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 اعتبارسنجی دیجیتال را در ادامه فهرست میکنیم:
اما فرآیند اعتبارسنجی دیجیتال، شامل مراحلی میشود که باید با دقت و سرعت قابل توجهی انجام شود.
به طور کلی اصول اعتبارسنجی دیجیتال بر اساس مجموعهای از عوامل کلیدی استوار است:
در این مرحله، اطلاعات مورد نیاز برای اعتبارسنجی از منابع مختلف مانند پایگاههای داده اعتباری، سوابق بانکی و شبکههای اجتماعی جمعآوری میشود.
سپس اطلاعات جمعآوری شده به منظور شناسایی الگوها و روابط بین آنها پردازش میشود.
حالا باید اطلاعات پردازش شده برای تعیین میزان ریسک اعتباری فرد یا نهاد مورد نظر تجزیه و تحلیل شود.
در نهایت نتیجه تجزیه و تحلیل به فرد یا نهاد مورد نظر اعلام میشود.
سیستمهای اعتبارسنجی دیجیتال از مدلهای مختلفی برای پیشبینی ریسک اعتباری استفاده میکنند. برخی از متداولترین مدلهای اعتبارسنجی دیجیتال را در ادامه معرفی خواهیم کرد.
برخی از متداولترین مدلهای آماری مورد استفاده در اعتبارسنجی دیجیتال عبارتند از:
این مدلها از رابطه بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته استفاده میکنند.
مدلهای طبقهبندی از دادههای تاریخی برای پیشبینی اینکه یک فرد یا نهاد در چه دستهای قرار میگیرد بهره میبرند.
این مدلها از دادههای تاریخی برای پیشبینی روند آینده بهره میگیرند.
مجموعهای از قوانین تصمیمگیری برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته را بررسی میکنند.
شبکههای پیچیدهای از نورونها را برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته مورد واکاوی قرار میدهند.
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 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:
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:
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.
سیستمهای UBA را میتوان بر اساس نوع دادههای مورد استفاده به دستههای مختلفی تقسیم کرد:
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.
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.