ការដាក់ពិន្ទុឥណទានជំនួស៖ ការស្វែងរកទិន្នន័យធំសម្រាប់ព័ត៌មានអ្នកប្រើប្រាស់

• អ្នកនិពន្ធ:
• ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ

  Quantumrun Foiresight
• ខែតុលា 10, 2022

សង្ខេបការយល់ដឹង

ក្រុមហ៊ុនកាន់តែច្រើនកំពុងប្រើប្រាស់ការដាក់ពិន្ទុឥណទានជំនួស ព្រោះវាផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់អ្នកប្រើប្រាស់ និងអ្នកផ្តល់ប្រាក់កម្ចី។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាពិសេសការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃភាពសក្តិសមនៃឥណទានរបស់មនុស្សដែលមិនមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ផលិតផលធនាគារបែបប្រពៃណី។ វិធីសាស្រ្តនេះមើលប្រភពទិន្នន័យជំនួសដូចជាប្រតិបត្តិការហិរញ្ញវត្ថុ ចរាចរណ៍គេហទំព័រ ឧបករណ៍ចល័ត និងកំណត់ត្រាសាធារណៈ។ ដោយសម្លឹងមើលចំណុចទិន្នន័យផ្សេងទៀត ការផ្តល់ពិន្ទុឥណទានជំនួសមានសក្តានុពលក្នុងការបង្កើនការដាក់បញ្ចូលហិរញ្ញវត្ថុ និងជំរុញកំណើនសេដ្ឋកិច្ច។

បរិបទពិន្ទុឥណទានជំនួស

គំរូពិន្ទុឥណទានប្រពៃណីមានកម្រិត និងមិនអាចចូលប្រើបានសម្រាប់មនុស្សជាច្រើន។ យោងតាមទិន្នន័យពីវេទិកា CEO អាហ្រ្វិក ប្រហែល 57 ភាគរយនៃជនជាតិអាហ្វ្រិកគឺ "មើលមិនឃើញឥណទាន" ដែលមានន័យថាពួកគេខ្វះគណនីធនាគារ ឬពិន្ទុឥណទាន។ ជាលទ្ធផល ពួកគេមានការលំបាកក្នុងការធានាប្រាក់កម្ចី ឬទទួលបានប័ណ្ណឥណទាន។ បុគ្គលដែលមិនមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់សេវាហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ៗដូចជា គណនីសន្សំ ប័ណ្ណឥណទាន ឬមូលប្បទានប័ត្រផ្ទាល់ខ្លួនត្រូវបានចាត់ទុកថាមិនមានធនាគារ (ឬក្រោមធនាគារ)។

យោងតាមទស្សនាវដ្តី Forbes មនុស្សដែលគ្មានធនាគារទាំងនេះត្រូវការការចូលប្រើសាច់ប្រាក់អេឡិចត្រូនិក ប័ណ្ណឥណពន្ធ និងលទ្ធភាពទទួលបានប្រាក់ភ្លាមៗ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សេវាធនាគារបែបប្រពៃណីជាធម្មតាមិនរាប់បញ្ចូលក្រុមនេះទេ។ លើសពីនេះ ឯកសារស្មុគ្រស្មាញ និងតម្រូវការផ្សេងទៀតសម្រាប់កម្ចីធនាគារធម្មតា បានបណ្តាលឱ្យក្រុមដែលងាយរងគ្រោះងាកទៅរកកម្ចីឆ្លាម និងម្ចាស់បំណុលថ្ងៃបើកប្រាក់បៀវត្សរ៍ដែលដាក់អត្រាការប្រាក់ខ្ពស់។

ការផ្តល់ពិន្ទុឥណទានជំនួសអាចជួយប្រជាជនដែលមិនមានធនាគារ ជាពិសេសនៅក្នុងប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ ដោយពិចារណាលើមធ្យោបាយវាយតម្លៃក្រៅផ្លូវការ (ហើយច្រើនតែត្រឹមត្រូវជាង)។ ជាពិសេស ប្រព័ន្ធ AI អាចត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីស្កេនព័ត៌មានយ៉ាងច្រើនពីប្រភពទិន្នន័យចម្រុះ ដូចជាវិក្កយបត្រឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ ការទូទាត់ថ្លៃជួល កំណត់ត្រាធានារ៉ាប់រង ការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ប្រវត្តិការងារ ប្រវត្តិធ្វើដំណើរ ប្រតិបត្តិការពាណិជ្ជកម្មតាមអេឡិចត្រូនិក និងកំណត់ត្រារដ្ឋាភិបាល និងទ្រព្យសម្បត្តិ។ . លើសពីនេះ ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិទាំងនេះអាចជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូកើតឡើងដដែលៗ ដែលបកប្រែទៅជាហានិភ័យឥណទាន រួមទាំងអសមត្ថភាពក្នុងការបង់វិក្កយបត្រ ឬរក្សាការងារយូរពេក ឬបើកគណនីច្រើនពេកនៅលើវេទិកាពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក។ ការត្រួតពិនិត្យទាំងនេះផ្តោតលើឥរិយាបទរបស់អ្នកខ្ចី និងកំណត់ចំណុចទិន្នន័យដែលវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីអាចនឹងខកខាន។ 

ផលប៉ះពាល់រំខាន

បច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើនគឺជាកត្តាសំខាន់ក្នុងការពន្លឿនការអនុម័តការផ្តល់ពិន្ទុឥណទានជំនួស។ បច្ចេកវិទ្យាមួយបែបនេះរួមមានកម្មវិធី blockchain ដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការអនុញ្ញាតឱ្យអតិថិជនគ្រប់គ្រងទិន្នន័យរបស់ពួកគេខណៈពេលដែលនៅតែអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកផ្តល់ឥណទានផ្ទៀងផ្ទាត់ព័ត៌មាន។ មុខងារនេះអាចជួយមនុស្សឱ្យមានអារម្មណ៍កាន់តែច្រើនក្នុងការគ្រប់គ្រងអំពីរបៀបដែលព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេត្រូវបានរក្សាទុក និងចែករំលែក។

ធនាគារក៏អាចប្រើ Internet of Things (IoT) សម្រាប់រូបភាពលម្អិតបន្ថែមទៀតនៃហានិភ័យឥណទាននៅលើឧបករណ៍នានា។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងការប្រមូលទិន្នន័យមេតាតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងពីទូរស័ព្ទដៃ។ អ្នកផ្តល់សេវាថែទាំសុខភាពអាចរួមចំណែកទិន្នន័យទាក់ទងនឹងសុខភាពផ្សេងៗសម្រាប់គោលបំណងដាក់ពិន្ទុ ដូចជាទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីឧបករណ៍ពាក់ដូចជា អត្រាបេះដូង សីតុណ្ហភាព និងកំណត់ត្រានៃបញ្ហាសុខភាពដែលមានពីមុនមក។ ខណៈពេលដែលព័ត៌មាននេះមិនអនុវត្តដោយផ្ទាល់ចំពោះការធានារ៉ាប់រងអាយុជីវិត និងសុខភាព វាអាចជូនដំណឹងអំពីជម្រើសផលិតផលរបស់ធនាគារ។ ជាឧទាហរណ៍ សក្តានុពលនៃការឆ្លង COVID-19 អាចជាសញ្ញានៃតម្រូវការសម្រាប់ការផ្តល់ជំនួយលើសការប្រាក់ជាបន្ទាន់ ឬសហគ្រាសធុនតូច និងមធ្យមដែលមានកត្តាហានិភ័យខ្ពស់សម្រាប់ការសងប្រាក់កម្ចី និងការរំខានអាជីវកម្ម។ ទន្ទឹមនឹងនេះ សម្រាប់ការធានារ៉ាប់រងរថយន្ត ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទូរលេខ (GPS និងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា) ជំនួសឱ្យការផ្តល់ពិន្ទុឥណទានបែបប្រពៃណី ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើបេក្ខជនណាដែលទំនងជាទទួលខុសត្រូវបំផុត។ 

ចំណុចទិន្នន័យសំខាន់មួយនៅក្នុងការផ្តល់ពិន្ទុឥណទានជំនួសគឺមាតិកាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម។ បណ្តាញទាំងនេះផ្ទុកទិន្នន័យដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ ដែលអាចមានប្រយោជន៍ក្នុងការយល់ដឹងអំពីលទ្ធភាពរបស់បុគ្គលម្នាក់ក្នុងការសងបំណុល។ ព័ត៌មាននេះច្រើនតែត្រឹមត្រូវជាងអ្វីដែលបណ្តាញផ្លូវការបង្ហាញ។ ជាឧទាហរណ៍ ការពិនិត្យមើលរបាយការណ៍គណនី ការបង្ហោះតាមអ៊ីនធឺណិត និងធ្វីត ផ្តល់ការយល់ដឹងអំពីទម្លាប់នៃការចំណាយ និងស្ថិរភាពសេដ្ឋកិច្ចរបស់នរណាម្នាក់ ដែលអាចជួយឱ្យអាជីវកម្មធ្វើការសម្រេចចិត្តបានប្រសើរជាងមុន។ 

ផលប៉ះពាល់នៃការដាក់ពិន្ទុឥណទានជំនួស

ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃការដាក់ពិន្ទុឥណទានជំនួសអាចរួមមាន: 

• សេវាផ្តល់ប្រាក់កម្ចីមិនប្រពៃណីបន្ថែមទៀត ដែលជំរុញដោយធនាគារបើកចំហ និងសេវាធនាគារ។ សេវាកម្មទាំងនេះអាចជួយឱ្យអ្នកមិនមានធនាគារដាក់ពាក្យស្នើសុំប្រាក់កម្ចីកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។
• ការកើនឡើងនៃការប្រើប្រាស់ IoT និង wearables ដើម្បីវាយតម្លៃហានិភ័យឥណទាន ជាពិសេសទិន្នន័យសុខភាព និងផ្ទះឆ្លាតវៃ។
• ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដោយប្រើសេវាកម្មទិន្នន័យមេតាតាមទូរស័ព្ទដើម្បីវាយតម្លៃមនុស្សដែលគ្មានធនាគារដើម្បីផ្តល់សេវាកម្មឥណទាន។
• ជីវមាត្រត្រូវបានប្រើប្រាស់កាន់តែខ្លាំងឡើងជាទិន្នន័យពិន្ទុឥណទានជំនួស ជាពិសេសក្នុងការត្រួតពិនិត្យទម្លាប់នៃការទិញទំនិញ។
• រដ្ឋាភិបាលកាន់តែច្រើនធ្វើឱ្យឥណទានដែលមិនមែនជាប្រពៃណីកាន់តែងាយស្រួល និងអាចប្រើប្រាស់បាន។ 
• ការព្រួយបារម្ភកាន់តែខ្លាំងឡើងអំពីការរំលោភសិទ្ធិឯកជនភាពទិន្នន័យដែលអាចកើតមាន ជាពិសេសសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យជីវមាត្រ។

សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

• តើអ្វីជាបញ្ហាប្រឈមដែលអាចកើតមានក្នុងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពិន្ទុឥណទានជំនួស?
• តើ​ចំណុច​ទិន្នន័យ​សក្តានុពល​អ្វី​ផ្សេង​ទៀត​អាច​ត្រូវ​បាន​រួម​បញ្ចូល​ក្នុង​ការ​ដាក់​ពិន្ទុ​ឥណទាន​ជំនួស?