تصمیم گیری اعتباری چیست؟
تصمیم گیری اعتبار، همچنین به عنوان فرآیند تایید یا رد اعتبار/وام شناخته می شود، یک مرحله مهم در فرآیند وام یا اعتبار است.
صاحبان مشاغل و متخصصان اعتبار باید عوامل متعددی را قبل از تمدید شرایط پرداخت به مشتری جدید یا افزایش سقف اعتبار مشتری فعلی در نظر بگیرند.
این فرآیند مستلزم یک ارزیابی عینی از اعتبار وام گیرنده بالقوه، با در نظر گرفتن چهار C اعطای اعتبار - شخصیت، ظرفیت، وثیقه و سرمایه است. حفظ بی طرفی نیز ضروری است. این می تواند یک کار چالش برانگیز باشد، اما برای اطمینان از اینکه فرآیند اعطای اعتبار منصفانه و دقیق است، بسیار مهم است.
چگونه اتوماسیون تصمیمات اعتباری را بازتعریف می کند؟
فرآیندهای مرسوم وام/اعتبار شامل متقاضی اعتبار و ارائه دهنده اعتبار می شود که فرم ها و اسناد متعدد درخواست را بررسی می کنند، که منجر به زمان های طولانی تایید یا رد تصمیم گیری می شود.
حتی اگر فرآیند وام یا اعتبار دارای یک جلوی دیجیتال باشد، مستلزم بسیاری از فرآیندهای دستی و روش های تکه تکه جمع آوری داده ها در زمان ارزیابی اعتبار است. این مدلهای کار فشرده برای شرکتهایی که به دنبال توسعه هستند پرهزینه هستند و اغلب وامگیرندگان بالقوه را بدون سابقه اعتباری مستند از دست میدهند.
علاوه بر این، زمان انتظار طولانیمدت منجر به نرخ رها شدن بالاتر، رضایت پایین مشتری و کاهش ارزش کلی کسبوکار برای سهامداران میشود.
با پیشرفت های مداوم در داده های بزرگ، ابزارهای دیجیتال و تجزیه و تحلیل هوشمند، ارائه دهندگان اعتبار فرصت های جدیدی برای ارتقای مدل های تصمیم گیری اعتباری خود از طریق اتوماسیون دارند.
پیادهسازی مدلهای تصمیمگیری اعتباری خودکار مزایای متعددی را برای مؤسسات مالی ارائه میکند. با خودکارسازی وظایف معمول و سادهسازی فرآیند تأیید، افسران وام از بار اداری رها میشوند و درخواستهای وام میتوانند به سرعت و کارآمد پردازش شوند.
این منجر به فرآیند تصمیم گیری اعتباری عینی تر، قابل ردیابی و شفاف تر می شود. مدلهای خودکار با کارایی بالا، ارائهدهندگان اعتبار را قادر میسازد تا پارامترهای وام را تعریف کنند و بین مشتریان دارای اعتبار و غیرقابل اعتبار تمایز قائل شوند. نتیجه بهبود نرخ تایید برای وام گیرندگان واجد شرایط و کاهش ریسک برای بانک است.
مزایای تصمیم گیری اعتباری خودکار
بسیاری از ارائه دهندگان اعتبار مانند بانک ها و سایر موسسات مالی در به روز رسانی پروتکل های تصمیم گیری اعتباری خود به دلیل کمبود داده ها، ابزارهای تحلیلی ساده، اتکا به نظرات شخصی و عدم تمایل به تغییر مشکل دارند.
با توجه به گستره وسیع داده های مورد نیاز برای این فرآیند، فرآیندهای تصمیم گیری کار فشرده دستی دیگر مفید نیستند. علاوه بر این، تصمیم گیری اعتباری دستی این خطر را دارد که ذهنی باشد و به اندازه کافی دقیق نباشد. به عنوان مثال، این روشها ممکن است همه رستورانها را در نیویورک، مثلاً در نیویورک، بدون در نظر گرفتن عوامل متعددی که امروزه مطرح هستند، مانند جمعیت شناور، اثرات بیماریهای همهگیر، مفاهیم فرهنگی و غیره بهعنوان یک ریسک بالا برای نکول در نظر بگیرند.
فرآیند تصمیمگیری اعتباری با دیجیتالیسازی و اتوماسیون، از طریق ادغام منابع داده جدید، متحول شده است. اتوماسیون همچنین درک بهتری از رفتار مشتری فراهم میکند، دسترسی به بازارهای جدید را باز میکند و امکان واکنش چابکتری به تغییرات در محیط کسبوکار را فراهم میکند. این به نوبه خود به ارائه دهندگان اعتبار اجازه می دهد تا خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند، عملیات خود را گسترش دهند و از رقابت شرکت های فین تک و بانک های جدید جلوتر بمانند.
مزایای اجرای ابزارهای تصمیم گیری اعتبار دیجیتال با کارایی بالا قابل توجه است.
- افزایش درآمد: مدلهای اتوماسیون میتوانند به طور قابل توجهی درآمد را از طریق نرخ پذیرش بالاتر، هزینه کمتر کسب و بهبود تجربه مشتری افزایش دهند. تصمیمگیری خودکار اعتبار میتواند توانایی ارائهدهنده اعتبار را برای تأیید وام به مشتریان قابل اعتماد بهبود بخشد و با سادهسازی فرآیند ارزیابی، آن را سریعتر و کارآمدتر کند، هزینهها را کاهش دهد.
- کاهش نرخ از دست دادن اعتبار: شرکتها میتوانند با استفاده از مدلهایی که با دقت بیشتری احتمال نکول مشتریان را تعیین میکنند، کاهش قابلتوجهی در زیان اعتباری خود مشاهده کنند و بر سطوح ذخیره و سرمایهای که یک بانک باید داشته باشد، تأثیر میگذارد.
- بهره وری بهبود یافته: پیاده سازی ابزارهای دیجیتال می تواند کارایی را از طریق اتوماسیون استخراج داده ها، اولویت بندی موارد و توسعه مدل بهبود یافته افزایش دهد.
بهترین شیوه ها برای اتوماسیون تصمیم گیری اعتباری
چهار استراتژی زیر میتوانند خودکارسازی کارآمد فرآیند تصمیمگیری اعتبار را تضمین کنند: پیادهسازی یک معماری مدولار، گسترش دامنه منابع داده، استخراج دادهها برای شناسایی سیگنالهای اعتباری، و بهرهگیری از تخصص انسانی.
پیاده سازی معماری مدولار
یک معماری مدولار برای اتوماسیون موثر فرآیند تصمیم گیری اعتباری بسیار مهم است. این شامل ایجاد مدلهای فرعی متعدد بر اساس پوشش دادهها و تفاوتهای صنعتی است که با هم ترکیب میشوند تا یک سیگنال اعتباری واحد را تشکیل دهند. این معماری انعطاف پذیری را برای ترکیب منابع داده جدید، واکنش سریع به تغییرات بازار و شناسایی حوزه های رشد جدید با ارائه تجزیه و تحلیل جامع تر از رفتار مشتری ارائه می دهد. اجرای این رویکرد مستلزم هماهنگی بین کسب و کار، تیم توسعه مدل، و تیم تعمیر و نگهداری مدل برای تایید مفروضات و جلوگیری از همپوشانی داده ها است. با ترکیب سیگنال های داده از تمام تعاملات مشتری، می توان به مدلی با عملکرد بالاتر دست یافت.
گسترش دامنه منابع داده
تصمیم گیری خودکار اعتبار می تواند از ترکیبی از منابع داده داخلی و خارجی برای بهبود دقت سیگنال های اعتباری استفاده کند. این شامل یکپارچه سازی داده های اعتباری سنتی، با سایر منابع داده های خارجی غیر سنتی مانند اطلاعات رسانه های اجتماعی است. داده ها را همچنین می توان با بینش های ذهنی پذیره نویسان تکمیل کرد. این می تواند بانکداری باز را فعال کند و از طریق گنجاندن داده های تراکنش از چندین بانک، دید جامع تری از مشتری ارائه دهد. ادغام منابع داده های خارجی غیر سنتی مانند اطلاعات شبکه های اجتماعی بینش بیشتری را در مورد رفتار فردی و وضعیت مالی فراهم می کند که همگی می توانند به فرآیند تصمیم گیری اعتبار کمک کنند.
شناسایی سیگنال های اعتباری
مدلهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مورد استفاده در فرآیندهای تصمیمگیری اعتباری میتوانند متغیرهای خاصی را از منابع دادههای مختلف برای استخراج سیگنالهای اعتباری شناسایی کنند. روشهای مختلفی مانند تبدیلهای سنتی و تکنیکهای ML دارای قدرت پیشبینی عالی هستند که میتوانند به فرآیند تصمیمگیری اعتبار کمک کنند.
استفاده از تخصص انسانی
تصمیم گیری خودکار اعتبار از تکنیک های پیشرفته ای مانند یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) برای تجزیه و تحلیل و استخراج سیگنال های اعتباری بسیار پیش بینی شده از منابع داده موجود استفاده می کند. با این حال، توجه به این نکته ضروری است که تنها تکیه بر روش های آماری برای دستیابی به یک مدل قوی و با کارایی بالا کافی نیست. مشارکت تخصص کسب و کار داخلی برای درک سیگنال های اعتباری از دست رفته و شناسایی و اعتبارسنجی سیگنال های اعتباری جدید بسیار مهم است. برای مثال، طراحان مدل باید با پذیره نویسان و مدیران روابط همکاری کنند تا بینش و تجربیات واقعی خود را با مشتریان در فرآیند توسعه مدل بگنجانند. این را می توان با ترکیب سؤالات کیفی که منعکس کننده مسائل اعتباری شناسایی شده توسط این کارشناسان تجاری است، به دست آورد. علاوه بر این، این کارشناسان می توانند سیگنال های اعتباری را بر اساس درک خود از فرآیندهای بانکی، انطباق و دانش صنعت تأیید کنند.
چگونه تصمیم گیری اعتباری را خودکار کنیم؟
تصمیم گیری خودکار اعتبار می تواند توسط طیف گسترده ای از شرکت ها، از جمله موسسات مالی، وام دهندگان، و سایر سازمان هایی که نیاز به تصمیم گیری اعتباری برای مشتریان خود دارند، اتخاذ شود.
این شامل بانک های سنتی، اتحادیه های اعتباری، وام دهندگان جایگزین، شرکت های فین تک و سایر موسسات وام دهی می شود. علاوه بر این، هر شرکتی که اعتبار یا وام ارائه میکند، مانند نمایندگیهای فروش خودرو، خردهفروشان مبلمان، یا شرکتهای رهنی نیز میتواند از تصمیمگیری خودکار اعتبار بهره مند شود.
تصمیمگیری خودکار اعتبار میتواند به این شرکتها کمک کند تا فرآیند تصمیمگیری اعتباری خود را سادهتر کنند، دقت ارزیابیهای خود را بهبود بخشند و سرعت و کارایی ارائه (یا رد) اعتبار را افزایش دهند.
با پیروی از یک رویکرد پنج مرحله ای و انعطاف پذیر، ارائه دهندگان اعتبار/وام می توانند یک مدل تصمیم گیری اعتباری جدید را ظرف چند ماه پیاده سازی کنند. این فرآیند شامل مراحل زیر است:
- بررسی مدل اعتباری: مدل اعتباری موجود را بررسی کنید، روششناسی، عملکرد و استفاده از آن را ارزیابی کنید تا زمینههای بالقوه برای بهبود را شناسایی کنید.
- ارزیابی و طراحی مدل امتیازدهی اعتباری: وضعیت فعلی آمادهسازی دادهها را ارزیابی کنید، منابع دادهای در دسترس را برای مدلسازی شناسایی کنید و برنامهای برای ترکیب آنها ایجاد کنید. عملکرد مدل را در بخشهای مختلف ارزیابی کنید و آن را با همتایان مقایسه کنید تا نقاط ضعف را شناسایی کنید.
- آمادهسازی و پردازش دادهها: دادهها را برای مدلسازی با قالببندی، آزمایش کامل بودن، و مدیریت مقادیر و سوابق از دست رفته آماده کنید.
- توسعه مدلهای امتیازدهی اعتباری نسل بعدی: یک محصول حداقل قابل دوام آماده برای تولید ایجاد کنید که معمولاً به سه دوره مدلسازی نیاز دارد که هر دوره دو هفته طول میکشد و بازخورد کارشناسان و تحلیلگران را در بر میگیرد.
- ادغام امتیازدهی اعتباری در تبدیل وام: فرآیندهای وام دهی را خودکار کنید و مدل تصمیم گیری اعتباری را با مدل های جدید امتیازدهی اعتباری به روز کنید.
استخراج خودکار داده ها و ابزارهای هوشمند OCR (تشخیص کاراکتر نوری) نقش مهمی در فرآیند تصمیم گیری اعتبار خودکار دارند.
این ابزارها برای استخراج اطلاعات از منابع مختلف مانند صورت های مالی، صورتحساب ها و سایر اسناد مربوط به تصمیم اعتبار استفاده می شوند. سپس داده های استخراج شده به سیستم تصمیم گیری اعتباری وارد می شود که در آنجا پردازش و تجزیه و تحلیل می شود تا اعتبار وام گیرنده تعیین شود.
ابزارهای هوشمند OCR برای شناسایی و استخراج دقیق اطلاعات، حتی از اسناد پیچیده یا بدون ساختار طراحی شده اند، که به بهبود کارایی و دقت فرآیند تصمیم گیری اعتبار کمک می کند. با خودکارسازی فرآیندهای استخراج داده و OCR، کسبوکارها میتوانند خطاهای دستی را کاهش دهند، تصمیمگیری را سرعت بخشند و کارایی کلی سیستم تصمیمگیری اعتبار را بهبود بخشند.
به عنوان مثال، نانو شبکهها یک پلتفرم هوشمند OCR است که میتواند به تصمیمگیری خودکار اعتبار کمک کند، نانوشبکهها میتوانند برای دیجیتالی کردن دادههای مالی وام گیرندگان، مانند تاریخچه اعتباری و درآمد، مورد استفاده قرار گیرند که سپس میتوان از آن برای پیشبینی اعتبار آنها استفاده کرد.
نانوشبکه ها از الگوریتم های مختلفی از جمله یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل داده ها از منابع متعدد و پیش بینی توانایی وام گیرنده برای بازپرداخت وام استفاده می کنند. این پلتفرم همچنین امکان سفارشی سازی فرآیند تصمیم گیری را فراهم می کند، به طوری که موسسات مالی می توانند سیاست های تصمیم گیری اعتباری خود را بر اساس نیازهای خاص خود تنظیم کنند.
با خودکارسازی فرآیند تصمیمگیری اعتبار، نانوشبکهها میتوانند به ارائهدهندگان اعتبار و موسسات مالی کمک کنند تا تصمیمهای دقیقتر و کارآمدتری بگیرند و ریسک نکول وام را کاهش دهند و عملکرد کلی وام را بهبود بخشند. علاوه بر این، این پلتفرم میتواند به کاهش زمان و هزینه مرتبط با تصمیمگیری دستی اعتبار کمک کند و امکان پردازش سریعتر درخواستهای وام را فراهم کند.
بردن
تصمیمگیری خودکار اعتبار پتانسیل ایجاد انقلابی در رویکرد موسسات مالی به درخواستهای وام را دارد. با استفاده از الگوریتمهای پیشرفته و تکنیکهای یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از دادهها، این فناوری میتواند ارزیابیهای دقیقتری از اعتبار وام گیرنده ارائه دهد، خطر عدم پرداخت وام را کاهش دهد و عملکرد وام را بهبود بخشد.
تصمیمگیری خودکار اعتبار همچنین این مزیت را دارد که سریعتر و مقرونبهصرفهتر از روشهای دستی است، و به مؤسسات مالی اجازه میدهد تا درخواستهای وام را با کارایی بیشتری پردازش کنند و به مشتریان بیشتری خدمت کنند. با ادامه پیشرفت فناوری و افزایش تقاضا برای پردازش سریعتر و مطمئنتر وام، این احتمال وجود دارد که تصمیمگیری خودکار اعتبار به ابزاری مهمتر برای مؤسسات مالی تبدیل شود که به دنبال جلوتر از منحنی هستند.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- منبع: https://nanonets.com/blog/automated-credit-decisioning/
- :است
- $UP
- a
- رها کردن
- توانایی
- درباره ما
- پذیرش
- دسترسی
- حساب
- دقت
- دقیق
- به درستی
- رسیدن
- دست
- اکتساب
- در میان
- اضافی
- علاوه بر این
- اداری
- به تصویب رسید
- پیشرفت
- پیشرفته
- پیشرفت
- مزیت - فایده - سود - منفعت
- مزایای
- فرز
- پیش
- AI
- الگوریتم
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- جایگزین
- در میان
- مقدار
- تحلیل
- تحلیلگران
- تحلیلی
- علم تجزیه و تحلیل
- تحلیل
- و
- کاربرد
- برنامه های کاربردی
- روش
- تصویب
- تصویب
- معماری
- هستند
- مناطق
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی (AI)
- AS
- ارزیابی
- ارزیابی
- ارزیابی ها
- مرتبط است
- At
- خودکار
- خودکار بودن
- خودکار
- اتوماسیون
- اتوماسیون
- در دسترس
- اجتناب از
- زمینه
- بانک
- بانکداری
- بانک
- مستقر
- BE
- شدن
- قبل از
- بودن
- سود
- بهتر
- میان
- بزرگ
- بزرگ داده
- بالا بردن
- وام گیرنده
- وام گیرندگان
- بار
- کسب و کار
- کسب و کار
- by
- CAN
- ظرفیت
- سرمایه
- موارد
- به چالش کشیدن
- تغییر دادن
- تبادل
- شخصیت
- شخصیت شناسی
- مشتریان
- همکاری
- وثیقه
- جمع آوری
- ترکیب
- ترکیب شده
- ترکیب
- شرکت
- شرکت
- مقايسه كردن
- رقابت
- پیچیده
- انطباق
- جامع
- کامپیوتر
- چشم انداز کامپیوتر
- در نظر بگیرید
- با توجه به
- ادامه
- هماهنگی
- هزینه
- مقرون به صرفه
- هزینه
- پوشش
- ایجاد
- ایجاد
- اعتبار
- تصمیم گیری اعتباری
- اتحادیه های اعتباری
- اعتبار
- بحرانی
- بسیار سخت
- فرهنگی
- جاری
- وضعیت فعلی
- منحنی
- مشتری
- رفتار مشتری
- تجربه مشتری
- رضایت مشتری
- خدمات مشتری
- مشتریان
- سفارشی سازی
- برش
- کاهش هزینه ها
- چرخه
- داده ها
- آماده سازی داده ها
- تصمیم
- تصمیم گیری
- تصمیم گیری
- کاهش
- عمیق
- یادگیری عمیق
- به طور پیش فرض
- پیش فرض
- ارائه
- تقاضا
- طرح
- طراحی
- طراحان
- مشخص کردن
- توسعه
- پروژه
- تفاوت
- مختلف
- دیجیتال
- دیجیتالی شدن
- دیجیتالی کردن
- تمیز دادن
- اسناد و مدارک
- دلار
- هر
- موثر
- اثرات
- بهره وری
- موثر
- موثر
- قادر ساختن
- کافی
- اطمینان حاصل شود
- محیط
- خطاهای
- ضروری است
- و غیره
- ارزیابی
- ارزیابی
- حتی
- مثال
- عالی
- موجود
- گسترش
- گسترش
- تجربه
- تجارب
- تخصص
- کارشناسان
- گسترش
- خارجی
- عصاره
- استخراج
- عوامل
- منصفانه
- سریعتر
- تغذیه
- باز خورد
- کمی از
- مالی
- اطلاعات مالی
- موسسات مالی
- fintech
- شرکت های فین تک
- شرکت ها
- انعطاف پذیری
- قابل انعطاف
- شناور
- پیروی
- برای
- فرم
- اشکال
- از جانب
- جلو
- پایان جلو
- بعلاوه
- داده
- اعطای
- رشد می کند
- رشد
- ضمانت
- اداره
- آیا
- کمک
- کمک می کند
- زیاد
- عملکرد بالا
- با عملکرد بالا
- بالاتر
- خیلی
- تاریخ
- نگه داشتن
- خانه
- چگونه
- چگونه
- اما
- HTTPS
- انسان
- شناسایی
- شناسایی
- شناسایی
- انجام
- پیاده سازی
- اجرای
- مهم
- بهبود
- بهبود یافته
- بهبود
- بهبود
- in
- شامل
- از جمله
- گنجاندن
- درآمد
- ترکیب کردن
- گنجاندن
- افزایش
- افزایش
- به طور فزاینده
- فرد
- صنعت
- اطلاعات
- بینش
- بینش
- موسسات
- ادغام
- ادغام
- اطلاعات
- هوشمند
- فعل و انفعالات
- داخلی
- شامل
- درگیری
- شامل
- جدا شده
- مسائل
- IT
- ITS
- شناخته شده
- عدم
- ماندنی
- رهبری
- یادگیری
- وام دهندگان
- امانت دادن
- سطح
- قدرت نفوذ
- بهره برداری
- احتمالا
- محدود
- وام
- وام
- طولانی
- دیگر
- به دنبال
- خاموش
- تلفات
- کم
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- تکنیک های یادگیری ماشین
- ساخته
- حفظ
- ساخت
- ساخت
- مدیران
- کتابچه راهنمای
- بسیاری
- بازار
- بازارها
- رسانه ها
- روش شناسی
- روش
- قدرت
- حد اقل
- حداقل محصول مناسب
- استخراج معدن
- گم
- ML
- تکنیک های ML
- مدل
- مدل سازی
- مدل
- پیمانهای
- ماه
- بیش
- کارآمدتر
- رهن
- چندگانه
- پیمایش
- نیاز
- شبکه
- جدید
- نیویورک
- نسل بعدی
- متعدد
- هدف
- OCR
- of
- پیشنهادات
- مامورین
- on
- ONE
- مداوم
- باز کن
- بانکداری باز
- باز می شود
- عملیات
- دیدگاه ها
- فرصت ها
- چشمی
- تشخیص شخصیت نوری
- سازمان های
- دیگر
- به طور کلی
- صاحبان
- بیماری همه گیر
- مقاله
- پارامترهای
- پرداخت
- کارایی
- شخصی
- برنامه
- سکو
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- سیاست
- جمعیت
- پتانسیل
- قدرت
- شیوه های
- دقیق
- پیش بینی
- پیش بینی
- آماده
- اولویت بندی
- روند
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- محصول
- حرفه ای
- پروتکل
- ارائه
- ارائه دهنده
- ارائه دهندگان
- فراهم می کند
- ارائه
- تدارک
- واجد شرایط
- کیفی
- سوالات
- سریعتر
- به سرعت
- محدوده
- نرخ
- واکنش نشان می دهند
- به رسمیت شناختن
- شناختن
- سوابق
- تعریف مجدد
- كاهش دادن
- کاهش
- کاهش
- بازتاب
- ارتباط
- مربوط
- قابل اعتماد
- اعتماد
- بازپرداخت
- ضروری
- مورد نیاز
- نیاز
- پاسخ
- رستوران ها
- نتیجه
- نتایج
- خرده فروشان
- درامد
- این فایل نقد می نویسید:
- انقلابی کردن
- انقلابی
- پاداش
- خطر
- تنومند
- نقش
- s
- رضایت
- به ثمر رساندن
- به دنبال
- بخش ها
- خدمت
- سرویس
- شیفت
- باید
- سیگنال
- سیگنال
- قابل توجه
- به طور قابل توجهی
- ساده
- تنها
- So
- آگاهی
- رسانه های اجتماعی
- شبکه های اجتماعی
- منابع
- خاص
- سرعت
- Spot
- مراحل
- سهامداران
- دولت
- اظهارات
- آماری
- وضعیت
- ماندن
- گام
- استراتژی ها
- ساده کردن
- ساده
- قابل توجه
- چنین
- سیستم
- مصرف
- کار
- وظایف
- تیم
- تکنیک
- پیشرفته
- قوانین و مقررات
- تست
- که
- La
- شان
- آنها
- اینها
- سه
- از طریق
- زمان
- بار
- به
- امروز
- ابزار
- ابزار
- سنتی
- معامله ای
- دگرگونی
- تحولات
- شفاف
- درمان
- زحمت
- قابل اعتماد
- دور زدن
- به طور معمول
- فهمیدن
- درک
- اتحادیه
- می Unsplash
- بروزرسانی
- به روز رسانی
- استفاده می کند
- تصدیق
- ارزش
- ارزشها
- متغیرها
- تنوع
- مختلف
- وسیع
- قابل اعتماد
- چشم انداز
- دید
- منتظر
- مسیر..
- ضعف
- هفته
- چی
- چه شده است
- که
- سفید
- وسیع
- دامنه گسترده
- اراده
- با
- در داخل
- بدون
- زفیرنت