Тауар өндірушісіне/импорттаушысына арналған интеллектуалды несие жүйесі

Жоба өзектілігі

Қазіргі уақытта банктер жасанды интеллект (AI) және машиналық оқытуды әрбір бизнес-процеске енгізуде және бұл технологияны өз бизнесінің барлық салаларына таратуды жоспарлап отыр. Мысалы, банктер бұрыннан бері қарыз алушылардың бастапқы скорингін автоматты түрде жүргізіп келеді. AI жүйелерін енгізу клиенттік құжаттаманы қалыптастыру үшін қажетті құжаттарды өңдеуді қамтамасыз етеді. Біріктірілген тану технологиялары жеке басын растау қажет болған жағдайда шоттар ашу және банк операцияларын орындау кезінде тұтынушы деректерін автоматты түрде өңдеуге және енгізуге мүмкіндік береді. AI технологиясы келесі негізгі салаларда қолданылады: тәуекелдерді басқару, шағын және орта бизнес және бөлшек сауда. Тәуекелдерді басқаруда AI алаяқтықтың алдын алуға көмектеседі, шағын және орта бизнесте, сондай-ақ бөлшек саудада жасанды интеллект көмегімен банк клиенттердің қалауын модельдеу және болжау жүйелерін қолдану арқылы сату конверсиясын арттыру мәселесін шешеді. Жасанды интеллект технологиясын ірі банктер орта және ірі кәсіпорындарды несиелендіру үшін де жаппай пайдалана алады. Жасанды интеллект әртүрлі тапсырмаларды шешу үшін қолданылады және олардың бірі тұтынушыларға қызмет көрсетудің орташа уақытын қысқарту, олардың сұраныстарын FCR сатысында шешу үлесін ұлғайту (бірінші қоңырауды шешу, бірінші қоңырауды шешу коэффициенті) жоғары Call-орталық операцияларын автоматтандыру арқылы қол жеткізілетін сапалы және ыңғайлы қызмет. Ұсынылған интеллектуалды жүйе адам қызметінің әртүрлі салаларында кеңінен қолданылатын және нақты өмірлік тапсырмаларда тиімділігі мен практикалық екендігін дәлелдеуді жалғастыратын машиналық оқыту үлгілеріне негізделген. Дегенмен, қаржы секторында, атап айтқанда, банктің тапсырмаларында жұмыс тиімділігін арттыру үшін AI технологиясын терең зерттеп, енгізу қажеттілігі туындайды. Қазақстанда тауар өндірушілер мен импорттаушылар үшін несие желілері жоқ, сондықтан көптеген компаниялар ішкі нарықта технологияларды коммерцияландыру үшін шетелдік шешімдерді пайдаланады. Демек, шетелдік шешімдерді пайдалана отырып экспортталатын пайдаланушының құпия деректері Қазақстан экономикасына кері әсер етеді. Олардың қатарында қазір құнды ұлттық ресурс ретінде бағаланатын жеке деректерді тарату да бар.

Жоба мақсаты

Жобаның мақсаты – баллдық модельге негізделген интеллектуалды жүйені құру. Скорингтік модель банктерге үлкен деректер мен жасанды интеллект әдістері негізінде клиенттерге несие беру туралы шешімді жылдам қабылдауға мүмкіндік береді.

Күтілетін және қол жеткізілген нәтижелер

Жобаны іске асыру нәтижесінде кемінде 3 (үш) мақала және (немесе) шолу Web of Science дерекқорының кеңейтілген Science Citation Index индексінде индекстелген және (немесе) CiteScore пайыздық көрсеткіші бар рецензияланатын ғылыми журналдарда жарияланады. Scopus деректер базасында кемінде 50 (елу) ;

- сондай-ақ Қазақстан Республикасы Оқу-ағарту министрлігінің Білім саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған рецензияланған шетелдік немесе отандық басылымда кемінде 1 (бір) мақала немесе шолу;

1. Ғылыми әсері:

Жоба нәтижелерінің қаржылық технологияларды дамыту үшін ғылыми маңызы зор. Алынған интеллектуалды жүйе машиналық оқыту алгоритмдері мен жасанды интеллект арқылы жаңа мәселелер ауқымын шешу үшін құралдарды пайдалануға мүмкіндік береді. Әзірленген әдістер қаржылық құжаттарды өңдеуге, классификацияларды жасауға, стандартты емес тапсырмалар бойынша әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерін қолдануға және салыстыруға көмектеседі.

2. Әлеуметтік-экономикалық әсер:

Әзірленген интеллектуалды жүйе несие берудің барлық процестерін автоматтандыратын болады, бұл шешім қабылдау уақытын тездетеді, қарыз алушыларға интерактивті түрде жауап береді. Сонымен қатар, банктерге тауар өндірушілер мен импорттаушылар туралы құрылымдалмаған деректерді өңдеуге және оны өз мақсаттарына пайдалануға мүмкіндік беретін құрал құрылады. Қазақстанда қаржы секторындағы үлкен деректерді өңдеудің интеллектуалды жүйесі пайда болады, бұл экономикалық дағдарыс кезінде қазақстандық нарықты әртараптандыру үшін өте маңызды.

3. Алынған ғылыми нәтижелерді коммерцияландыру:

Екінші деңгейлі банктерде дамыған зияткерлік жүйені эксперименттік талдау, сынақтан өткізу және енгізу 2024-2025 жылдарға жоспарланған. Жобаның нәтижелерін коммерцияландыруға болады.

4. Мақсатты тұтынушылар:

- шағын және орта бизнес;

- әлемдік нарықта Қазақстан Республикасында қаржылық қызмет көрсететін екінші деңгейлі банктер.

5. Әзірленген үлгі ведомстволық бағдарламалық-аппараттық жүйелерді дамытуға қызмет етеді.

6. Жұмыстың нәтижелері барлық мүдделі бизнес салаларына, мемлекеттік сектор мен қоғамдық ұйымдарға, сондай-ақ ғылыми қоғамдастық пен жұртшылыққа ұсынылады. Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі ұйымдастыратын және халықаралық деңгейде жыл сайынғы ғылыми конференцияларға қатысу күтілуде.

7. Алынған нәтижелердің мақсатты тұтынушылары: Шағын және орта бизнес, Қазақстан Республикасының қаржы институттары және т.б.

8. Тәуекелдерді қамтитын серпінді нәтижелердің мүмкіндіктері; ғылым мен техниканың дамуына әсері: Тауарларды өндірушілер мен импорттаушылар туралы мәліметтерді өңдеу бойынша әзірленген қызметтері бар құрылған зияткерлік жүйе бизнестің көптеген басқа түрлеріне тез бейімделетіндіктен, серпінді нәтижелерге қол жеткізуге болады. Жасанды интеллект жүйесін ірі бизнеске қолдану кезінде біз әзірлеген жұмысқа жалпы формальды көзқарас пен жиналған мәліметтер жоғары нәтиже береді.

9. Жұмыс нәтижелерін пайдаланушылар, ғылыми қоғамдастық және жалпы жұртшылық арасында тарату:

Зияткерлік жүйені экономиканың кең ауқымына қызмет көрсететін бизнеске, салаларға және мемлекеттік органдарға таратуға болады. Алынған ғылыми-практикалық нәтижелер қаржылық технологиялар мен ақпараттық технологиялардың дамуына әсер етуі мүмкін.

Зерттеу тобы мүшелерінің аты-жөні, идентификаторлары (Scopus Author ID, Researcher ID, ORCID, бар болса) және сәйкес профильдерге сілтемелер

1. Молдагулова Айман Николаевна, к.ф.-м.н., Доцент, Хирш индексі: 4

ResearcherID: E-4387-2016

ORCID: 0000-0002-1596-561X

Scopus Author ID: 57160071400

2. Сатыбалдиева Рысхан Жакановна, Кандидат технических наук, Хирш индексі: 2  Researcher ID: DZS-7641-2022 ORCID: 0000-0002-0678-7583 

Scopus Author ID: 55387664200

3. Ускенбаева Раиса Кабиевна, Доктор технических наук, профессор, Хирш индексі: 8 

Researcher ID: ABC-7469-2021

ORCID: 0000-0002-8499-2101 

Scopus Author ID: 55623134100

4. Кальпеева Жылдыз Бейшеналиевна, PhD in Computer Sciences, Доктор PhD, Хирш индексі: 4

Researcher ID: AAG-7613-2019

ORCID: 0000-0002-4970-3095 

Scopus Author ID: 56021560300

5. Касымова Айжан Бахытжановна, Phd, PhD, Хирш индексі: 4

Researcher ID: AAR-5711-2020

ORCID: 0000-0003-2999-5745 

Scopus Author ID: 56465965900

6. Акылбеков Олжас Наурызбаевич, Бакалавр, Мастер

Researcher ID: B-7073-2017

ORCID: 0000-0002-7188-5550