- از زیرساخت تا بینش
حوزه‌های اصلی فعالیت داتا
نظارت ریسک و انطباق
فهم مقررات و تبدیل الزام‌ها به کنترل و اقدام
۰۲مالی اعتباری و وصول
ارزیابی بهتر ریسک مشتری و مدیریت منسجم مطالبات
۰۳مشتریان و کانال‌ها
پاسخ سریع‌تر به پرسش‌های تحلیلی از داده‌های کسب‌وکار
۰۴سکوی داده و هوش مصنوعی
زیرساخت و ابزارهای هوش مصنوعی برای کل سازمان
۰۵حاکمیت و تحول داده‌محور
آمادگی سازمان برای استفاده پایدار از داده و هوش مصنوعی
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
صنعت مالی
سامانه مدیریت تطبیق
مقایسه هوشمند مقررات، شناسایی تعارض و تولید پیش‌نویس بخشنامه داخلی
دستیار هوشمند قوانین و مقررات
پاسخ به پرسش‌های مقرراتی با ارجاع به اسناد تأییدشده سازمان
سرویس سنجش سلامت مالی مشتری
تجمیع داده‌های مالی و رفتاری برای برآورد احتمال نکول و ریسک مشتری
دستیار هوشمند پرونده اعتباری
گردآوری اطلاعات مشتری در نمای یکپارچه و تهیه گزارش کارشناسی پرونده
سامانه هوشمند وصول مطالبات
اولویت‌بندی پرونده‌ها و پیشنهاد ارجاع و اقدام براساس سوابق وصول
دستیار هوش تجاری
پرسش به فارسی از داده و دریافت پاسخ در قالب جدول، نمودار و تحلیل
- برگزیده‌ها
سند استراتژی و نقشه راه هوش مصنوعی بانک تجارت
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.
مشروح گزارش نهایی شورای ثبات مالی درباره استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
حاکمیت هوش مصنوعی در مؤسسات مالی؛ ۱۲ توصیه FSB
اعتبار پاسخ و حدود اختیار هوش مصنوعی در زمان اختلال
اینترنت قطع شده؛ دستیار بانک هنوز پاسخ می‌دهد
تجربه مشتری در بانکداری دیجیتال
بانکداری شخصی‌سازی‌شده با کمک هوش مصنوعی و داده
رئیس هیئت‌مدیره داتا در دومین کنفرانس ملی حکمرانی داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران
شهولی: هوش مصنوعی بدون حکمرانی داده پرهزینه و پرریسک است
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
راهنمای عملی هوش مصنوعی برای خدمات مالی
(انتشار مشترک مجمع جهانی اقتصاد و اکسنچر – ژوئن ۲۰۲۶)
گزارش تحلیلی «راهنمای عملی هوش مصنوعی برای خدمات مالی» (AI Playbook for Financial Services) حاصل فاز دوم ابتکار مشترک مجمع جهانی اقتصاد (WEF) و شرکت مشاوره اکسنچر (Accenture) است.
این پژوهش با مشارکت بیش از ۱۵۰ مدیر ارشد از بیش از ۱۰۰ سازمان و نهاد مالی بین‌المللی تدوین شده و هدف آن، ارائه یک نقشه راه عملیاتی برای عبور از مرحله «آزمایش‌ها و پایلوت‌های جزیره‌ای» به سمت «استقرار یکپارچه و مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی» در سطح کل سازمان است.
این گزارش استدلال می‌کند که اثر هوش مصنوعی بر بخش مالی دیگر صرفاً محدود به خودکارسازی کارهای روتین یا رشد تدریجی بهره‌وری نیست؛ بلکه به لطف جهش‌های اخیر در هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) و مدل‌های استدلالی، ساختار ارائه خدمات، مدیریت ریسک، پویایی رابطه با مشتریان و مرزهای رقابتی به‌طور بنیادین در حال دگرگونی است. این سند سازمان‌ها را به بازطراحی یکپارچه فرایندها، توسعه پلتفرم‌های جامع هوشمندی سازمانی، و ایجاد نیروی کار ترکیبی (همکاری انسان و عامل‌های هوش مصنوعی) فرا می‌خواند.
در این راهنما، رویکردهای نوین مدیریت ریسک، چارچوب‌های پذیرش چندلایه و الزام حرکت با الگوی پیاده‌سازی دو‌سرعته (ترکیب دستاوردهای سریع کوتاه‌مدت با بازآفرینی بنیادین بلندمدت) با اتکا به مطالعات موردی واقعی از بازیگران بزرگی نظیر مسترکارت، آلیانز، جی‌پی مورگان چیس و بانک اروپایی بازسازی و توسعه تشریح شده است.
پیش‌بینی بازار ۶۳۱ میلیارد دلاری تا ۲۰۲۸
بر اساس داده‌های پژوهشی IDC، بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۸ از ۶۳۱ میلیارد دلار فراتر خواهد رفت و بانکداری در کنار بخش نرم‌افزار و خرده‌فروشی، از بزرگ‌ترین سرمایه‌گذاران آن خواهد بود.
تغییر سهم ترافیک اینترنت به نفع ماشین‌ها
در سال ۲۰۲۴ برای نخستین بار در تاریخ اینترنت، سهم فعالیت بات‌ها و عامل‌های ماشینی از انسان‌ها پیشی گرفت و به ۵۱٪ از کل ترافیک وب رسید؛ موضوعی که اهمیت کشف‌پذیر بودن خدمات مالی برای «عامل‌های هوشمند» را دوچندان کرده است.
فشرده‌سازی ۴ ساعت پژوهش به ۱۰ ثانیه در سرمایه‌گذاری خرد
در مطالعه موردی پلتفرم هندی Stoxo متعلق به StockGro، با به‌کارگیری بیش از ۸۰ عامل تخصصی و مدل زبانی کوچک (SLM)، بیش از چهار ساعت زمان پژوهش دستی بازار برای سرمایه‌گذاران خرد به زیر ۱۰ ثانیه فشرده شد.
شهود کمی؛ تصمیم‌گیری با اطلاعات ناقص
شهود کمی از ترکیب داده، تجربه و قضاوت شکل می‌گیرد. تصمیم‌گیرنده با پرسش دقیق و تحلیل زمینه، تصویری کامل‌تر از مسئله می‌سازد و با اطلاعات موجود به انتخابی سنجیده می‌رسد.
ماتریس «ای کاش می‌دانستم»
این ابزار، ابهام اولیه را به مجموعه‌ای از پرسش‌های مشخص تبدیل می‌کند. تیم با تکمیل جملهٔ «ای کاش می‌دانستم…» پرسش اصلی، نیازهای ذی‌نفعان و داده‌های ضروری برای تصمیم را شناسایی می‌کند.
از تحلیل داده تا اقدام
تحلیل با توضیح آنچه داده نشان می‌دهد آغاز می‌شود. ترکیب یافته‌ها با قضاوت انسانی، اهمیت آن‌ها و اقدام بعدی را روشن می‌کند. در این مرحله، داده به تصمیم قابل‌اجرا تبدیل می‌شود.
تصمیم‌گیری ورای اعداد
برقراری تعادل میان اطلاعات و شهود
اثر «کریستوفر فرانک»، «پل مانیونه» و «اودد نتزر»
ترجمهٔ «سعید زرگریان» | انتشارات آریاناقلم
کتاب «تصمیم‌گیری ورای اعداد: برقراری تعادل میان اطلاعات و شهود» با حمایت «داتا» منتشر شده است.
سازمان‌ها به حجم بزرگی از داده، گزارش و داشبورد دسترسی دارند. تصمیم‌گیری همچنان دشوار می‌شود وقتی پرسش اصلی روشن نیست، داده بدون توجه به زمینه تحلیل می‌شود یا جست‌وجوی اطلاعات بیشتر، اقدام را به تعویق می‌اندازد.
نویسندگان کتاب مفهوم «شهود کمی» را برای مواجهه با این مسئله معرفی می‌کنند؛ توانایی تصمیم‌گیری با اطلاعات ناقص از طریق پرسش‌های دقیق، تحلیل زمینه، ترکیب داده‌ها و استفاده آگاهانه از تجربه و قضاوت انسانی.
کتاب این مفهوم را به مجموعه‌ای از ابزارهای عملی تبدیل می‌کند. ماتریس «ای کاش می‌دانستم»، سه پرسش «چه می‌دانیم؟»، «این یافته چه معنایی دارد؟» و «حالا چه باید کرد؟» و بررسی زمان، ریسک و اعتماد، به مدیران کمک می‌کنند داده‌های ضروری را تشخیص دهند و تحلیل را به تصمیمی قابل‌اجرا برسانند.
این کتاب برای مدیران، تحلیلگران و تیم‌هایی نوشته شده است که باید در شرایط ابهام، محدودیت زمانی و اطلاعات ناقص تصمیم بگیرند.
چگونه درباره هوش مصنوعی بیندیشیم
اثر «ریچارد ساسکیند»
ترجمهٔ «مهدی مهدلو» و «محمدعلی فائضی‌راد» | انتشارات راه‌پرداخت
کتاب «چگونه درباره هوش مصنوعی بیندیشیم» با حمایت «داتا» منتشر شده است.
بحث دربارهٔ هوش مصنوعی اغلب میان هیجان نسبت به قابلیت‌های تازه و نگرانی از پیامدهای آن در نوسان است. ریچارد ساسکیند در این کتاب چارچوبی روشن برای فکرکردن در این فضای مبهم ارائه می‌کند. او توجه خواننده را به توانایی‌ها، نتایج و آثار واقعی هوش مصنوعی جلب می‌کند.
کتاب در پنج بخش، مسیر تحول هوش مصنوعی، شیوه‌های متفاوت اندیشیدن به آن، کاربردهای عملی، ریسک‌ها و پرسش‌های آینده را بررسی می‌کند. مفاهیمی مانند تفکر فرایندگرا و نتیجه‌گرا، مغالطهٔ هوش مصنوعی و سه مسیر «خودکارسازی، نوآوری و حذف» به خواننده کمک می‌کنند ظرفیت این فناوری را دقیق‌تر ارزیابی کند.
زبان کتاب غیرفنی و روشن است و برای مدیران، سیاست‌گذاران، متخصصان و خوانندگانی نوشته شده که می‌خواهند تصویری منسجم‌تر از فرصت‌ها، تهدیدها و آیندهٔ هوش مصنوعی به دست آورند.
دو زاویه برای فهم هوش مصنوعی
در نگاه فرایندگرا، سازوکار درونی سیستم اهمیت دارد. نگاه نتیجه‌گرا بر کاربردها، پیامدهای اجتماعی و اقتصادی و نتایج کسب‌وکاری تمرکز می‌کند. این تمایز، دلیل بسیاری از اختلاف‌نظرها دربارهٔ هوش مصنوعی را آشکار می‌سازد.
مغالطهٔ هوش مصنوعی
ساسکیند این اصطلاح را برای خطایی به کار می‌برد که توانایی ماشین را با میزان تقلید آن از ذهن انسان می‌سنجد. یک سیستم می‌تواند با فرایندی متفاوت به نتیجه‌ای مفید و دقیق برسد.
سه مسیر تغییر کار
خودکارسازی، فعالیت‌های موجود را کارآمدتر می‌کند. نوآوری راه‌های تازه‌ای برای دستیابی به نتیجه می‌سازد. حذف، مسئله‌ای را که فرایند برای حل آن شکل گرفته است از میان برمی‌دارد.
