ഇന്ത്യ പിആർ വിതരണം
ന്യൂഡൽഹി [ഇന്ത്യ], ജൂലൈ 2: ഇന്ത്യയിൽ 6.3 ദശലക്ഷത്തിലധികം എംഎസ്എംഇകളുണ്ട്, 120 ബില്യൺ യുഎസ് ഡോളറിനടുത്ത് ക്രെഡിറ്റ് ഡിമാൻഡ് ഉണ്ട്. MSME-കൾക്കുള്ള ചെറിയ ടിക്കറ്റ് വായ്പകളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം പലപ്പോഴും ദീർഘവും അനിശ്ചിതത്വമുള്ളതുമായ പ്രക്രിയയാണ്. MSME ലെൻഡിംഗ് ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ് വായ്പകളുടെ അംഗീകാരത്തിനും വിതരണത്തിനും ആവശ്യമായ ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർ റൈറ്റിംഗിൻ്റെ വെല്ലുവിളികൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു. അപേക്ഷകൻ്റെ അപകടസാധ്യതയും സാമ്പത്തിക ആരോഗ്യവും കണക്കാക്കുന്നതിന്, ബാലൻസ് ഷീറ്റുകൾ, പണമൊഴുക്ക്, വരുമാന പ്രസ്താവനകൾ എന്നിവ പോലുള്ള അസംഖ്യം രേഖകളിൽ നിന്നുള്ള അപേക്ഷകൻ്റെ സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർ റൈറ്റിങ്ങിന് ആവശ്യമാണ്. MSME-കൾക്ക് പലപ്പോഴും ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഇല്ലാതിരിക്കുകയും പരിമിതമായ ക്രെഡിറ്റ് ഹിസ്റ്ററി ഉള്ളതിനാൽ വായ്പ നൽകുന്നവർക്ക് അവരുടെ ലോൺ അപേക്ഷകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
ഡിജിറ്റൽ ലെൻഡിംഗ്, ലോൺ ഒറിജിനേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ, കൂടാതെ ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയിലൂടെ ML, ഇൻ്റലിജൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയിലൂടെ വായ്പാ പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിരവധി ഫിൻടെക് കമ്പനികൾ വായ്പക്കാരുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർ റൈറ്റിംഗിനായി സ്റ്റാൻഡേർഡ്, സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അത്തരം സംവിധാനങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാൻ MSME ലെൻഡർമാർ പാടുപെടുന്നു. MSME ലെൻഡർമാർ അവരുടെ അപേക്ഷകരുടെ സാമ്പത്തിക ആരോഗ്യം വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഒരു വർഷം നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളെ ആശ്രയിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ള ഇടപാടുകൾ കാരണം ഈ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ നൂറുകണക്കിന് പേജുകളായി മാറുന്നു, പലപ്പോഴും വ്യത്യസ്ത ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുകളിലുടനീളം. അത്തരം കടം കൊടുക്കുന്നവരുടെ ക്രെഡിറ്റ് ഓപ്പറേഷൻ ടീമുകൾ ഈ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ശരാശരി 1-2 ദിവസമെടുക്കും. അതിനാൽ, MSME ലെൻഡർമാർക്ക് കുറഞ്ഞ MSME വിഭാഗത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ വേഗതയേറിയ പ്രോസസ്സിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.ക്വാൻട്രിയത്തിൻ്റെ ഫിൻടെക് ഡിവിഷനായ ഫിന്യൂറ്റ്, അവരുടെ അണ്ടർ റൈറ്റിംഗ് പ്രക്രിയ പഠിക്കുന്നതിനായി കഴിഞ്ഞ വർഷം തമിഴ്‌നാട്ടിലെ വളർന്നുവരുന്ന ഒരു പ്രാദേശിക എംഎസ്എംഇ വായ്പക്കാരുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിച്ചു. ബാലൻസ് ഷീറ്റുകൾ, ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ, ലാഭനഷ്ട സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ തുടങ്ങി MSME ലെൻഡർമാരുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന ഇൻ്റലിജൻ്റ് ഡോക്യുമെൻ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂളുകളുടെ ഒരു സ്യൂട്ട് അവർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഫിന്യൂട്ടിൻ്റെ ബിസിനസ് ഹെഡ് അരുൺ എസ് അയ്യർ പറഞ്ഞു, " MSME വായ്പാ ആവശ്യകതകൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അത് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ ഉടനീളം നിർണ്ണായകമായ സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ പര്യാപ്തമാണ് , NLP ടൂളുകളും അനലിറ്റിക്കൽ കഴിവുകളും''.
Finuit ൻ്റെ Bank Statement Analyzer വേഗത്തിലുള്ള ക്രെഡിറ്റ് തീരുമാനവും അണ്ടർ റൈറ്റിംഗ് പ്രക്രിയകളും പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. സമ്പാദ്യവും ചെലവും, അസാധാരണമോ ക്രമരഹിതമോ ആയ കൈമാറ്റങ്ങൾ, വിതരണക്കാരെയും വിതരണക്കാരെയും തിരിച്ചറിയൽ, തുടങ്ങിയ പ്രധാന ക്രെഡിറ്റ് സൂചകങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി അപേക്ഷകൻ്റെ ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുകളുടെ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് അനലൈസർ AI, ML സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് അനലൈസറിൻ്റെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇൻ്റർഫേസ് അപേക്ഷകൻ്റെ പണമൊഴുക്ക് കഥകൾ 5 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ലഭിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുകളിലുടനീളം ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളുടെയും പാസ്‌ബുക്കുകളുടെയും ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.
ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് സൊല്യൂഷൻ വരുമാനവും ചെലവുകളും, അസാധാരണമോ ക്രമരഹിതമോ ആയ കൈമാറ്റങ്ങൾ, വിതരണക്കാരനും വിതരണക്കാരനും പേയ്‌മെൻ്റുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ആധികാരിക ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യതാ സൂചകങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. കൗണ്ടർപാർട്ടി, ട്രാൻസ്ഫർ തരം, കൌണ്ടർപാർട്ടി തരം, യുപിഐ ഐഡികൾ തുടങ്ങിയ ഇടപാട് വിശദാംശങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പ്രധാന വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് അനലൈസർ ഇൻ-ഹൗസ് പരിശീലനം ലഭിച്ച, സമർപ്പിത LLM ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ML മോഡലിലൂടെ വേർതിരിച്ചെടുത്തത്.Finuit-ലെ പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർ എം വി രാമറാവു വിശദീകരിക്കുന്നു, "പരിഹാരം കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഞങ്ങൾ നൂറുകണക്കിന് നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ നിയമങ്ങൾ കൃത്യമായ ഇടപാട് വർഗ്ഗീകരണങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നൽകാനുള്ള കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പരിഹാരത്തെ നയിക്കുന്നതിന് സൂക്ഷ്മമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്."
ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രതയും രഹസ്യാത്മകതയും ഉറപ്പാക്കാൻ Finuit ഡാറ്റ എൻക്രിപ്ഷൻ നടപടികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധ്യമായ ലംഘനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് കർശനമായ ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിലവിലുണ്ട്. വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു ഫിൻടെക് കമ്പനി എന്ന നിലയിൽ, അവരുടെ സുരക്ഷാ പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പുതിയ സുരക്ഷാ നടപടികളും മെക്കാനിസങ്ങളും അവർ തുടർച്ചയായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
"കൂടുതൽ വിഭവങ്ങളുടെ ആവശ്യമില്ലാതെയുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്തിലെ ഗണ്യമായ കുറവായിരുന്നു ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ ഫലങ്ങളിൽ സന്തുഷ്ടരാണ്. അവർ ആഴ്ചയിൽ എടുക്കുന്നത് രണ്ട് ദിവസത്തിനുള്ളിൽ പൂർത്തിയാക്കും", രാമറാവു പറഞ്ഞു.ഉപസംഹാരം:
ഇന്ത്യയിലെ ചെന്നൈ ആസ്ഥാനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI-ML ഐടി സേവനങ്ങളുടെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും കമ്പനിയായ ക്വാൻട്രിയത്തിൻ്റെ ഫിൻടെക് ഡിവിഷനാണ് Finuit. ആഗോള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കായി നൂതന AI- പവർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ഫിന്യൂറ്റ് പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. പതിറ്റാണ്ടുകളുടെ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള പ്രഗത്ഭരായ പ്രൊഫഷണലുകളാണ് കമ്പനിയെ നയിക്കുന്നത്. ഫിന്യൂറ്റിൻ്റെ ഡോക്യുമെൻ്റ് ഇൻ്റലിജൻസ് സ്യൂട്ടിൽ ഫിനാൻഷ്യൽ സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് അനലൈസർ, പേസ്‌ലിപ്പ് അനലൈസർ, പാസ്‌ബുക്ക് അനലൈസർ, Company Deep Forensics Tool, KYC വാലിഡേറ്റർ, സൊല്യൂഷനുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സാമ്പത്തിക സേവന വ്യവസായത്തിൻ്റെ ബിസിനസ്-നിർണ്ണായക ആവശ്യങ്ങൾ.
ന്യൂഡൽഹി [ഇന്ത്യ], ജൂലൈ 2: ഇന്ത്യയിൽ 6.3 ദശലക്ഷത്തിലധികം എംഎസ്എംഇകളുണ്ട്, 120 ബില്യൺ യുഎസ് ഡോളറിനടുത്ത് ക്രെഡിറ്റ് ഡിമാൻഡ് ഉണ്ട്. MSME-കൾക്കുള്ള ചെറിയ ടിക്കറ്റ് വായ്പകളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം പലപ്പോഴും ദീർഘവും അനിശ്ചിതത്വമുള്ളതുമായ പ്രക്രിയയാണ്. MSME ലെൻഡിംഗ് ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ് വായ്പകളുടെ അംഗീകാരത്തിനും വിതരണത്തിനും ആവശ്യമായ ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർ റൈറ്റിംഗിൻ്റെ വെല്ലുവിളികൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു. അപേക്ഷകൻ്റെ അപകടസാധ്യതയും സാമ്പത്തിക ആരോഗ്യവും കണക്കാക്കുന്നതിന്, ബാലൻസ് ഷീറ്റുകൾ, പണമൊഴുക്ക്, വരുമാന പ്രസ്താവനകൾ എന്നിവ പോലുള്ള അസംഖ്യം രേഖകളിൽ നിന്നുള്ള അപേക്ഷകൻ്റെ സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർ റൈറ്റിങ്ങിന് ആവശ്യമാണ്. MSME-കൾക്ക് പലപ്പോഴും ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഇല്ലാതിരിക്കുകയും പരിമിതമായ ക്രെഡിറ്റ് ഹിസ്റ്ററി ഉള്ളതിനാൽ വായ്പ നൽകുന്നവർക്ക് അവരുടെ ലോൺ അപേക്ഷകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
ഡിജിറ്റൽ ലെൻഡിംഗ്, ലോൺ ഒറിജിനേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ, കൂടാതെ ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയിലൂടെ ML, ഇൻ്റലിജൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയിലൂടെ വായ്പാ പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിരവധി ഫിൻടെക് കമ്പനികൾ വായ്പക്കാരുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർ റൈറ്റിംഗിനായി സ്റ്റാൻഡേർഡ്, സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അത്തരം സംവിധാനങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാൻ MSME ലെൻഡർമാർ പാടുപെടുന്നു. MSME ലെൻഡർമാർ അവരുടെ അപേക്ഷകരുടെ സാമ്പത്തിക ആരോഗ്യം വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഒരു വർഷം നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളെ ആശ്രയിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ള ഇടപാടുകൾ കാരണം ഈ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ നൂറുകണക്കിന് പേജുകളായി മാറുന്നു, പലപ്പോഴും വ്യത്യസ്ത ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുകളിലുടനീളം. അത്തരം കടം കൊടുക്കുന്നവരുടെ ക്രെഡിറ്റ് ഓപ്പറേഷൻ ടീമുകൾ ഈ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ശരാശരി 1-2 ദിവസമെടുക്കും. അതിനാൽ, MSME ലെൻഡർമാർക്ക് കുറഞ്ഞ MSME വിഭാഗത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ വേഗതയേറിയ പ്രോസസ്സിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.ക്വാൻട്രിയത്തിൻ്റെ ഫിൻടെക് ഡിവിഷനായ ഫിന്യൂറ്റ്, അവരുടെ അണ്ടർ റൈറ്റിംഗ് പ്രക്രിയ പഠിക്കുന്നതിനായി കഴിഞ്ഞ വർഷം തമിഴ്‌നാട്ടിലെ വളർന്നുവരുന്ന ഒരു പ്രാദേശിക എംഎസ്എംഇ വായ്പക്കാരുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിച്ചു. ബാലൻസ് ഷീറ്റുകൾ, ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ, ലാഭനഷ്ട സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ തുടങ്ങി MSME ലെൻഡർമാരുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന ഇൻ്റലിജൻ്റ് ഡോക്യുമെൻ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂളുകളുടെ ഒരു സ്യൂട്ട് അവർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഫിന്യൂട്ടിൻ്റെ ബിസിനസ് ഹെഡ് അരുൺ എസ് അയ്യർ പറഞ്ഞു, " MSME വായ്പാ ആവശ്യകതകൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അത് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ ഉടനീളം നിർണ്ണായകമായ സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ പര്യാപ്തമാണ് , NLP ടൂളുകളും അനലിറ്റിക്കൽ കഴിവുകളും''.
Finuit ൻ്റെ Bank Statement Analyzer വേഗത്തിലുള്ള ക്രെഡിറ്റ് തീരുമാനവും അണ്ടർ റൈറ്റിംഗ് പ്രക്രിയകളും പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. സമ്പാദ്യവും ചെലവും, അസാധാരണമോ ക്രമരഹിതമോ ആയ കൈമാറ്റങ്ങൾ, വിതരണക്കാരെയും വിതരണക്കാരെയും തിരിച്ചറിയൽ, തുടങ്ങിയ പ്രധാന ക്രെഡിറ്റ് സൂചകങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി അപേക്ഷകൻ്റെ ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുകളുടെ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് അനലൈസർ AI, ML സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് അനലൈസറിൻ്റെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇൻ്റർഫേസ് അപേക്ഷകൻ്റെ പണമൊഴുക്ക് കഥകൾ 5 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ലഭിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുകളിലുടനീളം ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റുകളുടെയും പാസ്‌ബുക്കുകളുടെയും ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.
ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് സൊല്യൂഷൻ വരുമാനവും ചെലവുകളും, അസാധാരണമോ ക്രമരഹിതമോ ആയ കൈമാറ്റങ്ങൾ, വിതരണക്കാരനും വിതരണക്കാരനും പേയ്‌മെൻ്റുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ആധികാരിക ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യതാ സൂചകങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. കൗണ്ടർപാർട്ടി, ട്രാൻസ്ഫർ തരം, കൌണ്ടർപാർട്ടി തരം, യുപിഐ ഐഡികൾ തുടങ്ങിയ ഇടപാട് വിശദാംശങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പ്രധാന വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് അനലൈസർ ഇൻ-ഹൗസ് പരിശീലനം ലഭിച്ച, സമർപ്പിത LLM ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ML മോഡലിലൂടെ വേർതിരിച്ചെടുത്തത്.Finuit-ലെ പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർ എം വി രാമറാവു വിശദീകരിക്കുന്നു, "പരിഹാരം കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഞങ്ങൾ നൂറുകണക്കിന് നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ നിയമങ്ങൾ കൃത്യമായ ഇടപാട് വർഗ്ഗീകരണങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നൽകാനുള്ള കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പരിഹാരത്തെ നയിക്കുന്നതിന് സൂക്ഷ്മമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്."
ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രതയും രഹസ്യാത്മകതയും ഉറപ്പാക്കാൻ Finuit ഡാറ്റ എൻക്രിപ്ഷൻ നടപടികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധ്യമായ ലംഘനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് കർശനമായ ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിലവിലുണ്ട്. വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു ഫിൻടെക് കമ്പനി എന്ന നിലയിൽ, അവരുടെ സുരക്ഷാ പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പുതിയ സുരക്ഷാ നടപടികളും മെക്കാനിസങ്ങളും അവർ തുടർച്ചയായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
"കൂടുതൽ വിഭവങ്ങളുടെ ആവശ്യമില്ലാതെയുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്തിലെ ഗണ്യമായ കുറവായിരുന്നു ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ ഫലങ്ങളിൽ സന്തുഷ്ടരാണ്. അവർ ആഴ്ചയിൽ എടുക്കുന്നത് രണ്ട് ദിവസത്തിനുള്ളിൽ പൂർത്തിയാക്കും", രാമറാവു പറഞ്ഞു.ഉപസംഹാരം:
ഇന്ത്യയിലെ ചെന്നൈ ആസ്ഥാനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI-ML ഐടി സേവനങ്ങളുടെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും കമ്പനിയായ ക്വാൻട്രിയത്തിൻ്റെ ഫിൻടെക് ഡിവിഷനാണ് Finuit. ആഗോള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കായി നൂതന AI- പവർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ഫിന്യൂറ്റ് പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. പതിറ്റാണ്ടുകളുടെ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള പ്രഗത്ഭരായ പ്രൊഫഷണലുകളാണ് കമ്പനിയെ നയിക്കുന്നത്. ഫിന്യൂറ്റിൻ്റെ ഡോക്യുമെൻ്റ് ഇൻ്റലിജൻസ് സ്യൂട്ടിൽ ഫിനാൻഷ്യൽ സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് അനലൈസർ, പേസ്‌ലിപ്പ് അനലൈസർ, പാസ്‌ബുക്ക് അനലൈസർ, Company Deep Forensics Tool, KYC വാലിഡേറ്റർ, സൊല്യൂഷനുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സാമ്പത്തിക സേവന വ്യവസായത്തിൻ്റെ ബിസിനസ്-നിർണ്ണായക ആവശ്യങ്ങൾ.
