স্বয়ংক্রিয়তার সাথে ঋণ প্রদানের প্রক্রিয়ায় গ্রাহকদের ফিল্টারিং

স্বয়ংক্রিয়তার সাথে ঋণ প্রদানের প্রক্রিয়ায় গ্রাহকদের ফিল্টারিং

অটোমেশন PlatoBlockchain ডেটা ইন্টেলিজেন্সের মাধ্যমে গ্রাহকদের ধার দেওয়ার প্রক্রিয়ায় ফিল্টার করা। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.
অটোমেশন PlatoBlockchain ডেটা ইন্টেলিজেন্সের মাধ্যমে গ্রাহকদের ধার দেওয়ার প্রক্রিয়ায় ফিল্টার করা। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

পিডিএফ → এক্সেল

PDF ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্টগুলিকে Excel এ রূপান্তর করুন 

ঋণের জগতে, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ঋণের আবেদন এবং ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অপরাধের সাথে, কীভাবে ঋণদাতারা দক্ষতার ত্যাগ ছাড়াই কার্যকরভাবে ঝুঁকি পরিচালনা করতে পারে?

উত্তরটি ঋণ প্রদান প্রক্রিয়ার স্বয়ংক্রিয় পদক্ষেপের মধ্যে রয়েছে।

অটোমেশন ঋণদাতাদের আরও কঠোর ক্রেডিট চেক, আয় যাচাইকরণ, এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ যাচাইকরণ পরিচালনা করতে সক্ষম করে যাতে শুধুমাত্র যোগ্য ঋণগ্রহীতাদের অনুমোদন দেওয়া হয়। অটোমেশন ব্যবহার করে, ঋণদাতারা তাদের ঋণ প্রক্রিয়াকরণের সময় উন্নত করতে পারে এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিশ্চিত করে মানবিক ত্রুটি কমাতে পারে।

এই নিবন্ধটি ঋণ প্রদানের প্রক্রিয়ার শুরুতে গ্রাহকদের ফিল্টার করার জন্য অটোমেশন ব্যবহারের সুবিধাগুলি অন্বেষণ করবে, এতে কীভাবে এটি ঋণদাতাদের ঝুঁকি কমাতে, দক্ষতা উন্নত করতে এবং লাভজনকতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। যেহেতু ঋণ প্রদানের পরিবেশ পরিবর্তন হতে থাকে, ঋণদাতারা যারা অটোমেশনকে আলিঙ্গন করে তারা সামনের চ্যালেঞ্জগুলি নেভিগেট করার জন্য আরও ভালভাবে সজ্জিত হবে।

কেন ঋণ প্রদান প্রক্রিয়ায় গ্রাহকদের ফিল্টার করা গুরুত্বপূর্ণ?

ঋণের বিধান একটি ঝুঁকিপূর্ণ ব্যবসা, ঋণদাতারা ক্রমাগত গ্রাহকদের ক্রেডিট অ্যাক্সেস প্রদানের মধ্যে একটি সূক্ষ্ম লাইন হাঁটছে এবং তাদের ডিফল্ট হওয়ার ঝুঁকি কমিয়েছে।

এমনকি সবচেয়ে অনুকূল অর্থনৈতিক অবস্থার মধ্যেও, কম ক্রেডিট স্কোর সহ ঋণগ্রহীতারা ঐতিহাসিকভাবে গাড়ি ঋণ, ব্যক্তিগত ঋণ এবং ক্রেডিট কার্ডের জন্য তাদের অর্থপ্রদানে পিছিয়ে পড়ার সম্ভাবনা বেশি।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, উদাহরণস্বরূপ, সাবপ্রাইম ঋণগ্রহীতারা ক্রমবর্ধমানভাবে তাদের অর্থপ্রদানের জন্য সংগ্রাম করছে। 2022 সালের মাঝামাঝি সময়ে, সাবপ্রাইম ক্রেডিট কার্ড এবং ব্যক্তিগত ঋণের ক্রমবর্ধমান অপরাধ, যা কমপক্ষে 60 দিন দেরিতে, স্বাভাবিকের চেয়ে দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাদের প্রাক-মহামারী স্তরের কাছাকাছি।

এই প্রবণতা ঋণদাতাদের জন্য একটি উদ্বেগজনক সংকেত, যারা ঋণ অনুমোদন করার আগে ঋণগ্রহীতাদের সাবধানে মূল্যায়ন করতে হবে। যদিও অনেক লোক এবং কোম্পানির জন্য ক্রেডিট অ্যাক্সেস অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, ঋণদাতাদের অবশ্যই ডিফল্টের ঝুঁকি থেকে নিজেদের রক্ষা করতে হবে এবং নিশ্চিত করতে হবে যে তারা দীর্ঘমেয়াদে আর্থিকভাবে সলভ থাকতে পারে।

গ্রাহকদের ফিল্টারিং ঋণ প্রক্রিয়ার একটি অপরিহার্য অংশ। এটি ঋণদাতাদের ঋণগ্রহীতাদের ঋণযোগ্যতা মূল্যায়ন করতে, ডিফল্টের ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে এবং শুধুমাত্র যোগ্য আবেদনকারীরা ঋণের জন্য অনুমোদিত কিনা তা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।

যথাযথ ফিল্টারিং ছাড়া, ঋণদাতারা উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ ঋণগ্রহীতাদের অনুমোদনের ঝুঁকি চালায়, যার ফলে ঋণ খেলাপি এবং লোকসান বেড়ে যেতে পারে। কার্যকর ফিল্টারিং পদ্ধতিগুলি ঋণদাতাদের নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলি মেনে চলতে এবং প্রতারণামূলক কার্যকলাপ প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে, যা ঋণদাতাদের জন্য গুরুতর পরিণতি হতে পারে।

সংক্ষেপে, গ্রাহকদের ফিল্টার করা ঋণদাতাদের ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, ঋণের কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে এবং লাভজনক ঋণ ব্যবসা বজায় রাখার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।


আপনার স্বয়ংক্রিয় বন্ধকী প্রক্রিয়াকরণ, আন্ডাররাইটিং, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ব্যাঙ্ক পুনর্মিলন বা অ্যাকাউন্টিং প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত কাস্টম ওয়ার্কফ্লো সহ।


ঋণ প্রক্রিয়ায় গ্রাহকদের ফিল্টার করার সুবিধা

গ্রাহক ফিল্টারিংয়ের সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছে:

  • একটি বন্ধকী জন্য যোগ্যতার সামান্য সুযোগ সঙ্গে সম্ভাব্য ঋণগ্রহীতাদের বিনিয়োগ এড়িয়ে সময় এবং অর্থ সঞ্চয়.
  • খারাপ-ফিট গ্রাহকদের এড়িয়ে চলা দুর্বল-ফিট গ্রাহকদের ধরে রাখার খরচ রোধ করতে পারে, যা ভাল-ফিট গ্রাহকদের অর্জনের চেয়ে বেশি হতে পারে।
  • খারাপ গ্রাহকদের ঋণ খেলাপি হওয়ার সুযোগ পাওয়ার আগেই তাদের সাথে ব্রেক আপ করা রাস্তার নিচে ব্যয়বহুল সমস্যাগুলি প্রতিরোধ করতে পারে।
  • আপনার নিজের শর্তে সক্রিয়ভাবে সম্পর্ক শেষ করা গ্রাহকদের চলে যাওয়ার জন্য অপেক্ষা করার চেয়ে বেশি উপকারী হতে পারে।
  • গ্রাহক ফিল্টারিং ঋণগ্রহীতাদের চিনতে সাহায্য করতে পারে যারা দুর্বল ফিট হতে পারে, এমনকি বন্ধকী ঋণ প্রক্রিয়া যেখানে এই ধরনের ঋণগ্রহীতাদের চিহ্নিত করা কঠিন হতে পারে।
  • প্রথাগত আন্ডাররাইটিং প্রক্রিয়াগুলি এমন ঋণগ্রহীতার জন্য সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে পারে না যিনি অপ্রচলিত উৎস থেকে আয় করেন।
  • আয় এবং সঞ্চয়ের উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের ফিল্টারিং, ক্রেডিট স্কোর ছাড়াও, বন্ধকী ঝুঁকির একটি শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণী হতে পারে।

স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক ফিল্টারিং

ঋণদাতা সংস্থাগুলি দ্বারা প্রাপ্ত ঋণের আবেদনের অপ্রতিরোধ্য সংখ্যার কারণে গ্রাহকদের ম্যানুয়ালি ফিল্টার করা একটি কঠিন এবং চ্যালেঞ্জিং কাজ।

ক্রেডিট রিস্ক ম্যানেজার, ক্রেডিট পলিসি মেকার এবং আইনি রিসোর্সদের দক্ষতা থাকতে পারে, কিন্তু নথি পর্যালোচনা করা এবং ক্রেডিটযোগ্যতা মূল্যায়ন করা এখনও ক্লান্তিকর এবং ত্রুটি-প্রবণ হতে পারে।

বিশেষজ্ঞদের একটি দল থাকা সত্ত্বেও, ঝুঁকি হ্রাস করার সাথে সাথে ঋণ প্রদানের সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়া একটি চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে। এই যেখানে অটোমেশন একটি গেম-চেঞ্জার হতে পারে!

ক ব্যবহার ঋণ অটোমেশন সিস্টেম গ্রাহকের বিশ্বাসযোগ্যতা যাচাই এবং ঋণের আবেদন অনুমোদন করার ঐতিহ্যগতভাবে দীর্ঘ এবং জটিল প্রক্রিয়াকে সহজ করে, যা বছরের পর বছর ধরে একটি বড় অসুবিধার কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে।

অনুযায়ী "কিভাবে ফাইন্যান্স লিডারশিপ অফ পে করেঅক্সফোর্ড ইকোনমিক্স দ্বারা পরিচালিত সমীক্ষায়, 73% আর্থিক নির্বাহী স্বীকার করেছেন যে অটোমেশন তাদের কোম্পানির আর্থিক কার্যকারিতাকে উন্নত করে।

ক্রেডিট প্রক্রিয়া অটোমেশন ম্যানুয়াল কাজগুলি দূর করে এবং প্রথাগত ঋণের চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করে। সিস্টেমের বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলি ঋণদাতাদের একটি ভাল গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদান করতে এবং দীর্ঘমেয়াদে দক্ষতা এবং ঋণের কার্যকারিতা উন্নত করতে সক্ষম করে। ঋণের উৎপত্তি পর্যায়ে স্বয়ংক্রিয়তার উপস্থিতির ফলে বেশ কিছু সুবিধা পাওয়া যায়, যার মধ্যে রয়েছে ঋণ প্রদানের বিধি-বিধানের সম্পূর্ণ সম্মতি, ঋণ অনুমোদনের সময় কয়েক দিন হ্রাস, ম্যানুয়াল লোন প্রসেস দূর করা, দ্রুত এবং আরও সঠিক স্বয়ংক্রিয় ঋণ আন্ডাররাইটিং, ভাল গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, এবং ডেটা আপসের ঝুঁকি হ্রাস।

স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক ফিল্টারিংয়ের সুবিধা

স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক ফিল্টারিংয়ের কিছু নির্দিষ্ট সুবিধার মধ্যে রয়েছে:

  1. আবেদনকারীদের জন্য দ্রুত অনুমোদন - অটোমেশন কর্মপ্রবাহের গতি বাড়াতে পারে এবং অনেক কম সময়ে আরও ঋণগ্রহীতার ফাইল পর্যালোচনা করতে পারে, যার ফলে দ্রুত অনুমোদন পাওয়া যায়।
  2. আরও দক্ষ কর্মপ্রবাহ - স্বয়ংক্রিয়তা ম্যানুয়াল গ্রাহক ফিল্টারিং প্রক্রিয়াগুলির জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং সংস্থান হ্রাস করতে পারে।
  3. বর্ধিত নির্ভুলতা - অটোমেশন ডেটা এন্ট্রি এবং প্রক্রিয়াকরণে মানুষের ত্রুটির ঝুঁকি দূর করতে পারে, যার ফলে আরও সঠিক গ্রাহক ফিল্টারিং হয়।
  4. আরও ভাল ঝুঁকি মূল্যায়ন - অটোমেশন ঋণদাতাদের সম্ভাব্য ঋণগ্রহীতাদের সম্পর্কে আরও বিস্তারিত আর্থিক তথ্য প্রদান করতে পারে, তাদের আরও ভাল ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে।
  5. নগদ প্রবাহ বিশ্লেষণে উন্নত অ্যাক্সেস - অটোমেশন ঋণদাতাদের সম্ভাব্য ঋণগ্রহীতার আর্থিক স্বাস্থ্যের আরও সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করতে পারে, যা তাদের প্রক্রিয়ার আগে ভাল উপযুক্ত গ্রাহকদের সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
  6. কম খরচ - প্রক্রিয়ার আগে খারাপ গ্রাহকদের ফিল্টার করে, ঋণদাতারা অযোগ্য ঋণগ্রহীতাদের খরচ কমাতে এবং লাভজনকতা বজায় রাখতে পারে।
  7. প্রসারিত গ্রাহক বেস - আন্ডাররাইটিংয়ের আগে অটোমেশন এবং নগদ প্রবাহ বিশ্লেষণ নতুন গ্রাহকদের ক্যাপচার করতে পারে যারা শুধুমাত্র ক্রেডিট-ব্যুরোর ডেটার উপর নির্ভর করে ঐতিহ্যবাহী ঋণদাতাদের দ্বারা পরিষেবা দেওয়া হয় না।

আশ্চর্যজনক নয়, ম্যাককিনসে রিপোর্ট 2022 সালে যে 60 শতাংশের বেশি আর্থিক প্রতিষ্ঠান জরিপ করেছে তারা গত দুই বছরে ক্রেডিট পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্টের জন্য মেশিন লার্নিংয়ের মতো নতুন ধরনের ডেটা এবং উন্নত বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলির ব্যবহার বাড়িয়েছে। আরও বেশি শতাংশ, 75 শতাংশেরও বেশি, এই প্রবণতাগুলি পরবর্তী দুই বছরের জন্য অব্যাহত থাকবে বলে প্রত্যাশিত।


আপনার স্বয়ংক্রিয় বন্ধকী প্রক্রিয়াকরণ, আন্ডাররাইটিং, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ব্যাঙ্ক পুনর্মিলন বা অ্যাকাউন্টিং প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত কাস্টম ওয়ার্কফ্লো সহ।


কিভাবে ঋণ প্রদানের জন্য গ্রাহক ফিল্টারিং স্বয়ংক্রিয়?

এআই এবং মেশিন লার্নিং-এর মতো উন্নত প্রযুক্তির ব্যবহার করে, ঋণদাতারা গ্রাহক ফিল্টারিং প্রক্রিয়ার বেশ কয়েকটি মূল ধাপ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, যেমন ঋণগ্রহীতা অনবোর্ডিং, ডেটা নিষ্কাশন, ঋণগ্রহীতার প্রাক-যোগ্যতা, ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং সমান্তরাল মূল্যায়ন।

এই অটোমেশন সরঞ্জামগুলি ঋণদাতাদের তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে, ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াকরণের সাথে যুক্ত সময় এবং খরচ কমাতে এবং শেষ পর্যন্ত আরও ভাল ঋণ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। অটোমেশনের মাধ্যমে, ঋণদাতারা ঋণগ্রহীতার যোগ্যতার প্রয়োজনীয়তাও কাস্টমাইজ করতে পারে এবং ঋণ গ্রহীতাদের শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে পূর্বনির্ধারিত প্যারামিটারের উপর ভিত্তি করে, যেমন ঋণের ধরন, ভৌগলিক অবস্থান এবং ঋণগ্রহীতার প্রকার।

উপরন্তু, অটোমেশন ঋণদাতাদের প্রাপ্যতা এবং অবস্থানের উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক স্টাফ সদস্যদের ঋণ প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলি বরাদ্দ করতে দেয়, দক্ষতার উন্নতি করে এবং ত্রুটিগুলি হ্রাস করে।

গ্রাহক ফিল্টারিং প্রক্রিয়ায় স্বয়ংক্রিয় হতে পারে এমন বেশ কয়েকটি ধাপ রয়েছে:

  1. ঋণগ্রহীতা অনবোর্ডিং এর জন্য কনফিগারযোগ্য রেজিস্ট্রেশন ফর্ম ব্যবহার করুন।
  2. অভ্যন্তরীণ ঋণ নীতির উপর ভিত্তি করে ঋণগ্রহীতার যোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা সেট করুন।
  3. ঋণগ্রহীতা-প্রদত্ত নথি থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা নিষ্কাশন এবং বৈধতা।
  4. AI-সক্ষম ঋণগ্রহীতার প্রাক-যোগ্যতা পূর্বনির্ধারিত প্রয়োজনীয়তার বিপরীতে।
  5. ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত পরামিতি দ্বারা স্বয়ংক্রিয় ঋণগ্রহীতা শ্রেণীকরণ.
  6. ভূগোলের উপর ভিত্তি করে KYC/AML যাচাই করুন।
  7. বিভিন্ন ফরম্যাটে ঋণগ্রহীতার ক্রেডিট ডকুমেন্টেশনের স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াকরণ।
  8. ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে ঋণগ্রহীতার ক্রেডিট ঝুঁকির স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন।
  9. ডিফল্ট সম্ভাব্যতা এবং ক্ষতি প্রদত্ত ডিফল্ট মডেলের উপর ভিত্তি করে ব্যবসায়িক ক্রেডিট ঝুঁকির স্বয়ংক্রিয় স্কোরিং।
  10. স্বয়ংক্রিয় ঋণ প্রক্রিয়াকরণ ঋণগ্রহীতাদের সাথে কাজ এবং যোগাযোগ।

কিভাবে Nanonets গ্রাহক ফিল্টারিং স্বয়ংক্রিয় সাহায্য করতে পারে?

Nanonets হল একটি AI-সক্ষম ডেটা নিষ্কাশন ওসিআর টুল যা গ্রাহকের দেওয়া বিভিন্ন নথি থেকে ডেটা নিষ্কাশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঋণ প্রক্রিয়ায় গ্রাহকের মূল্যায়ন সহজ করতে পারে। এই প্রযুক্তিটি ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট, ট্যাক্স নথি, পে স্টাব এবং অন্যান্য উত্স থেকে উচ্চ মাত্রার নির্ভুলতার সাথে গুরুত্বপূর্ণ আর্থিক তথ্য ক্যাপচার করতে পারে, ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রির সাথে ঘটতে পারে এমন ত্রুটি এবং ভুলের ঝুঁকি হ্রাস করে৷

Nanonets ব্যবহার করে, ঋণদাতারা প্রবাহিত করতে পারেন ঋণ আবেদন প্রক্রিয়া, সময় সাশ্রয় এবং ঋণ কর্মকর্তাদের জন্য কাজের চাপ হ্রাস. এটি ঋণদাতাদের একটি বৃহত্তর ভলিউম ঋণের আবেদন প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়, যার ফলে ঋণ অনুমোদনের জন্য দ্রুত সময়ের পরিবর্তন হয়।

উপরন্তু, Nanonets ঋণদাতাদের সম্ভাব্য ঋণগ্রহীতাদের আর্থিক অবস্থার আরও ব্যাপক এবং সঠিক বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করতে পারে, তাদের সাহায্য করে উপযুক্ত গ্রাহকদের সনাক্ত করতে এবং অযোগ্য ঋণগ্রহীতাদের এড়াতে। ঋণদাতারা আয় বিশ্লেষণ, ঝুঁকি মডেলিং এবং নগদ প্রবাহ বিশ্লেষণ করার জন্য নিষ্কাশিত ডেটা ব্যবহার করতে পারেন, যা শুধুমাত্র প্রথাগত ক্রেডিট ব্যুরো ডেটার বাইরে ঋণগ্রহীতার আর্থিক স্বাস্থ্যের আরও সম্পূর্ণ চিত্র প্রদান করতে পারে।


আপনার স্বয়ংক্রিয় বন্ধকী প্রক্রিয়াকরণ, আন্ডাররাইটিং, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ব্যাঙ্ক পুনর্মিলন বা অ্যাকাউন্টিং প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত কাস্টম ওয়ার্কফ্লো সহ।


ছাড়াইয়া লত্তয়া

ঋণ প্রদান প্রক্রিয়ার প্রাথমিক পর্যায়ে স্বয়ংক্রিয়তা প্রয়োগ করে, ঋণদাতারা বেশ কিছু সুবিধা উপভোগ করতে পারে, যেমন উপযুক্ত গ্রাহকদের সনাক্ত করার এবং অযোগ্য ঋণগ্রহীতাদের ফিল্টার করার ক্ষমতা।

ন্যানোনেটের ডকুমেন্ট ক্যাপচার প্রযুক্তির মতো প্রযুক্তির সাহায্যে, ঋণদাতারা একাধিক উত্স থেকে নগদ প্রবাহের ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, তাদের কেবলমাত্র ক্রেডিট ব্যুরো ডেটার বাইরে ঋণগ্রহীতার আর্থিক অবস্থার একটি ব্যাপক বোঝার জন্য সক্ষম করে। এই স্বয়ংক্রিয়তা ঋণদাতাদের অযোগ্য ঋণগ্রহীতাদের সাথে সম্পর্কিত খরচ কমাতে, লাভজনকতা উন্নত করতে, এবং শীর্ষ-অব-দ্য-ফানেলে গ্রহণযোগ্য ক্রেডিট ঝুঁকির পরিসরকে প্রসারিত করতে সাহায্য করতে পারে, সম্ভাব্য নতুন গ্রাহকদের আকৃষ্ট করতে পারে যেগুলি শুধুমাত্র প্রথাগত ঋণদাতাদের দ্বারা পরিষেবা দেওয়া হয় না যারা শুধুমাত্র নির্ভর করে ক্রেডিট-ব্যুরোর তথ্য।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো এআই এবং মেশিন লার্নিং