معرفی
در چشمانداز مالی پویا و دیجیتالی امروزی، تلاش برای به حداکثر رساندن تبدیلها و در عین حال به حداقل رساندن تقلب مالی به اولویت اصلی کسبوکارها تبدیل شده است. مدلهای یادگیری ماشینی نقشی اساسی در دستیابی به این هدف دوگانه ایفا میکنند، زیرا در پردازش و تجزیه و تحلیل سریع و کارآمد مقادیر زیادی از دادهها برای شناسایی و مبارزه با فعالیتهای متقلبانه مهارت دارند، در نتیجه تقلب را به حداقل میرسانند و تبدیلها را به حداکثر میرسانند. در واقع، گزارش شده است که یک راه حل یادگیری ماشینی تنظیم شده قادر است تا 95٪ از کل تقلب ها را شناسایی کند، که بر تاثیر قابل توجه این مدل ها در تقویت امنیت و اعتماد در اکوسیستم مالی تاکید دارد. علاوه بر این، نشان داده شده است که استفاده از یادگیری ماشین در سیستمهای تشخیص تقلب به حداقل میرسد
زمان بررسی تقلب 70 درصد، برجسته کردن مزایای ملموس ادغام این فناوری های پیشرفته در عملیات مالی. همانطور که به سال 2024 نگاه می کنیم، صنعت خدمات مالی در آستانه شاهد ادامه تلاطم های تکنولوژیکی از جمله افزایش تقلب و ریسک سایبری است که بر ضرورت استفاده از راه حل های نوآورانه مانند یادگیری ماشینی برای پیشی گرفتن از تهدیدات در حال تحول تاکید می کند. پتانسیل برای
تا 30 درصد تبدیل مشتری بیشتر با دقت و تجربه کاربر برتر بر قدرت تغییردهنده یادگیری ماشین تأکید دارد. در ایجاد رشد و تاب آوری کسب و کار.
مقاله «به حداکثر رساندن تبدیل ها در حالی که تقلب مالی را به حداقل می رساند: مزایای مدل های یادگیری ماشینی» به نقش محوری مدل های یادگیری ماشینی در چشم انداز مالی معاصر می پردازد، جایی که کسب و کارها به طور فزاینده ای هدف دوگانه به حداکثر رساندن تبدیل ها و به حداقل رساندن تقلب مالی را در اولویت قرار می دهند. این مقاله به بررسی این موضوع میپردازد که چگونه راهحلهای یادگیری ماشینی با تنظیم دقیق، پتانسیل شناسایی را دارند
95٪ از کل تقلب ها، به طور قابل توجهی امنیت و اعتماد را در اکوسیستم مالی تقویت می کند. از آنجایی که صنعت خدمات مالی برای تداوم تلاطم های تکنولوژیکی و افزایش تقلب و ریسک سایبری در سال 2024 آماده می شود، این مقاله بر قدرت دگرگون کننده یادگیری ماشینی در ایجاد رشد و انعطاف پذیری کسب و کار تاکید می کند.
تا 30 درصد بیشتر تبدیل به مشتری می شود با دقت و تجربه کاربری برتر
نبرد خشمگین برای برتری داده ها
نبرد با کلاهبرداری مالی عمدتاً به دنبال کشف ردپای دادههای به جا مانده توسط کلاهبردارانی است که از اعتبار سرقت شده، حسابهای جعلی و تصاحب حسابها برای خریدهای متقلبانه استفاده میکنند. مدلهای یادگیری ماشینی مبتنی بر دادهها هستند و برای مبارزه با مدلهای دشمن ساخته شده توسط دانشمندان داده سرکش طراحی شدهاند که اغلب در ریشه کلاهبرداری هستند. همانطور که در بالا نشان داده شد، زمانی که مدلهای یادگیری ماشین به درستی آموزش داده و پشتیبانی شوند، میتوانند تا ۹۵ درصد از کل تقلبها را شناسایی کنند و تقلب را به حداقل برسانند و تبدیلها را به حداکثر برسانند. عرضه خوب داده های تاریخی مرتبط برای آموزش مدل های یادگیری ماشین بسیار مهم است. نشان داده شده است که استفاده از یادگیری ماشین در سیستمهای تشخیص تقلب، زمان بررسی تقلب را تا 95 درصد به حداقل میرساند که مزایای ملموس ادغام این فناوریهای پیشرفته در عملیات مالی را برجسته میکند. مدلهای یادگیری ماشینی میتوانند به سرعت در محل فروش بدون اینکه مشتری متوجه مداخلهای شود، عمل کنند.
به سرعت از میلیون ها تراکنش تاریخی یاد بگیرید، الگوها و روندها را شناسایی کنید آنها بسیار پیچیدهتر از آن هستند که بتوان آنها را از طریق روشهای دیگر شناسایی کرد، و بدون خستگی کار میکنند و در اولین تراکنش به همان سرعتی که روی میلیونیم میروند، تصمیم میگیرند. مزایای استفاده از یادگیری ماشین در سیستمهای ضد تقلب ثابت شده است، و به طور فزایندهای به عنصر اساسی هر راهحل مؤثر برای حفاظت مداوم از تقلب تبدیل میشود.
نبرد برای برتری داده ها بیداد می کند. شرکت ها برای دست بالا در جمع آوری و استفاده از اطلاعات حیاتی مبارزه می کنند. کی اول میشه؟
رقابت برای برتری دادهها بهعنوان یک میدان نبرد شدید آشکار میشود که هم شرکتها و هم کشورها بهطور فعال به دنبال تسلط در کسب و استفاده از اطلاعات حیاتی هستند. تمرکز فراتر از جمعآوری صرف دادهها است و شامل استفاده استراتژیک از دادهها برای دستیابی به مزایای تصمیمگیری و جلوگیری از تعارضات احتمالی است. آکسفورد اکونومیکس و IBM اقدامات اساسی را برای تقویت وحدت، قابلیت همکاری و به دست آوردن برتری در برابر دشمنان غیرقابل پیش بینی ترسیم می کنند. به طور همزمان، تلاش برای برتری هوش مصنوعی به عنوان یک جنبه حیاتی از این جنگ داده ظاهر می شود، زیرا شرکت ها و کشورها برای توسعه فناوری های پیشرفته هوش مصنوعی رقابت می کنند. مزایای اثبات شده ادغام یادگیری ماشین در سیستم های ضد کلاهبرداری بر نقش اساسی آن در راه حل های موثر حفاظت از تقلب تاکید می کند. جنگ دادهها بهعنوان عرصهای چندوجهی و پیچیده آشکار میشود که از پتانسیل شکلدهی به مسیرهای آینده صنایع و کشورها به طور یکسان استفاده میکند.
یادگیری ماشینی به عنوان بخشی از جعبه ابزار پیشگیری از تقلب
کلاهبرداران حرفه ای به سختی ما تلاش می کنند تا حرکت بعدی صنعت را پیش بینی کنند و کنترل ها یا اقدامات پیش بینی کننده ای را که برای شکست آنها استفاده می کنیم دور بزنند. هر ابزار یا تکنیک پیشگیری از کلاهبرداری توجه کلاهبردارانی را به خود جلب می کند که به دنبال براندازی آن هستند. یک ابزار یا لایه واحد پیشگیری از تقلب برای جلوگیری از تقلب کافی نیست - پیشگیری خوب از تقلب نیازمند راه حلی با ابعاد چندگانه است.
تنها به همین دلیل، یادگیری ماشین یک گلوله نقره ای برای تشخیص و پیشگیری موثر تقلب نیست. و همچنین منصفانه است که بگوییم مدلهای یادگیری ماشینی که به تنهایی کار میکنند ممکن است همیشه جواب درستی ندهند. همیشه تفاوتهای ظریفی وجود دارد که نمیتوان آنها را توسط یک مدل یادگیری ماشین در نظر گرفت، و برای مثال، انعطافپذیری مشابه یک موتور قوانین پیچیده را ارائه نمیدهند. در دورههای غیرمعمول معامله، که رفتار مشتری و کلاهبرداری ممکن است به سرعت تغییر کند، قوانین را میتوان به راحتی تغییر داد تا اطمینان حاصل شود که مشتریان واقعی به اشتباه مسدود نمیشوند یا کلاهبرداران به طور سهوی از آن عبور نمیکنند.
این فقط در مورد ترکیب قوانین و یادگیری ماشین نیست. اگر بازرگانان بخواهند یک قدم جلوتر از کلاهبردار بمانند، دادههای کنسرسیوم، اطلاعات مشترک، تخصص انسانی، تصمیمگیری خودکار و هشدارها باید بخشی از راهحل کلی پیشگیری از تقلب باشد.
مدلهای یادگیری ماشین بسیار مهم هستند، اما نقش و الزامات آنها باید به درستی درک شود. ترکیبی از ابزارها و تکنیک ها موفق ترین راه برای به حداقل رساندن مثبت های کاذب و در عین حال افزایش تبدیل ها است.
آزادسازی قدرت مدل های یادگیری ماشینی
درک قابلیتها و محدودیتهای مدلهای یادگیری ماشینی برای بازرگانان ضروری است تا از آنها در استراتژیهای پیشگیری از تقلب استفاده کنند. این مدلها در پردازش و تجزیه و تحلیل سریع و کارآمد حجم زیادی از دادهها، تبدیل آنها به بینشهای ارزشمندی که میتوانند برای ایجاد پروفایلهای مشتری، شناسایی سیگنالهای تقلب و مبارزه با تهدیدات نوظهور استفاده شوند، عالی هستند.
مزایای مدل های یادگیری ماشینی: تشخیص تقلب بدون درز در محل فروش
مدلهای یادگیری ماشینی در شناسایی یکپارچه فعالیتهای تقلبی در حین تراکنشهای محل فروش عالی هستند و اطمینان میدهند که مشتریان از هرگونه مداخله بیاطلاع میمانند.
فینتکها و مؤسسات مالی از انواع مدلها و الگوریتمهای یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد خود استفاده میکنند. برخی از موارد قابل توجه عبارتند از:
-
جنگل های تصادفی: به طور گسترده ای برای امتیازدهی اعتباری و تشخیص تقلب به دلیل توانایی آنها در مدیریت روابط غیر خطی و داده های پیچیده استفاده می شود.
-
ماشین های تقویت کننده گرادیان (GBM): برای ارزیابی ریسک اعتباری و مدلسازی پیشبینی برای بهبود فرآیندهای تصمیمگیری اعمال میشود.
-
شبکه های عصبی: مدلهای یادگیری عمیق، مانند شبکههای عصبی مصنوعی، برای کارهای پیچیده مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تقلب و تجارت الگوریتمی استفاده میشوند.
-
ماشینهای بردار پشتیبانی (SVM): معمولاً برای امتیازدهی اعتباری و کشف تقلب، به ویژه در سناریوهایی با داده های با ابعاد بالا استفاده می شود.
-
درختان تصمیم: برای ارزیابی ریسک و مشکلات طبقه بندی، شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می شود.
-
خوشه بندی K-Means: برای تقسیم بندی مشتری و تشخیص ناهنجاری برای شناسایی الگوهای غیرعادی در داده های تراکنش اعمال می شود.
-
رگرسیون لجستیک: به طور گسترده در مدل های امتیازدهی اعتباری و مدیریت ریسک برای مشکلات طبقه بندی باینری استفاده می شود.
-
تجزیه و تحلیل سری زمانی: تکنیکهایی مانند میانگین متحرک یکپارچه خودکار (ARIMA) برای پیشبینی روند بازار مالی و تصمیمگیری سرمایهگذاری استفاده میشود.
-
آموزش گروهی: روشهایی مانند کیسهبندی و انباشتن برای ترکیب چند مدل استفاده میشود و دقت و استحکام کلی پیشبینی را افزایش میدهد.
-
یادگیری تقویتی: در معاملات الگوریتمی برای اتخاذ تصمیمات تطبیقی بر اساس شرایط متغیر بازار استفاده می شود.
اینها تنها چند نمونه هستند و انتخاب مدل یا الگوریتم به کاربرد خاص، ویژگی های داده و اهداف موسسه مالی یا شرکت فین تک بستگی دارد.
موارد استفاده: افزایش فین تک و خدمات مالی با یادگیری ماشینی
مدلها و الگوریتمهای یادگیری ماشین بهطور گسترده توسط شرکتهای فینتک و مؤسسات مالی برای بهبود خدمات، بهینهسازی استراتژیها و افزایش تصمیمگیری استفاده میشوند. برخی از موارد استفاده رایج عبارتند از:
-
مدیریت نمونه کارها: شرکتهای فینتک از الگوریتمهای یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل روندهای بازار، عوامل خطر و سایر دادهها استفاده میکنند تا استراتژیهای مدیریت پورتفولیوی خود را بهینه کنند و به دستیابی به بازده بهتر برای مشتریان خود و در عین حال مدیریت موثر ریسک کمک کنند.
-
مشاوران روبو: الگوریتمهای یادگیری ماشین برای ایجاد مشاوران رباتیک استفاده میشوند که میتوانند مشاوره سرمایهگذاری شخصیشده بر اساس تحمل ریسک و سایر عوامل ارائه دهند و به شرکتهای فینتک کمک کنند خدمات مشاورهای خود را مقیاسبندی کنند.
-
تشخیص تقلب: شرکتهای فینتک از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تراکنشها، شناسایی رفتار غیرعادی، و علامتگذاری فعالیتهای بالقوه تقلبی، محافظت از داراییهای مشتریان خود و جلوگیری از ضررهای مالی استفاده میکنند.
-
امتیاز دهی اعتبار: الگوریتمهای یادگیری ماشینی دادههای منابع مختلف را برای ارزیابی اعتبار وام گیرندگان بالقوه تجزیه و تحلیل میکنند و به شرکتهای فینتک کمک میکنند تا تصمیمات آگاهانهتری برای وامدهی بگیرند.
-
نظارت بر انطباق: شرکتهای فینتک از الگوریتمهای یادگیری ماشینی برای نظارت بر انطباق خود با مقررات استفاده میکنند و به آنها کمک میکند از جریمهها و جریمههای نظارتی اجتناب کنند و اعتماد مشتری را حفظ کنند.
-
تصمیمات سرمایه گذاری: الگوریتمهای یادگیری ماشینی میتوانند مقادیر زیادی از دادههای مالی را تجزیه و تحلیل کنند و به شرکتهای فینتک این امکان را میدهند که روندهای آینده را پیشبینی کنند و تصمیمات سرمایهگذاری آگاهانهتری بگیرند.
-
مدیریت ریسک: مدلهای یادگیری ماشینی میتوانند به مؤسسات مالی کمک کنند تا ریسک را بهتر درک کنند و در مورد سرمایهگذاریها و استراتژیهای مدیریت ریسک تصمیمات آگاهانهتری بگیرند.
-
چت بات ها و خدمات مشتری: الگوریتم های یادگیری ماشین در چت بات ها، موتورهای جستجو و ابزارهای تحلیلی برای بهبود خدمات مشتری و تجربه کاربر در برنامه های فین تک استفاده می شود.
-
یادگیری سریع از معاملات تاریخی: با تجزیه و تحلیل میلیونها تراکنش تاریخی، مدلهای یادگیری ماشینی میتوانند به سرعت الگوها و رفتارها را یاد بگیرند و شناسایی کنند و آنها را قادر میسازد تا فعالیتهای متقلبانه را سریعتر از همتایان انسانی پیشبینی کنند.
-
کشف الگوها و روندهای پیچیده: مدلهای یادگیری ماشینی قابلیت منحصربهفردی برای شناسایی الگوها و روندهای پیچیدهای دارند که ممکن است از طریق روشهای مرسوم دیگر از شناسایی دوری کنند و اثربخشی تلاشهای کشف تقلب را افزایش دهند.
-
تصمیم گیری عینی و کارآمد: مدلهای یادگیری ماشینی که صرفاً بر اساس دادههای تاریخی هدایت میشوند، تصمیمات منسجم و سریع را بدون تأثیر احساسات میگیرند و از تشخیص و پیشگیری دقیق و کارآمد تقلب اطمینان میدهند.
اینها تنها چند نمونه از نحوه استفاده از یادگیری ماشین در صنعت فین تک و مالی است. همانطور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می دهد، می توانیم انتظار داشته باشیم که برنامه های کاربردی ابتکاری و داده محور بیشتری در آینده ظاهر شوند.
مهار اثربخشی مدل های یادگیری ماشینی
برای اطمینان از اثربخشی مدلهای یادگیری ماشینی در پیشگیری از تقلب، عوامل خاصی باید در نظر گرفته شوند:
آموزش داده های کافی و مرتبط
مدلهای یادگیری ماشینی باید بر روی یک مجموعه داده قوی که شامل اطلاعات تقلب تایید شده داخلی و خارجی باشد، آموزش ببینند. این تضمین می کند که مدل ها به اطلاعات لازم برای شناسایی دقیق و مبارزه با فعالیت های تقلبی مجهز هستند.
تخصص متخصصان علوم داده
ساخت، آموزش و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین به تخصص متخصصان علم داده نیاز دارد. همکاری با تحلیلگران باتجربه تقلب به توسعه مدل هایی کمک می کند که به طور خاص برای مقابله با چالش های منحصر به فرد پیشگیری از تقلب طراحی شده اند.
نظارت مستمر و سازگاری
برای حفظ اوج عملکرد، مدلهای یادگیری ماشینی باید به طور مداوم از نظر دقت و اثربخشی نظارت شوند. آموزش مجدد مدل ها به عنوان رفتارهای متقلبانه جدید، تضمین می کند که آنها به روز می مانند و قادر به شناسایی دقیق و جلوگیری از فعالیت های متقلبانه هستند.
در حالی که مدلهای یادگیری ماشین ارزش قابل توجهی در پیشگیری از تقلب دارند، نباید صرفاً بر آنها تکیه کرد. کلاهبرداران به طور فعال به دنبال راههایی برای دور زدن اقدامات پیشبینیکننده هستند، که ترکیب ابعاد متعدد در یک استراتژی جامع پیشگیری از تقلب ضروری است. در طول دورههای تغییر سریع مشتری و رفتارهای متقلبانه، قوانین انعطافپذیر میتوانند مکمل مدلهای یادگیری ماشینی باشند و از مسدود شدن نادرست مشتریان واقعی یا عبور کلاهبرداران از طریق ناشناخته جلوگیری کنند. با ترکیب نقاط قوت مدلهای یادگیری ماشینی با استراتژیهای سازگار، کسبوکارها میتوانند تلاشهای خود را برای پیشگیری از تقلب افزایش دهند و اثربخشی خود را به حداکثر برسانند.
افکار نهایی
ترکیب قوانین و یادگیری ماشین تنها یکی از جنبههای یک جعبه ابزار قوی پیشگیری از تقلب است. استفاده از دادههای کنسرسیوم، اطلاعات مشترک، تخصص انسانی، تصمیمگیری خودکار و هشدارها نیز به جلوتر بودن از کلاهبرداران کمک میکند. درک نقش و الزامات مدل های یادگیری ماشین بسیار مهم است. استفاده از ترکیبی از ابزارها و تکنیک ها موثرترین رویکرد برای به حداقل رساندن مثبت کاذب در عین افزایش تبدیل است.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.finextra.com/blogposting/25395/maximizing-conversions-while-minimizing-financial-fraud-the-benefits-of-machine-learning-models?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 1
- ٪۱۰۰
- 2024
- 25
- ٪۱۰۰
- a
- توانایی
- درباره ما
- بالاتر
- حساب
- حساب ها
- دقت
- دقیق
- به درستی
- رسیدن
- دستیابی به
- اکتساب
- عمل
- فعالانه
- فعالیت ها
- فعالیت
- انطباقی
- نشانی
- ماهر
- پیشرفت
- پیشرفته
- مزایای
- نصیحت
- مشاوره
- خدمات مشاوره ای
- در برابر
- پیش
- AI
- تصویر، موسیقی
- الگوریتم
- الگوریتمی
- تجارت الگوریتمی
- الگوریتم
- به طور یکسان
- معرفی
- اجازه دادن
- تنها
- همچنین
- همیشه
- مقدار
- an
- تحلیل
- تحلیلگران
- تحلیلی
- تحلیل
- تجزیه و تحلیل
- و
- تشخیص ناهنجاری
- پاسخ
- ضد تقلب
- سبقت جستن
- هر
- برنامه های کاربردی
- اعمال می شود
- روش
- هستند
- عرصه
- مقاله
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- AS
- ظاهر
- ارزیابی
- دارایی
- At
- رسیدن
- توجه
- جاذبه ها
- خودکار
- میانگین
- اجتناب از
- مستقر
- نبرد
- میدان جنگ
- BE
- شدن
- تبدیل شدن به
- بوده
- رفتار
- رفتار
- بودن
- مزایای
- بهتر
- خارج از
- مسدود شده
- تقویت کردن
- تقویت
- وام گیرندگان
- هر دو
- ساخته
- کسب و کار
- کسب و کار
- اما
- by
- CAN
- نمی توان
- قابلیت های
- قابلیت
- توانا
- مورد
- موارد
- معین
- چالش ها
- تغییر دادن
- متغیر
- مشخصات
- chatbots
- انتخاب
- دور زدن
- طبقه بندی
- نزدیک
- خوشه بندی
- همکاری
- مجموعه
- مبارزه با
- ترکیب
- ترکیب
- ترکیب
- بیا
- مشترک
- عموما
- شرکت
- شرکت
- رقابت
- متمم
- پیچیده
- انطباق
- جامع
- شرایط
- تایید شده
- درگیری
- در نظر گرفته
- استوار
- کنسرسیوم
- معاصر
- ادامه داد:
- ادامه
- به طور مداوم
- کمک
- گروه شاهد
- معمولی
- تبدیل
- شرکت ها
- همتایان
- کشور
- ایجاد
- مجوزها و اعتبارات
- اعتبار
- بحرانی
- بسیار سخت
- مشتری
- خدمات مشتری
- مشتریان
- لبه برش
- سایبر
- داده ها
- علم اطلاعات
- داده محور
- تصمیم
- تصمیم گیری
- تصمیم گیری
- عمیق
- یادگیری عمیق
- deloitte
- بستگی دارد
- طراحی
- تشخیص
- کشف
- توسعه
- در حال توسعه
- دیجیتال
- ابعاد
- do
- تسلط
- رانده
- رانندگی
- دو
- در طی
- پویا
- به آسانی
- اقتصاد (Economics)
- اکوسیستم
- لبه
- موثر
- به طور موثر
- اثر
- موثر
- موثر
- تلاش
- هر دو
- عنصر
- ظهور
- ظهور می کند
- سنگ سنباده
- احساسات
- تأکید می کند
- به کار گرفته شده
- استخدام
- را قادر می سازد
- شامل
- موتور
- موتورهای حرفه ای
- بالا بردن
- افزایش
- کافی
- اطمینان حاصل شود
- تضمین می کند
- حصول اطمینان از
- مجهز بودن
- ضروری است
- ارزیابی
- حتی
- هر
- در حال تحول
- مثال ها
- اکسل
- انتظار
- تجربه
- با تجربه
- تخصص
- کاوش می کند
- گسترش می یابد
- خارجی
- واقعیت
- عوامل
- منصفانه
- غلط
- سریعتر
- کمی از
- به شدت
- مبارزه با
- مالی
- اطلاعات مالی
- کلاهبرداری مالی
- موسسه مالی
- موسسات مالی
- بازار مالی
- خدمات مالی
- جریمه
- ظریف
- fintech
- شرکت های فین تک
- شرکت فین تک
- شرکت ها
- نام خانوادگی
- انعطاف پذیری
- قابل انعطاف
- تمرکز
- برای
- فرم
- پرورش دادن
- بنیادین
- تقلب
- کشف تقلب
- جلوگیری از کلاه برداری
- کلاهبرداران
- جعلی
- فعالیت متقلبانه
- از جانب
- بیشتر
- بعلاوه
- آینده
- افزایش
- جمع آوری
- واقعی
- دادن
- اهداف
- خوب
- رشد
- دست
- دسته
- سخت
- آیا
- کمک
- کمک
- کمک می کند
- مشخص کردن
- تاریخی
- نگه داشتن
- چگونه
- HTML
- HTTPS
- انسان
- آی بی ام
- شناسایی
- شناسایی
- if
- تأثیر
- امری ضروری
- بهبود
- in
- ناخواسته
- شامل
- شامل
- از جمله
- ترکیب کردن
- نادرست
- افزایش
- افزایش
- به طور فزاینده
- لوازم
- صنعت
- صنعت
- اطلاعات
- اطلاع
- ابتکاری
- بینش
- نمونه
- موسسه
- موسسات
- یکپارچه
- ادغام
- اطلاعات
- داخلی
- قابلیت همکاری
- مداخله
- به
- تحقیق
- سرمایه گذاری
- سرمایه گذاری
- IT
- ITS
- JPG
- تنها
- فقط یکی
- چشم انداز
- زبان
- بزرگ
- تا حد زیادی
- لایه
- یاد گرفتن
- یادگیری
- ترک کرد
- امانت دادن
- اجازه
- قدرت نفوذ
- بهره برداری
- پسندیدن
- محدودیت
- نگاه کنيد
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ماشین آلات
- حفظ
- ساخت
- ساخت
- مدیریت
- مدیریت
- بازار
- شرایط بازار
- روند بازار
- بیشینه ساختن
- به حداکثر رساندن
- ممکن است..
- به معنی
- معیارهای
- بازرگانان
- تولید گزارشات تاریخی
- روش
- میلیون ها نفر
- به حداقل رساندن
- مدل
- مدل سازی
- مدل
- مانیتور
- نظارت
- نظارت بر
- بیش
- اکثر
- حرکت
- متحرک
- میانگین متحرک
- چند وجهی
- چندگانه
- باید
- سازمان ملل
- طبیعی
- پردازش زبان طبیعی
- لازم
- نیاز
- شبکه
- عصبی
- شبکه های عصبی
- جدید
- بعد
- قابل توجه
- تفاوت های ظریف
- هدف
- of
- ارائه
- غالبا
- on
- ONE
- آنهایی که
- مداوم
- عملیات
- بهینه سازی
- بهینه سازی
- or
- دیگر
- خارج
- طرح کلی
- روی
- به طور کلی
- اکسفورد
- بخش
- ویژه
- الگوهای
- اوج
- کارایی
- دوره ها
- شخصی
- محوری
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- نقطه
- آمادگی
- مقام
- مدیریت نمونه کارها
- پتانسیل
- بالقوه
- قدرت
- پیش بینی
- پیش بینی
- جلوگیری
- پیشگیری
- اولویت بندی
- اولویت
- مشکلات
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- حرفه ای
- پروفایل
- به درستی
- حفاظت
- حفاظت
- اثبات شده
- ارائه
- ارائه
- خرید
- جستجو
- به سرعت
- مواج
- سریعا
- دلیل
- مقررات
- تنظیم کننده
- روابط
- مربوط
- ماندن
- گزارش
- نیاز
- مورد نیاز
- نیاز
- حالت ارتجاعی
- بازده
- راست
- خطر
- ارزیابی ریسک
- عوامل خطر
- مدیریت ریسک
- تنومند
- نیرومندی
- نقش
- ریشه
- قوانین
- s
- فروش
- همان
- گفتن
- مقیاس
- سناریوها
- علم
- دانشمندان
- به ثمر رساندن
- بدون درز
- یکپارچه
- جستجو
- موتورهای جستجو
- تیم امنیت لاتاری
- به دنبال
- به دنبال
- تقسیم بندی
- سلسله
- سرویس
- خدمات
- شکل
- به اشتراک گذاشته شده
- باید
- نشان داده شده
- سیگنال
- قابل توجه
- به طور قابل توجهی
- نقره
- به طور همزمان
- تنها
- لغزش
- فقط
- راه حل
- مزایا
- برخی از
- مصنوعی
- منابع
- خاص
- به طور خاص
- Spot
- لکه بینی
- پشتهسازی
- ماندن
- اقامت
- گام
- به سرقت رفته
- توقف
- استراتژیک
- استراتژی ها
- استراتژی
- نقاط قوت
- موفق
- چنین
- کافی
- برتر
- عرضه
- پشتیبانی
- SWIFT
- به سرعت
- سیستم های
- طراحی شده
- صورت گرفته
- محسوس
- وظایف
- تکنیک
- تکنیک
- فنی
- فن آوری
- پیشرفته
- نسبت به
- که
- La
- آینده
- شان
- آنها
- آنجا.
- در نتیجه
- اینها
- آنها
- این
- تهدید
- از طریق
- زمان
- به
- امروز
- تحمل
- هم
- ابزار
- ابزار
- ابزار
- بالا
- تجارت
- دنباله
- آموزش دیده
- آموزش
- معامله
- معاملات
- دگرگونی
- تبدیل شدن
- شفافیت
- درختان
- روند
- اعتماد
- تلاطم
- بی تأثیر
- تأکید
- فهمیدن
- درک
- فهمید
- منحصر به فرد
- وحدت
- غیرقابل پیش بینی
- پرده برداری کرد
- در جریان روز
- بر
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- کاربر
- سابقه کاربر
- با استفاده از
- استفاده کنید
- استفاده
- ارزشمند
- ارزش
- تنوع
- مختلف
- وسیع
- پنج شنبه
- حیاتی
- جلد
- می خواهم
- جنگ
- مسیر..
- راه
- we
- چه زمانی
- در حین
- WHO
- به طور گسترده ای
- اراده
- با
- در داخل
- بدون
- شاهد
- مهاجرت کاری
- کارگر
- زفیرنت