم پرداخت بدهیها توسط آن افراد خواهد بود.
سیستمهای اعتبارسنجی دیجیتال از فناوریهای نوین مانند هوش مصنوعی برای بهبود دقت و سرعت فرآیند اعتبارسنجی استفاده میکنند. این سیستمها با تحلیل حجم عظیمی از دادهها، الگوهای رفتاری افراد و نهادها را شناسایی و میزان ریسک اعتباری آنها را با دقت بیشتری پیشبینی میکنند.
آنچه در این مقاله میخوانید
اصول و فرایند اعتبارسنجی دیجیتال
اصول اعتبارسنجی دیجیتال را در ادامه فهرست میکنیم:
- اصل امنیتی
- تشخیص هویت موثر
- امضای دیجیتال قوی
- اطمینان از امان بودن دادهها
- استفاده از تکنولوژیهای رمزنگاری قوی
اما فرآیند اعتبارسنجی دیجیتال، شامل مراحلی میشود که باید با دقت و سرعت قابل توجهی انجام شود.
- جمعآوری اطلاعات هویتی
- تحلیل و تصحیح دقیق دادهها
- اعتبارسنجی اطلاعات هویتی با استفاده از الگوریتمهای مختلف
- امضای دیجیتال تراکنشها
- نظارت مداوم بر امنیت سیستم
به طور کلی اصول اعتبارسنجی دیجیتال بر اساس مجموعهای از عوامل کلیدی استوار است:
- اطلاعات مالی: این اطلاعات شامل: سابقه اعتباری، درآمد، داراییها و بدهیهای فرد یا نهاد مورد نظر است.
- اطلاعات رفتاری: شامل اطلاعاتی از الگوهای خرید، سابقه پرداخت قبضها و استفاده از کارت اعتباری میشود.
- اطلاعات جمعیت شناختی: این اطلاعات نیز برآیند سن، جنسیت، تحصیلات و محل زندگی فرد یا نهاد مورد نظر است.
مراحل اصلی اعتبارسنجی دیجیتال
1. جمعآوری اطلاعات
در این مرحله، اطلاعات مورد نیاز برای اعتبارسنجی از منابع مختلف مانند پایگاههای داده اعتباری، سوابق بانکی و شبکههای اجتماعی جمعآوری میشود.
2. پردازش اطلاعات
سپس اطلاعات جمعآوری شده به منظور شناسایی الگوها و روابط بین آنها پردازش میشود.
3. تجزیه و تحلیل اطلاعات
حالا باید اطلاعات پردازش شده برای تعیین میزان ریسک اعتباری فرد یا نهاد مورد نظر تجزیه و تحلیل شود.
4. اعلام نتیجه
در نهایت نتیجه تجزیه و تحلیل به فرد یا نهاد مورد نظر اعلام میشود.
مدلهای اعتبارسنجی دیجیتال
سیستمهای اعتبارسنجی دیجیتال از مدلهای مختلفی برای پیشبینی ریسک اعتباری استفاده میکنند. برخی از متداولترین مدلهای اعتبارسنجی دیجیتال را در ادامه معرفی خواهیم کرد.
- مدلهای یادگیری ماشین: الگوهای رفتاری جدید را شناسایی و میزان ریسک اعتباری را با دقت بیشتری پیشبینی میکنند.
- مدلهای آماری: از روشهای آماری برای پیشبینی ریسک اعتباری استفاده میکنند. این مدلها معمولاً بر اساس دادههای تاریخی و الگوهای رفتاری افراد و نهادها توسعه مییابند.
برخی از متداولترین مدلهای آماری مورد استفاده در اعتبارسنجی دیجیتال عبارتند از:
1. مدلهای رگرسیون
این مدلها از رابطه بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته استفاده میکنند.
2. مدلهای طبقهبندی
مدلهای طبقهبندی از دادههای تاریخی برای پیشبینی اینکه یک فرد یا نهاد در چه دستهای قرار میگیرد بهره میبرند.
3. مدلهای سلسله زمانی
این مدلها از دادههای تاریخی برای پیشبینی روند آینده بهره میگیرند.
4. مدلهای درخت تصمیمگیری
مجموعهای از قوانین تصمیمگیری برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته را بررسی میکنند.
5. مدلهای شبکههای عصبی
شبکههای پیچیدهای از نورونها را برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته مورد واکاوی قرار میدهند.
6. مدلهای ماشین بردار پشتیبانی
این مدلها از یک خط مرزی برای پیشبینی اینکه یک فرد یا نهاد در چه گروهی جای دارد استفاده میکنند.
انتخاب مدل مناسب برای اعتبارسنجی دیجیتال به عوامل مختلفی مانند نوع دادههای موجود، پیچیدگی الگوهای رفتاری و دقت مورد نیاز بستگی دارد.
به طور مثال مدلهای آماری برای دادههای تاریخی و الگوهای رفتاری ساده مناسب هستند. و یا مدلهای یادگیری ماشین برای دادههای جدید و الگوهای رفتاری پیچیده مناسب هستند.
الگوریتمهای تشخیص هویت در فرآیند اعتبارسنجی دیجیتال
الگوریتمهای تشخیص هویت در فرآیند اعتبارسنجی دیجیتالی برای تأیید هویت فرد یا نهاد مورد نظر به کار گرفته میشوند. این الگوریتمها میتوانند با استفاده از ویژگیهای: بیومتریک، مانند اثر انگشت، چهره، صدا یا عنبیه چشم، هویت فرد یا نهاد را تأیید کنند.
بنابراین الگوریتمهای تشخیص هویت را میتوان بر اساس نوع ویژگی بیومتریک مورد استفاده به گروههای زیر تقسیم کرد:
- الگوریتمهای تشخیص اثر انگشت
- الگوریتمهای تشخیص چهره
- الگوریتمهای تشخیص صدا
- الگوریتمهای تشخیص عنبیه چشم
- الگوریتمهای تشخیص هویت در فرآیند
تکنولوژی امضای دیجیتال در اعتبارسنجی دیجیتال
امضای دیجیتال یک روش رمزنگاری برای تأیید هویت و اصالت یک سند یا پیام دیجیتال است. امضای دیجیتال با استفاده از یک کلید خصوصی و یک کلید عمومی ایجاد میشود.
امضای دیجیتال اصولا در مراحل مختلف فرآیند اعتبارسنجی دیجیتال بکار برده میشود. برخی از کاربردهای رایج امضای دیجیتال در فرآیند اعتبارسنجی دیجیتال عبارتند از:
- تأیید هویت متقاضیان اعتبار: امضای دیجیتال گاهی برای تأیید هویت متقاضیان اعتبار قبل از ارائه خدمات مالی به آنها استفاده میشود.
- ارسال اسناد و مدارک: امضای دیجیتال میتواند برای ارسال اسناد و مدارک به صورت الکترونیکی استفاده شود.
- امضای قراردادها و توافقنامهها: امضای دیجیتال را برای امضای قراردادها و توافقنامهها نیز به صورت الکترونیکی استفاده میکنند.
سیستمهای تحلیل رفتار کاربر در اعتبارسنجی دیجیتال
سیستمهای تحلیل رفتار کاربر (UBA) فناوریهایی هستند که از دادههای رفتاری کاربران برای شناسایی الگوها و روابط استفاده میکنند. این دادهها اصولا از سابقه مرور وب، الگوهای خرید، سابقه استفاده از دستگاه و فعالیتهای رسانههای اجتماعی تشکیل میشوند. این سیستمها الگوهای رفتاری مرتبط با تقلب یا سوء استفاده مالی را شناسایی میکنند.
انواع سیستمهای UBA
سیستمهای UBA را میتوان بر اساس نوع دادههای مورد استفاده به دستههای مختلفی تقسیم کرد:
- سیستمهای UBA مبتنی بر وب که از دادههای رفتاری وب کاربران برای شناسایی الگوها و روابط استفاده میکنند.
- سیستمهای UBA مبتنی بر دستگاه که دادههای رفتاری دستگاه کاربران، مانند موبایل و یا لپتاپ شخصی و… را برای شناسایی الگوها و روابط بررسی میکنند.
- سیستمهای UBA مبتنی بر رسانههای اجتماعی که دادههای رفتاری رسانههای اجتماعی کاربران را در راستای شناسایی الگوها مورد توجه قرار میدهند.
کاربردهای UBA در اعتبارسنجی دیجیتال
سیستم UBA در اعتبارسنجی دیجیتال میتواند در مراحل مختلف این فرآیند بکار گرفته شود. برخی از کاربردهای رایج UBA در فرآیند اعتبارسنجی دیجیتال را در ادامه معرفی میکنیم.
- تأیید هویت: UBA برای تأیید هویت متقاضیان اعتبار استفاده شود. این سیستمها الگوهای رفتاری غیرعادی را شناسایی میکنند که ممکن است نشاندهنده تقلب باشد.
- ارزیابی ریسک: UBA همچنین برای ارزیابی ریسک اعتباری افراد یا نهادها نیز استفاده میشود تا الگوهای رفتاری مرتبط با تقلب یا سوء استفاده مالی را شناسایی کنند.
سخن پایانی
سیستمهای اعتبارسنجی دیجیتال نقش مهمی در اقتصاد بازارهای مختلف مالی بازی میکنند. این سیستمها به نهادهای مالی مانند بانکها و موسسات اعتباری کمک میکنند تا ریسک اعتباری خود را کاهش دهند و به مشتریان خود خدمات مالی باکیفیتتری ارائه دهند.
در آینده با پیشرفت فناوریهای نوین، سیستمهای اعتبارسنجی دیجیتال نیز پیشرفتهای بیشتری خواهند کرد. این سیستمها با تحلیل دادههای جدید و استفاده از الگوریتمهای پیشرفتهتر، دقت و سرعت خود را بهبود میبخشند و به طور موثرتری ریسک اعتباری افراد و نهادها را ارزیابی میکنند.