تعد جودة عملية الاكتتاب أمرًا بالغ الأهمية لنجاح أعمال الإقراض. أدت الأتمتة الكاملة للعملية باستخدام نموذج التعلم الآلي الذي يتخذ القرار إلى تحسين جودة محفظة القروض بشكل كبير وزيادة سرعة اتخاذ القرار. قمنا بتطوير نموذج للتنبؤ بأحداث تخلف المقترض عن السداد. وأظهر النموذج تفوقه على الأداء البشري وتحسين صحة محفظة القروض. كما أنها أتاحت أيضًا تجربة إيجابية لمقترض القرض بسبب القرارات السريعة بشأن طلب القرض الخاص به.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التصنيف الائتماني | الذكاء الاصطناعي لتسجيل الائتمان
ملخص
تحدي
كان التحدي يتمثل في تطوير نظام يمكنه اكتشاف وتقييم نظافة مناطق العمل بشكل مستقل، والتعرف على الأشياء والتمييز بين المناطق النظيفة والمناطق المتسخة أو الفوضوية. بالإضافة إلى ذلك، يهدف المشروع إلى اكتشاف الأشخاص داخل هذه المناطق مع احترام مخاوف الخصوصية، وضمان عدم معالجة الصور مع الأشخاص أو تخزينها.
الحل بواسطة AI Superior
في المرحلة الأولى، طورت شركة AI Superior نموذجًا قويًا للكشف عن الأشياء قادرًا على تحديد وتصنيف الكائنات المختلفة في مكان العمل (بما في ذلك الصناديق ومنتجات التنظيف ومخلفات الطعام والأكواب والنظارات وحقائب الظهر وحقائب اليد والمزيد) في الصور السماوية. قام النموذج أيضًا بتصنيف المناطق على أنها نظيفة أو فوضوية بناءً على القواعد الديناميكية.
وركزت المرحلة الثانية على تطوير نموذج للكشف عن الأشخاص داخل مناطق العمل. كانت الدقة أمرًا بالغ الأهمية لتجنب معالجة أو تخزين الصور التي تحتوي على أفراد يمكن التعرف عليهم، مع احترام المخاوف المتعلقة بالخصوصية. نفذت شركة AI Superior نموذجًا لاكتشاف الأشخاص يمكنه تحديد التمثيلات الجزئية للأفراد، مثل القدم أو اليد، دون التقاط ميزات الوجه التي يمكن التعرف عليها.
النتيجة والتداعيات
على الرغم من محدودية مجموعات بيانات الصور السمتية المتاحة للجمهور، نجحت AI Superior في تطوير نموذج دقيق للغاية لتحديد الأشياء داخل بيئات مكان العمل والتمييز بين المناطق النظيفة والمناطق المتسخة أو الفوضوية. وقد وفرت قدرة هذا النظام على اكتشاف الكائنات وتصنيفها رؤى قابلة للتنفيذ، مما يسهل تدخلات التنظيف في الوقت المناسب بينما تضمن ميزة الكشف عن الأشخاص التي تركز على الخصوصية التعامل المسؤول والأخلاقي مع المعلومات الحساسة.
Arabic 
English 
German 
French 
Dutch 
Spanish