Skip to main content

داتا

نگاه
هوشمند به داده

راهکارهایی کاملاً داده‌محور برای تحول دیجیتال در سیستم بانکداری

حوزه‌های اصلی فعالیت داتا

تولید و توسعه محصول

ساخت محصولات داده‌محور با تمرکز بر نیازهای صنعت مالی و بانکداری

زیرساخت و معماری داده

ساختاردهی، یکپارچه‌سازی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر داده

حاکمیت و مدیریت داده

هدایت سازمان‌ها در مسیر بلوغ داده، تحول و حکمرانی مؤثر داده

تحلیل داده و هوش مصنوعی

ایجاد مدل‌های تحلیلی، یادگیری ماشین و ابزارهای تصمیم‌سازی

چرا داتا

تخصص در صنعت مالی و بانکی

شرکت داتا با تمرکز خاص بر صنعت بانکداری و فین‌تک، راهکارهای فناوری‌محور و متناسب با نیازهای خاص این حوزه ارائه می‌دهد.

راهکارهای دقیق بومی بر پایه AI و داده

ما با توسعه راهکارهای بومی مبتنی بر هوش مصنوعی و داده‌کاوی، قدرت تحلیل و تصمیم‌گیری سازمان‌ها را به سطح جدیدی می‌رسانیم.

اعتماد و امنیت

داتا با رعایت بالاترین استانداردهای امنیتی و حاکمیت داده، اعتماد مشتریان و سازمان‌ها را جلب کرده و امنیت تراکنش‌ها را تضمین می‌کند.

راهکارهای

داتا برای تحول در
صنعت بانکداری

پلتفرم کلان‌داده

زیرساخت یکپارچه مبتنی بر معماری دریاچه داده برای تجمیع، مدیریت و تحلیل داده‌های حجیم بانکی. بستری امن و مقیاس‌پذیر که مسیر گزارش‌گیری، کشف تقلب، تحلیل رفتار مشتری و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را هموار می‌کند.

سیستم‌های توصیه‌گر

پپیشنهاددهی هوشمند محصولات بر اساس تحلیل رفتار مشتری؛ کمک به جذب، بازجذب و افزایش تعامل با مدل‌های Collaborative و Content-Based.

چت‌بات هوشمند سازمانی

پاسخگویی خودکار مبتنی بر NLP، اتصال به بانک دانش، یادگیری تدریجی و پشتیبانی از تعاملات خدماتی برای کاهش بار مرکز تماس.

سامانه مدیریت ریسک (RMIS)

ابزار جامع شناسایی، ارزیابی و پایش ریسک در بانک‌ها؛ شامل تحلیل ریسک‌ها، اتصال ریسک به برنامه‌ها و اهداف، داشبوردهای مدیریتی و KPIهای ریسک.

سامانه پیگیری وصول مطالبات

بهبود مدیریت مطالبات با پایش عملکرد واحدها، تحلیل رفتار بازپرداخت مشتریان، مدیریت قوانین، گردش کار مکانیزه و گزارش‌های تحلیلی و نظارتی.

پیاده‌سازی حاکمیت داده

طراحی مدل عملیاتی حاکمیت داده، واژه‌نامه کسب‌وکار، کاتالوگ داده و برنامه جامع کیفیت و امنیت داده.

تازه‌ها از دنیای داده و هوش مصنوعی

تازه‌ها از دنیای داده و هوش مصنوعی

آنچه در دنیای داده می‌گذرد؛
از تحلیل‌های تخصصی و یادداشت‌های همکاران تا تازه‌ترین اخبار داتا را اینجا بخوانید.

کارمند بانک و مشتری مقابل دستیار هوشمند، با نمایش قطع ارتباط بیرونی و ادامه پاسخ‌گویی سامانه

اعتبار پاسخ و حدود اختیار هوش مصنوعی در زمان اختلال

اینترنت قطع شده؛ دستیار بانک هنوز پاسخ می‌دهد

دستیار هوشمند ممکن است هنگام قطع ارتباط همچنان پاسخ بدهد، اما به آخرین بخشنامه، نتیجه استعلام یا وضعیت یک درخواست دسترسی نداشته باشد. با یک روایت فرضی از شعبه، بررسی می‌کنیم بانک چگونه می‌تواند اعتبار پاسخ، حدود اختیار دستیار و رسیدگی به پرونده‌های نیمه‌تمام را مدیریت کند.

تجربه مشتری در بانکداری دیجیتال

بانکداری شخصی‌سازی‌شده با کمک هوش مصنوعی و داده‌

بانکداری شخصی‌سازی‌شده از داده و هوش مصنوعی برای ارائه خدمت و راهنمایی متناسب با وضعیت هر مشتری استفاده می‌کند. در این مقاله سازوکار آن، کاربردهای عملی، تجربه بانک DBS، پیش‌نیازهای حریم خصوصی و معیارهای سنجش نتیجه را بررسی می‌کنیم.

نقش واژه‌نامه کسب‌وکار و کاتالوگ داده در پیدا کردن منشأ اختلاف

چرا دو گزارش از یک شاخص، عددهای متفاوتی نشان می‌دهند؟

اختلاف عدد یک شاخص می‌تواند از تعریف، منبع داده، روش محاسبه یا کیفیت داده ناشی شود. واژه‌نامه کسب‌وکار و کاتالوگ داده چگونه به یافتن منشأ اختلاف کمک می‌کنند؟
حضور غول‌های هوش مصنوعی در میز کار تحلیلگران مالی

روایت تخصصی‌شدن فناوری در خدمات مالی؛ از تلگراف تا عاملی با دسته چک

هوش مصنوعی در صنعت مالی، روایتی در هفت پرده

سازندگان مدل‌های هوش مصنوعی به محیط کار مؤسسات مالی نزدیک‌تر شده‌اند. محصولات تخصصی آن‌ها داده، ابزار تحلیل و کنترل‌های سازمانی را کنار هم قرار می‌دهند. این حرکت در ادامه تاریخی طولانی از پیوند فناوری و امور مالی رخ می‌دهد؛ تاریخی که اکنون به پرسش تازه‌ای رسیده است: هوش مصنوعی تا کجا اجازه اقدام خواهد داشت؟
کارت بانکی آبی در حال تبدیل‌شدن به ذرات؛ نمادی از تحول پرداخت با عامل‌های هوش مصنوعی

وقتی هوش مصنوعی اجازه خرج‌کردن پیدا می‌کند

از قصد پرداخت تا تسویه: عامل‌های هوش مصنوعی چگونه پرداخت را تغییر می‌دهند؟

عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند جست‌وجو کنند، میان گزینه‌ها تصمیم بگیرند و در محدوده‌ای که کاربر تعیین کرده است، پرداخت را آغاز کنند. این تغییر، پرسش‌های تازه‌ای درباره هویت عامل، حدود اختیار، مسئولیت خطا و قابلیت پیگیری تراکنش ایجاد می‌کند. زیرساخت پرداخت چگونه باید برای چنین شرایطی آماده شود؟

علی قوی – کارشناس ارشد علوم داده داتا

آینده معماری‌های AML در عصر داده‌های چندوجهی

ناز نوربار - مدیر سابق PMO داتا

چابکی سازمانی در عصر هوش مصنوعی؛ کلید موفقیت در بی‌ثباتی امروز

لیلا نظری - مدیر سابق توسعه کسب‌وکار داتا

چالش‌ها و راهکارهای اشتراک‌گذاری محصولات داده‌محور

ریحانه کوثری-مدیر محصول شرکت داتا

هنر اجرای موفق سامانه‌های داده‌‎محور؛ تجربه‌ها و درس‌ها

حضور داتا در دومین کنفرانس ملی حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران

گزارش حضور داتا در دومین کنفرانس ملی حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران

الزامات استقرار هوش مصنوعی در بانک‌ها؛ تجربه‌های داتا در کنفرانس حکمرانی داده

گزارش حضور داتا در کنفرانس دانشگاه تهران با مرور دیدگاه‌های مرتضی ترک‌تبریزی، سلمان شهولی و وحید پارسی درباره هوش مصنوعی و حکمرانی داده.
دکتر سلمان شهولی هنگام سخنرانی در دومین کنفرانس ملی حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران

رئیس هیئت‌مدیره داتا در دومین کنفرانس ملی حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران

شهولی: هوش مصنوعی بدون حکمرانی داده پرهزینه و پرریسک است

دکتر سلمان شهولی در دومین کنفرانس ملی حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران، از نقش آمادگی داده، تبار داده و کنترل‌های امنیتی در توسعه کاربردهای بانکی هوش مصنوعی گفت.

وحید پارسی، مدیر پروژه‌های هوش تجاری داتا، در کنفرانس حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران مطرح کرد:

حکمرانی داده باید به خلق ارزش برای کسب‌وکار کمک کند

دکتر وحید پارسی در کنفرانس حکمرانی داده دانشگاه تهران، بر اجرای چابک، مالکیت داده در واحدهای کسب‌وکار و نقش هوش مصنوعی در کنترل کیفیت داده تأکید کرد.
نیما همتی در پنل کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بانکداری و خدمات مالی در IRAN AI 2026

نیما همتی، مدیر فنی تیم هوش مصنوعی داتا در IRAN AI 2026

تصمیم بهتر، مسئله اصلی هوش مصنوعی در بانک‌هاست

نیما همتی در پنل IRAN AI 2026 از عامل‌های هوشمند، مدل‌های محلی، دستیار قوانین و توسعه مدل پایه بانکی برای تصمیم‌گیری بهتر گفت.
حسین بیانی، معاون فناوری داتا

حسین بیانی، معاون فناوری داتا در IRAN AI 2026

استقرار هوش مصنوعی در سازمان‌ها با مسئله کسب‌وکار آغاز می‌شود

حسین بیانی، معاون فناوری داتا، در آیین افتتاحیه IRAN AI 2026 بر تعریف مسئله کسب‌وکاری، پایش مدل‌ها و آمادگی سازمان برای استقرار هوش مصنوعی تأکید کرد.