I. Mustaqil ta’limni tashkil etishning shakli va mazmuni

3.Moliya sohasida mashinani o'rganish
Xatarlarni baholash va firibgarlikka qarshi kurash
Kreditga layoqatliligini baholash. Odatda, banklarda menejerlar mijozning kreditga layoqatini baholaydilar. Xodimlar baholash uchun ko'p vaqt sarflashadi va ko'pincha xato qilishadi — ularni to'lashi mumkin bo'lganlarga kreditlarni rad etish va to'lovga qodir bo'lmaganlarga berish.
Algoritmni bank mijozlarining kreditga layoqatini baholashga o'rgatish mumkin. Buning uchun unga ilgari berilgan kreditlar to'g'risidagi ma'lumotlar yuklanadi: ular to'langanmi yoki yo'qmi, kechikishlar bo'lganmi yoki muddatidan oldin to'langanmi. Bularning barchasi bankka kredit berishni avtomatlashtirishga yordam beradi.
Masalan, Sberbank "kredit fabrikasi" ni yaratdi — bu bir necha daqiqada mijozning kreditga layoqati to'g'risida qaror qabul qilishga imkon beradigan tizim. 2020 yilda bank yuridik shaxslar uchun bunday zavodni ishga tushirdi — bu 7 daqiqada biznes kreditlari to'g'risida qaror qabul qilishga yordam beradi. Endi jismoniy shaxslarga berilgan kreditlarning 98 foizi va kichik va o'rta biznes kreditlarining 20 foizi avtomatik ravishda beriladi, bu esa milliardlab dollarlarni tejaydi.
Firibgarlikka qarshi kurash. Banklar va ularning mijozlari firibgarlik operatsiyalari tufayli muntazam ravishda pul yo'qotishadi. Mashinani o'rganish bunday operatsiyalarni tan olishga yordam beradi-maxsus algoritmlar soxta operatsiyalar belgilarini aniqlashni va ularni o'z vaqtida blokirovka qilishni o'rganadi.
Ko'pgina banklarda firibgarlikning oldini olish uchun mashinani o'rganish misollari mavjud. Masalan, Sberbank shubhali operatsiyalarni blokirovka qilish uchun Aidan foydalanadi va yaqinda u bilan firibgarni ushladi. Chet elda joylashgan Danske Bank firibgarlikda yolg'on ayblovlar foizini 60 foizga kamaytirdi.
Banklar vk Cloud bulutli mashinalarni o'rganish xizmatlaridan foydalanishlari mumkin (masalan. MCS) hisob-kitoblar bilan firibgarlikka urinishlarni aniqlash, mijozning shaxsini pasportsiz aniqlash, firibgarlarni Bankomatlardagi kameralar orqali tanib olish, mijozlarning kreditga layoqatini tahlil qilish.