အစားထိုးခရက်ဒစ်ရမှတ်- စားသုံးသူအချက်အလက်အတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားကို ရှာဖွေခြင်း။

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foiresight
• အောက်တိုဘာလ 10, 2022

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

စားသုံးသူများနှင့် ငွေချေးသူများကို အကျိုးရှိစေသောကြောင့် အခြားကုမ္ပဏီများသည် အစားထိုးခရက်ဒစ်အမှတ်ပေးမှုကို အသုံးပြုကြသည်။ Artificial Intelligence (AI)၊ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှု (ML) ကို သမားရိုးကျ ဘဏ်လုပ်ငန်းထုတ်ကုန်များကို သုံးစွဲခွင့်မရှိသူများ၏ ခရက်ဒစ်တန်ဖိုးရှိမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှု၊ ဝဘ်သွားလာမှု၊ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများနှင့် အများသူငှာ မှတ်တမ်းများကဲ့သို့သော အခြားဒေတာရင်းမြစ်များကို ကြည့်ရှုသည်။ အခြားသော ဒေတာအချက်များအား ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့်၊ အစားထိုး ခရက်ဒစ်ရမှတ်သည် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ပါဝင်မှုကို တိုးမြှင့်ရန်နှင့် စီးပွားရေးတိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးရန် အလားအလာရှိသည်။

အစားထိုး ခရက်ဒစ် အမှတ်ပေး ဆက်စပ်မှု

သမားရိုးကျ ခရက်ဒစ်ရမှတ်ပုံစံသည် လူများစွာအတွက် အကန့်အသတ်ရှိပြီး လက်လှမ်းမမီနိုင်ပါ။ အာဖရိက CEO ဖိုရမ်မှ အချက်အလက်များအရ အာဖရိကနိုင်ငံသား 57 ရာခိုင်နှုန်းခန့်သည် “အကြွေးမမြင်ရ” သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ဘဏ်စာရင်း သို့မဟုတ် အကြွေးရမှတ်များ ကင်းမဲ့နေပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ချေးငွေရရှိရန် သို့မဟုတ် အကြွေးဝယ်ကတ်ရရှိရန် အခက်အခဲရှိသည်။ ငွေစုအကောင့်များ၊ ခရက်ဒစ်ကတ်များ သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချက်လက်မှတ်များကဲ့သို့သော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုများကို သုံးစွဲခွင့်မရှိသော ပုဂ္ဂိုလ်များကို ဘဏ်ခွဲမဟုတ် (သို့မဟုတ်) ဘဏ်ခွဲမဟုတ်ဟု ယူဆပါသည်။

Forbes ၏ အဆိုအရ အဆိုပါဘဏ်ခွဲမရှိသူများသည် အီလက်ထရွန်းနစ်ငွေသားသုံးစွဲခွင့်၊ ဒက်ဘစ်ကတ်နှင့် ငွေအမြန်ရရှိရန် လိုအပ်သည်။ သို့သော် သမားရိုးကျ ဘဏ်လုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှုများသည် များသောအားဖြင့် ဤအုပ်စုကို မပါဝင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ ရှုပ်ထွေးသောစာရွက်စာတမ်းများနှင့် သမားရိုးကျဘဏ်ချေးငွေများအတွက် အခြားလိုအပ်ချက်များကြောင့် ထိခိုက်လွယ်သောအုပ်စုများသည် အတိုးနှုန်းမြင့်မားသော ချေးငွေငါးမန်းများနှင့် လစာငွေမြီရှင်များထံ ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။

အစားထိုးခရက်ဒစ်ရမှတ်သည် ဘဏ်မရှိသောလူဦးရေ၊ အထူးသဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံများတွင် ပိုမိုအလွတ်သဘော (နှင့် မကြာခဏ ပို၍တိကျသည်) အကဲဖြတ်ခြင်းနည်းလမ်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့်၊ အသုံးဝင်မှုဘေလ်များ၊ ငှားရမ်းခများ၊ အာမခံမှတ်တမ်းများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာအသုံးပြုမှု၊ အလုပ်အကိုင်မှတ်တမ်း၊ ခရီးသွားမှတ်တမ်း၊ e-commerce အရောင်းအ၀ယ်များနှင့် အစိုးရနှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုမှတ်တမ်းများကဲ့သို့သော မတူကွဲပြားသောဒေတာရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်အများအပြားကို စကင်န်ဖတ်ရန် AI စနစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ . ထို့အပြင်၊ ဤအလိုအလျောက်စနစ်များသည် ဘီလ်များပေးဆောင်နိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် အလုပ်များအကြာကြီးကိုင်ထားနိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် e-commerce ပလပ်ဖောင်းများတွင် အကောင့်များစွာဖွင့်ခြင်းအပါအဝင် အကြွေးအန္တရာယ်ကို ဘာသာပြန်သည့် ထပ်တလဲလဲပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုများသည် ငွေချေးသူ၏ အပြုအမူအပေါ် အာရုံစူးစိုက်ပြီး သမားရိုးကျနည်းလမ်းများ လွဲချော်သွားနိုင်သည့် ဒေတာအချက်များကို ဖော်ထုတ်ပါသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

ထွန်းသစ်စနည်းပညာများသည် အစားထိုးခရက်ဒစ်ရမှတ်ကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ရာတွင် အဓိကကျသောအချက်ဖြစ်သည်။ ထိုကဲ့သို့သောနည်းပညာတစ်ခုတွင် ဖောက်သည်များအား ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ခရက်ဒစ်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို သတင်းအချက်အလက်အတည်ပြုရန်ခွင့်ပြုနေချိန်တွင် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ထိန်းချုပ်ခွင့်ပြုနိုင်ခြင်းကြောင့် blockchain အပလီကေးရှင်းများပါဝင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းပုံနှင့် မျှဝေပုံကို ထိန်းချုပ်ရန် လူများကို ပိုမိုခံစားရစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ဘဏ်များသည် စက်ပစ္စည်းများတွင် ခရက်ဒစ်အန္တရာယ်၏ အသေးစိတ်ပုံတစ်ပုံအတွက် Internet of Things (IoT) ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းတွင် မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများမှ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ မက်တာဒေတာ စုဆောင်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည် နှလုံးခုန်နှုန်း၊ အပူချိန်နှင့် နဂိုရှိပြီးသား ကျန်းမာရေးပြဿနာများ၏ မှတ်တမ်းများကဲ့သို့ ဝတ်ဆင်နိုင်သော ဝတ်ဆင်နိုင်သော ဒေတာများကဲ့သို့သော အမှတ်ပေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အမျိုးမျိုးသော ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအချက်အလက်သည် အသက်နှင့် ကျန်းမာရေးအာမခံနှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ဘဏ်ထုတ်ကုန်ရွေးချယ်မှုများကို အကြောင်းကြားနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော COVID-19 ကူးစက်မှုသည် အရေးပေါ်ငွေပိုအကူအညီလိုအပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ချေးငွေပြန်ဆပ်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းအနှောင့်အယှက်များအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေများသောအချက်များရှိသည့် အသေးစားနှင့် အလတ်စားလုပ်ငန်းများကို အချက်ပြနိုင်သည်။ ဤအတောအတွင်း၊ ကားအာမခံအတွက်၊ အချို့သောကုမ္ပဏီများသည် သမားရိုးကျ ခရက်ဒစ်ရမှတ်များအစား တယ်လီမာမတ်ဒေတာ (GPS နှင့် အာရုံခံကိရိယာများ) ကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းမည်သည် တာဝန်အရှိဆုံးဖြစ်နိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်ပါသည်။ 

အစားထိုးခရက်ဒစ်အမှတ်ပေးရာတွင် အဓိကအချက်တစ်ချက်မှာ ဆိုရှယ်မီဒီယာအကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် လူတစ်ဦး၏ အကြွေးများဆပ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို နားလည်ရန် အသုံးဝင်နိုင်သည့် အထင်ကြီးလောက်သော ဒေတာပမာဏကို ကိုင်ဆောင်ထားသည်။ ဤအချက်အလက်သည် တရားဝင်ချန်နယ်များဖော်ပြသည်ထက် ပိုမိုတိကျလေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကောင့်ရှင်းတမ်းများ၊ အွန်လိုင်းပို့စ်များနှင့် တွစ်တာများကို စစ်ဆေးခြင်းသည် တစ်စုံတစ်ဦး၏ ငွေကြေးသုံးစွဲမှုအလေ့အထနှင့် စီးပွားရေးတည်ငြိမ်မှုတို့ကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေကာ လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ကူညီပေးသည်။ 

အခြားရွေးချယ်စရာ ခရက်ဒစ်ရမှတ်၏ သက်ရောက်မှုများ

အစားထိုးခရက်ဒစ်ရမှတ်၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• ပွင့်လင်းသောဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှုတို့ကြောင့် သမရိုးကျမဟုတ်သော အကြွေးချေးငွေဝန်ဆောင်မှုများ။ ဤဝန်ဆောင်မှုများသည် ဘဏ်မရှိသူများအား ချေးငွေလျှောက်ထားရာတွင် ပိုမိုထိရောက်စွာ ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
• အထူးသဖြင့် ကျန်းမာရေးနှင့် စမတ်အိမ်ဒေတာ အကဲဖြတ်ရန် အကြွေးအန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်ရန် IoT နှင့် ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများကို တိုးများလာစေသည်။
• ခရက်ဒစ်ဝန်ဆောင်မှုများပေးဆောင်ရန် ဘဏ်မရှိသူများကို အကဲဖြတ်ရန် ဖုန်းမက်တာဒေတာဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းစတင်မှုများ။
• အထူးသဖြင့် စျေးဝယ်မှုအလေ့အထများကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် အစားထိုးခရက်ဒစ်ရမှတ်ဒေတာအဖြစ် ဇီဝမက်ထရစ်များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာသည်။
• သမားရိုးကျမဟုတ်သော ခရက်ဒစ်များကို ပိုမိုရရှိနိုင်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်သော အစိုးရများ ပိုမိုများပြားလာပါသည်။ 
• အထူးသဖြင့် biometric ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုများနှင့်ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်မှုများ တိုးလာပါသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အစားထိုး ခရက်ဒစ်ရမှတ်ဒေတာကို အသုံးပြုရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများကား အဘယ်နည်း။
• အစားထိုးခရက်ဒစ်ရမှတ်တွင် အခြားအလားအလာရှိသော ဒေတာအချက်များ မည်သို့ပါဝင်နိုင်သနည်း။