Information Technology

فناوری اطلاعات

فناوری های هوشمندسازی

فناوری‌های مختلفی در هوشمند سازی بانکی استفاده می‌شوند که برخی از آنها عبارتند از:

  • اینترنت اشیا (Internet of Things): این فناوری به اتصال اشیا و دستگاه‌های هوشمند به شبکه اینترنت و ارسال و دریافت داده‌ها از طریق آن اشاره دارد. با استفاده از اینترنت اشیا می‌توان شعبه‌ها و خودپردازهای بانکی را پایش و کنترل کرد، میزان مصرف انرژی و منابع را کاهش داد، امنیت و بهره‌وری را افزایش داد و تجربه مشتریان را بهبود بخشید .
  • هوش مصنوعی (Artificial Intelligence): این فناوری به قابلیت دستگاه‌ها و نرم‌افزارها برای انجام وظایفی که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، مانند یادگیری، استدلال، تصمیم‌گیری و تشخیص الگو اشاره دارد. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان خدمات و محصولات بانکی را شخصی‌سازی کرد، نیازها و رفتارهای مشتریان را پیش‌بینی کرد، تقلب و خطا را تشخیص داد و تصمیم‌گیری را بهبود بخشید .
  • تحلیل داده (Data Analytics): این فناوری به فرآیند استخراج، پردازش، تفسیر و ارائه داده‌ها برای کشف الگوها، روندها، روابط و دانش مفید اشاره دارد. با استفاده از تحلیل داده می‌توان داده‌های موجود در سیستم‌های بانکی را مورد بررسی قرار داد، ارزش داده‌ها را افزایش داد، راهکارهای بهینه را ارائه داد و عملکرد و کارایی را اندازه‌گیری کرد .
  • رایانش ابری (Cloud Computing): این فناوری به ارائه خدمات محاسباتی مانند پردازش، ذخیره‌سازی، شبکه، نرم‌افزار و پایگاه داده از طریق اینترنت و با استفاده از سرورهای از راه دور اشاره دارد. با استفاده از رایانش ابری می‌توان هزینه‌های زیرساختی را کاهش داد، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را افزایش داد، دسترسی به داده‌ها و خدمات را آسان‌تر کرد و امنیت و حفاظت از داده‌ها را تضمین کرد .
۰ نظر موافقین ۰ مخالفین ۰

هوشمندسازی

هوشمند سازی بانکی به استفاده از فناوری‌های نوین مانند اینترنت اشیا، هوش مصنوعی، تحلیل داده و رایانش ابری در ارائه خدمات و محصولات بانکی گفته می‌شود. هدف از هوشمند سازی بانکی افزایش کارایی، بهره‌وری، امنیت، رضایت و وفاداری مشتریان و کاهش هزینه‌ها و خطاهاست. برخی از راهکارهای هوشمند سازی بانکی عبارتند از:

برای یادگیری بیشتر در مورد هوشمند سازی بانکی و انواع آن می‌توانید به منابع زیر مراجعه کنید:

۰ نظر موافقین ۰ مخالفین ۰

Fuzzy c-means Algorithm

The FCM algorithm attempts to partition a finite collection of elements into a collection of c fuzzy clusters with respect to some given criterion.

Given a finite set of data, the algorithm returns a list of cluster centres and a partition matrix

, where each element, , tells the degree to which element, , belongs to cluster .

The FCM aims to minimize an objective function:

where:


۰ نظر موافقین ۲ مخالفین ۰