A minimum of 3 characters is required

Home

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ Internet of Things

Τεχνητή Νοημοσύνη στα οικονομικά: «IoT» (Internet of Things) για την πρόληψη του πιστωτικού κίνδυνο.

Ο όρος IoT (Internet of Things) δημιουργήθηκε για πρώτη φορά το 1999 από τον Kevin Ashton για να ορίσει τη διαδικτυακή σύνδεση των ηλεκτρονικών συσκευών και αντικείμενων καθημερινής χρήσης. Το Διαδίκτυο των πραγμάτων είναι γνωστό ως η νέα επανάσταση του Διαδικτύου, καθώς επιτρέπει στα αντικείμενα και τις συσκευές να αλληλοεπιδρούν μεταξύ τους, να συλλέγουν, να επεξεργάζονται και να κοινοποιούν μεταξύ τους δεδομένα μέσω ενσύρματων ή ασύρματων δικτύων.

Οι συσκευές IoT έχουν εξαπλωθεί γρήγορα στην καθημερινότητά μας (smartphones, συστήματα ασφαλείας, μικρές και οικιακές συσκευές κλπ.), Όμως, ο βιομηχανικός τομέας είναι το πιο παραγωγικό πεδίο εφαρμογής. Η εισαγωγή των τεχνολογιών IoT στο περιβάλλον της παραγωγής σηματοδότησε την έναρξη της τέταρτης βιομηχανικής επανάστασης, γνωστότερης ως Industry 4.0, οδηγώντας σε αποτελεσματικότερες διαδικασίες παραγωγής με παράλληλη μείωση των αποβλήτων.

Στους επερχόμενους μελλοντικούς αισθητήρες, οι μηχανές, τα τμήματα τους και το λογισμικό θα συνδέονται ολοένα και περισσότερο μεταξύ τους πέραν του ενιαίου εργοστασίου, δημιουργώντας ένα ψηφιακό, αυτοματοποιημένο και ολοκληρωμένο σύστημα που θα ενώνει όλους τους παίκτες της αλυσίδας εφοδιασμού.

Ενσωμάτωση δεδομένων IoT στην πλατφόρμα κινδύνου oplon

Στη Βιομηχανία 4.0. οι τεχνολογίες αποτελούν πολύτιμη πηγή πληροφοριών για τη διαχείριση και την πρόληψη των κινδύνων. Η ενσωμάτωση των βιομηχανικών δεδομένων στην ανάλυση κινδύνων βελτιώνει την ακρίβεια των οικονομικών προβλέψεων, καθώς επιτρέπει την παρακολούθηση ολόκληρης της παραγωγικής διαδικασίας, προσδιορίζοντας εκ των προτέρων τα σφάλματα και τις αποτυχίες.

Το oplon Risk Platform είναι μια αρθρωτή πλατφόρμα διαχείρισης κινδύνων που έχει σχεδιαστεί για την αύξηση της αυτοματοποίησης της διαδικασίας αξιολόγησης της πιστοληπτικής ικανότητας. Χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη και την Ανάλυση BigData, το oplon μπορεί να περιλαμβάνει τόσο οικονομικά δεδομένα όσο και μη δομημένα εναλλακτικά δεδομένα στη διαδικασία αξιολόγησης.

Τα εναλλακτικά δεδομένα μπορούν να οριστούν ως δεδομένα που παρέχονται από μη παραδοσιακές πηγές, όπως αυτά που παράγονται από κοινωνικά δίκτυα και μηχανές αναζήτησης ή δεδομένα που παράγονται από αισθητήρες. Τα εναλλακτικά δεδομένα τείνουν να είναι μη δομημένα, ανοργάνωτα και βαριά κείμενα που μπορούν να υποβάλλονται σε επεξεργασία μόνο από την Τεχνητή Νοημοσύνη. 

(περισσότερα για εναλλακτικά δεδομένα στην αξιολόγηση πιστωτικού κινδύνου εδώ)

Η ενσωμάτωση οικονομικών δεδομένων (όπως ισολογισμοί, τάσεις τραπεζικών λογαριασμών, ποσά ενυπόθηκων δανείων κ.λπ.) και εναλλακτικά δεδομένα επιτρέπει στην πλατφόρμα κινδύνου oplon να διεξάγει εμπεριστατωμένες αναλύσεις και να παρέχει ακριβείς προβλέψεις για τις επιδόσεις της εταιρείας. Ο αλγόριθμος εντοπίζει δυνητικούς παράγοντες κινδύνου και υπολογίζει αυτόματα την πιστοληπτική αξιολόγηση της εταιρείας.

Η χρήση της API oplon επιτρέπει την ενσωμάτωση και των δύο προσαρμοσμένων μοντέλων (που αναπτύσσονται ανεξάρτητα ή κατόπιν αιτήματος) και των πληροφοριών από εξωτερικές πηγές μέσα στην πλατφόρμα. Κάθε API περιγράφει μια συγκεκριμένη λειτουργία που μπορεί να ενσωματωθεί σε διαφορετικά λειτουργικά συστήματα χωρίς να απαιτείται ξανά προγραμματισμός, επιτρέποντας σε διαφορετικές εφαρμογές ή προγράμματα να αλληλοεπιδρούν και να μοιράζονται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.

Για παράδειγμα , μπορούν να αντληθούν δεδομένα από τη τεχνολογία παραγωγής 4.0. για να αξιολογηθεί η έκθεση σε κινδύνους και να γίνει πρόβλεψη της ρευστότητας. Το μοντέλο περιλαμβάνει στην ανάλυση, έκθεση κινδύνου στα δεδομένα της ενεργειακής απόδοσης των φωτοβολταϊκών συστημάτων, των οποίων η κατασκευή χρηματοδοτήθηκε από ένα επενδυτικό ταμείο. Η πλατφόρμα κινδύνου oplon παρακολουθεί τις καμπύλες απόδοσης κάθε πίνακα και ενημερώνει για τυχόν προβλήματα τις εταιρείες που συμμετέχουν στο έργο. Ταυτόχρονα, τα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη των παραγόντων κινδύνου και της ρευστότητας του έργου.

Επιπλέον, η εφαρμογή των δεδομένων IoT στη χρηματοδότηση βελτιώνει τη ροή εργασιών και τη διαχείριση των εταιρειών, επιτρέποντας στους υπεύθυνους να λαμβάνουν αποφάσεις και να υιοθετούν στρατηγικές ηθικής επένδυσης όσον αφορά στη βιωσιμότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη μειώνει την πιθανότητα σφάλματος, εξοικονομώντας πόρους και χρήματα και περιορίζοντας τα απόβλητα στη διαδικασία παραγωγής.

Πηγή: modefinance