විකල්ප ණය ලකුණු කිරීම: පාරිභෝගික තොරතුරු සඳහා විශාල දත්ත සෙවීම

රූප ණය:
පින්තූර ණය
iStock

විකල්ප ණය ලකුණු කිරීම: පාරිභෝගික තොරතුරු සඳහා විශාල දත්ත සෙවීම

විකල්ප ණය ලකුණු කිරීම: පාරිභෝගික තොරතුරු සඳහා විශාල දත්ත සෙවීම

උපමාතෘකා පාඨය
කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI), ටෙලිමැටික්ස් සහ වඩා ඩිජිටල් ආර්ථිකයකට ස්තුති වන්නට විකල්ප ණය ලකුණු කිරීම වඩාත් ප්‍රධාන ධාරාව බවට පත්වෙමින් තිබේ.
    • කර්තෘ:
    • කර්තෘගේ නම
      Quantumrun Foiresight
    • ඔක්තෝබර් 10, 2022

    පෙළ පළ කරන්න

    පාරිභෝගිකයින්ට සහ ණය දෙන්නන්ට ප්‍රතිලාභ ලැබෙන බැවින් තවත් සමාගම් විකල්ප ණය ලකුණු භාවිතා කරයි. කෘතිම බුද්ධිය (AI), විශේෂයෙන් යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML), සම්ප්‍රදායික බැංකු නිෂ්පාදන සඳහා ප්‍රවේශය නොමැති පුද්ගලයින්ගේ ණය සුදුසුකම් තක්සේරු කිරීමට භාවිතා කළ හැක. මෙම ක්‍රමය මූල්‍ය ගනුදෙනු, වෙබ් ගමනාගමනය, ජංගම උපාංග සහ පොදු වාර්තා වැනි විකල්ප දත්ත මූලාශ්‍ර දෙස බලයි. වෙනත් දත්ත ලක්ෂ්‍ය දෙස බැලීමෙන්, විකල්ප ණය ලකුණුකරණයට මූල්‍ය ඇතුළත් කිරීම් වැඩි කිරීමට සහ ආර්ථික වර්ධනයට හැකියාව ඇත.

    විකල්ප ණය ලකුණු සන්දර්භය

    සාම්ප්‍රදායික ණය ලකුණු ආකෘතිය බොහෝ දෙනෙකුට සීමා සහිත වන අතර ප්‍රවේශ විය නොහැක. අප්‍රිකානු ප්‍රධාන විධායක සංසදයේ දත්ත වලට අනුව, අප්‍රිකානුවන්ගෙන් සියයට 57ක් පමණ “ණය අදෘශ්‍යමාන” වන අතර එයින් අදහස් වන්නේ ඔවුන්ට බැංකු ගිණුමක් හෝ ණය ලකුණු නොමැති බවයි. මේ නිසා ඔවුන්ට ණයක් ලබාගැනීමට හෝ ක්‍රෙඩිට් කාඩ්පතක් ලබාගැනීමට අපහසු වේ. ඉතුරුම් ගිණුම්, ක්‍රෙඩිට් කාඩ්පත් හෝ පුද්ගලික චෙක්පත් වැනි අත්‍යවශ්‍ය මූල්‍ය සේවා සඳහා ප්‍රවේශය නොමැති පුද්ගලයින් බැංකු රහිත (හෝ අඩු බැංකු) ලෙස සැලකේ. ෆෝබ්ස් සඟරාවට අනුව, මෙම බැංකු නොමැති පුද්ගලයින්ට ඉලෙක්ට්‍රොනික මුදල් ප්‍රවේශය, ඩෙබිට් කාඩ්පතක් සහ ඉක්මනින් මුදල් ලබා ගැනීමේ හැකියාව අවශ්‍ය වේ. කෙසේ වෙතත්, සාම්ප්රදායික බැංකු සේවා සාමාන්යයෙන් මෙම කණ්ඩායම බැහැර කරයි. මීට අමතරව, සංකීර්ණ ලේඛන කටයුතු සහ සාම්ප්‍රදායික බැංකු ණය සඳහා වන අනෙකුත් අවශ්‍යතා හේතුවෙන් අවදානමට ලක්විය හැකි කණ්ඩායම් ඉහළ පොලී අනුපාත පනවන ණය මෝරුන් සහ ගෙවන ණය හිමියන් වෙත යොමු වී ඇත.

    විකල්ප ණය ලකුණු කිරීම බැංකු රහිත ජනගහනයට, විශේෂයෙන් සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවල, වඩාත් අවිධිමත් (සහ බොහෝ විට වඩාත් නිවැරදි) ඇගයීම් ක්‍රම සලකා බැලීමෙන් උපකාර කළ හැක. විශේෂයෙන්ම, උපයෝගිතා බිල්පත්, කුලී ගෙවීම්, රක්ෂණ වාර්තා, සමාජ මාධ්‍ය භාවිතය, රැකියා ඉතිහාසය, සංචාරක ඉතිහාසය, ඊ-වාණිජ්‍ය ගනුදෙනු සහ රජයේ සහ දේපල වාර්තා වැනි විවිධ දත්ත මූලාශ්‍රවලින් විශාල තොරතුරු පරිලෝකනය කිරීමට AI පද්ධති යෙදිය හැක. . මීට අමතරව, මෙම ස්වයංක්‍රීය පද්ධති මඟින් ණය අවදානමට පරිවර්තනය වන පුනරාවර්තන රටා හඳුනා ගැනීමට උදවු කළ හැකිය, බිල්පත් ගෙවීමට හෝ වැඩි කාලයක් රැකියා කිරීමට නොහැකි වීම හෝ ඊ-වාණිජ්‍ය වේදිකාවල බොහෝ ගිණුම් විවෘත කිරීම ඇතුළුව. මෙම චෙක්පත් ණය ගැතියෙකුගේ හැසිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන අතර සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම මග හැරිය හැකි දත්ත ලක්ෂ්‍ය හඳුනා ගනී. 

    කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම

    නැගී එන තාක්ෂණයන් විකල්ප ණය ලකුණු ලබා ගැනීම වේගවත් කිරීමේ ප්‍රධාන සාධකයකි. එවැනි එක් තාක්‍ෂණයකට බ්ලොක්චේන් යෙදුම් ඇතුළත් වන්නේ ගනුදෙනුකරුවන්ට ඔවුන්ගේ දත්ත පාලනය කිරීමට ඉඩ දීමේ හැකියාව නිසා ණය සපයන්නන්ට තොරතුරු සත්‍යාපනය කිරීමට තවමත් ඉඩ සලසයි. මෙම විශේෂාංගය මිනිසුන්ට ඔවුන්ගේ පුද්ගලික තොරතුරු ගබඩා කර බෙදා ගන්නා ආකාරය පාලනය කිරීමට උදවු විය හැක.

    උපාංග හරහා ණය අවදානම පිළිබඳ වඩාත් සවිස්තරාත්මක චිත්‍රයක් සඳහා බැංකුවලට අන්තර්ජාලයේ දේවල් (IoT) භාවිත කළ හැකිය; ජංගම දුරකථන වලින් තත්‍ය කාලීන පාර-දත්ත එකතු කිරීම මෙයට ඇතුළත් වේ. සෞඛ්‍ය සේවා සපයන්නන්ට හෘද ස්පන්දන වේගය, උෂ්ණත්වය, සහ පෙර පැවති සෞඛ්‍ය ගැටලු පිළිබඳ ඕනෑම වාර්තාවක් වැනි පැළඳිය හැකි උපාංගවලින් එකතු කරන ලද දත්ත වැනි, ලකුණු කිරීමේ අරමුණු සඳහා විවිධ සෞඛ්‍ය සම්බන්ධ දත්ත දායක කළ හැකිය. මෙම තොරතුරු ජීවිත සහ සෞඛ්‍ය රක්‍ෂණයට සෘජුවම අදාළ නොවන අතර, එය බැංකු නිෂ්පාදන තේරීම් දැනුම් දිය හැක. නිදසුනක් වශයෙන්, විභව COVID-19 ආසාදනයක් හදිසි අයිරා ආධාර හෝ ණය ආපසු ගෙවීම සහ ව්‍යාපාර කඩාකප්පල් කිරීම සඳහා වැඩි අවදානම් සාධක ඇති කුඩා හා මධ්‍ය පරිමාණ ව්‍යවසායකයන්ගේ අවශ්‍යතාවය සංඥා කළ හැකිය. මේ අතර, මෝටර් රථ රක්ෂණය සඳහා, සමහර සමාගම් බොහෝ විට වගකිව යුතු අපේක්ෂකයින් තක්සේරු කිරීමට සම්ප්‍රදායික ණය ලකුණු කිරීම වෙනුවට ටෙලිමැටික් දත්ත (GPS සහ සංවේදක) භාවිතා කරයි. 

    විකල්ප ණය ලකුණු කිරීමේ එක් ප්‍රධාන දත්ත ලක්ෂ්‍යයක් වන්නේ සමාජ මාධ්‍ය අන්තර්ගතයයි. ණය ආපසු ගෙවීමට පුද්ගලයෙකුගේ සම්භාවිතාව තේරුම් ගැනීමට ප්‍රයෝජනවත් විය හැකි ආකර්ෂණීය දත්ත ප්‍රමාණයක් මෙම ජාල සතුව ඇත. මෙම තොරතුරු බොහෝ විට විධිමත් නාලිකා හෙළි කරන දේට වඩා නිවැරදි ය. උදාහරණයක් ලෙස, ගිණුම් ප්‍රකාශ, සබැඳි පළ කිරීම් සහ ට්වීට් පරීක්ෂා කිරීම ව්‍යාපාරවලට වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට උපකාර කළ හැකි කෙනෙකුගේ වියදම් පුරුදු සහ ආර්ථික ස්ථාවරත්වය පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දෙයි. 

    විකල්ප ණය ලකුණු කිරීමේ ඇඟවුම්

    විකල්ප ණය ලකුණු කිරීමේ පුළුල් ඇඟවුම් ඇතුළත් විය හැකිය: 

    • විවෘත බැංකුකරණය සහ සේවාවක් ලෙස බැංකුකරණය මගින් පෝෂණය වන තවත් සාම්ප්‍රදායික නොවන ණය දෙන සේවා. මෙම සේවාවන් බැංකු නොමැති අයට වඩාත් කාර්යක්ෂමව ණය සඳහා අයදුම් කිරීමට උපකාර විය හැක.
    • ණය අවදානම, විශේෂයෙන්ම සෞඛ්‍ය සහ ස්මාර්ට් නිවාස දත්ත තක්සේරු කිරීමට IoT සහ wearables භාවිතය වැඩි වීම.
    • බැංකු නොමැති පුද්ගලයින් ණය සේවා ලබා දීමට තක්සේරු කිරීමට දුරකථන පාරදත්ත සේවා භාවිතා කරන ආරම්භක.
    • ජෛවමිතික විකල්ප ණය ලකුණු දත්ත ලෙස වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා වේ, විශේෂයෙන් සාප්පු සවාරි පුරුදු නිරීක්ෂණය කිරීමේදී.
    • සාම්ප්‍රදායික නොවන ණය වඩාත් ප්‍රවේශ විය හැකි සහ සේවා කළ හැකි බවට පත් කරන තවත් රජයන්. 
    • විභව දත්ත රහස්‍යතා උල්ලංඝණය කිරීම්, විශේෂයෙන්ම ජෛවමිතික දත්ත රැස් කිරීම සඳහා උත්සුක වීම.

    අදහස් දැක්වීමට ප්රශ්න

    • විකල්ප ණය ලකුණු දත්ත භාවිතා කිරීමේදී ඇති විය හැකි අභියෝග මොනවාද?
    • විකල්ප ණය ලකුණු කිරීමේදී ඇතුළත් කළ හැකි වෙනත් විභව දත්ත ලකුණු මොනවාද?

    තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යොමු කිරීම්

    මෙම අවබෝධය සඳහා පහත ජනප්‍රිය සහ ආයතනික සබැඳි යොමු කර ඇත: