ಅನುಸರಿಸಿ
ವಾಣಿಜ್ಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ. ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಒಂದು ದಶಕಕ್ಕೂ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಹಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅವಕಾಶಗಳಿವೆ. "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಇತರ ವಲಯಗಳಿಗಿಂತ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯು ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು, ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಇತರರಿಗಿಂತ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ" ಎಂದು PwC ಯಲ್ಲಿನ ಹಣಕಾಸು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರದೇಶದ ಪಾಲುದಾರ ಆಲ್ಬರ್ಟೊ ಕ್ಯಾಲ್ಸ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯು ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಆರ್ಥಿಕ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಸಾಧನಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು BBVA ಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿದೆ. "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಈ ಗ್ರಾಹಕರ ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನದಂಡದ ಹೊರಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ತಯಾರಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತೇವೆ" ಎಂದು BBVA ಯ ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕೇಂದ್ರವಾದ AI ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಯ ಸಿಇಒ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ ಮಟುರಾನಾ ಹೇಳಿದರು. ಈ ಘಟಕವು 2014 ರಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಬೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು.
64% ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳು AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಓಪನ್‌ಬ್ಯಾಂಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಯಾಂಟ್ಯಾಂಡರ್ ಗ್ರೂಪ್‌ನ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಬ್ಯಾಂಕ್, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. "ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ನಮ್ಮ ಒಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ನಾವು ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂವಹನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಅವರಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು" ಎಂದು ಓಪನ್‌ಬ್ಯಾಂಕ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಡೇನಿಯಲ್ ವಿಲ್ಲಾಟೊರೊ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.
"ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಒಂದು ಕಡೆ, ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಒದಗಿಸುವ ಸೇವೆಗಳಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ”ಎಂದು BBVA ಯ ಮಾತುರಾನಾ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. "ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಅವರ ಖಾತೆಯಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಚಲನೆಯು ಅಸಹಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಗುತ್ತಿಗೆ ಅಥವಾ ವಿವೇಚಿಸಲು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದೆಲ್ಲವೂ ಯಾವಾಗಲೂ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ವಿಲ್ಲಾಟೊರೊ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
ಬಾಕಿ ಇರುವ ಸವಾಲು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಾಗ ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ಮನವರಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು PwC ಯ ಪಾಲುದಾರ ಕ್ಯಾಲೆ ವಿವರಿಸಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯೋಜನೆಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಲವನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ವಿವರಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲವು ಇರುತ್ತದೆ.
“ಒಂದೆಡೆ, ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ನಾವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಶಾಂತವಾದ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಮನೋಭಾವವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಈ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರದ (ಯುಎಸ್ ಅಥವಾ ಚೀನಾದಂತಹ) ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಉದಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೊಸ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿವೆ. ”, ಓಪನ್‌ಬ್ಯಾಂಕ್‌ನಿಂದ ವಿಲ್ಲಟೊರೊ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.
ಈ ದ್ವಂದ್ವತೆಯು "ಎರಡು ವೇಗ" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಡಿಲವಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು ಇದ್ದಾರೆ. "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವ ಅತಿಯಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ" ಎಂದು ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಎಬಿಸಿಗೆ ಹೇಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಿದೆ.
ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ
ಸೇವೆಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲು ಇರುತ್ತದೆ. "ಜಿಪಿಟಿ-3 ನಂತಹ ಭಾಷಾ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಪೀಳಿಗೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಕಸನವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಚುರುಕುತನದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಹೊಸ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸವಾಲು ನಮ್ಮ ಮುಂದಿದೆ" ಎಂದು BBVA AI ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಯಿಂದ Maturana ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.
ಯುರೋಪಿಯನ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಪ್ರಾಧಿಕಾರದ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ, 64 ರಲ್ಲಿ 2019% ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಶೇಕಡಾವಾರು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಯೋಜನೆಗಳು ಖಂಡದ ದಡಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿರುವ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. "ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಈಗಾಗಲೇ, ಪ್ರಸ್ತುತ, ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ" ಎಂದು ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯದ ತೂಕದ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ.
PwC ಯಿಂದ ಕಾಲೆ, ಯುರೋಪಿಯನ್ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅತ್ಯಂತ ಮುಂದುವರಿದಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದಾರೆ. "ಇನ್ನೂ ಹೋಗಲು ಬಹಳ ದೂರವಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಮುಂದುವರಿದಿದೆ" ಎಂದು ಕ್ಯಾಲೆ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ರೋಬೋಟ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಬಳಕೆಯೆಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್' ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಣಕಾಸು ಘಟಕಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಇತರ ವಲಯಗಳು ಹೊಂದಿರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ತಮ್ಮ ವೇತನದಾರರನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅವರ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ಅವರ ಖಾತೆಗಳಲ್ಲಿರುತ್ತಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ತ್ವರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನವೀನ ಸಾಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
