کریڈٹ فیصلہ کرنا کیا ہے؟
کریڈٹ فیصلہ کرنا، جسے کریڈٹ/قرض کی منظوری یا کمی کا عمل بھی کہا جاتا ہے، قرض یا کریڈٹ کے عمل میں ایک اہم مرحلہ ہے۔
کاروباری مالکان اور کریڈٹ پیشہ ور افراد کو نئے گاہک کو ادائیگی کی شرائط بڑھانے یا موجودہ گاہک کی کریڈٹ کی حد بڑھانے سے پہلے متعدد عوامل پر غور کرنا چاہیے۔
اس عمل کے لیے کریڈٹ گرانٹنگ کے چار C کو مدنظر رکھتے ہوئے ممکنہ قرض لینے والے کی ساکھ کی معروضی جانچ کی ضرورت ہوتی ہے۔ غیر جانبداری کو برقرار رکھنا بھی ضروری ہے۔ یہ ایک مشکل کام ہو سکتا ہے، لیکن یہ یقینی بنانے کے لیے کہ کریڈٹ دینے کا عمل منصفانہ اور درست ہے۔
آٹومیشن کریڈٹ کے فیصلوں کو کس طرح از سر نو تعین کر رہا ہے؟
روایتی قرض/کریڈٹ کے عمل میں کریڈٹ درخواست دہندہ اور کریڈٹ فراہم کنندہ دونوں شامل ہوتے ہیں جو متعدد درخواست فارموں اور دستاویزات پر تشریف لاتے ہیں، جس کے نتیجے میں طویل منظوری یا انکار کے فیصلے کا وقت ہوتا ہے۔
یہاں تک کہ اگر قرض یا کریڈٹ کے عمل کا ڈیجیٹل فرنٹ اینڈ ہے، اس میں کریڈٹ کی تشخیص کے وقت ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بہت سے دستی عمل اور ٹکڑے ٹکڑے کرنے کے طریقے شامل ہیں۔ یہ محنت کش ماڈل کمپنیوں کے لیے مہنگے ہیں جو توسیع کرنا چاہتے ہیں اور اکثر دستاویزی کریڈٹ ہسٹری کے بغیر ممکنہ قرض دہندگان سے محروم رہ جاتے ہیں۔
مزید برآں، طویل انتظار کے اوقات اسٹیک ہولڈرز کے لیے زیادہ ترک کرنے کی شرح، کم صارفین کی اطمینان، اور مجموعی کاروباری قدر میں کمی کا باعث بنتے ہیں۔
بڑے ڈیٹا، ڈیجیٹل ٹولز، اور ذہین تجزیات میں جاری ترقی کے ساتھ، کریڈٹ فراہم کرنے والوں کے پاس آٹومیشن کے ذریعے اپنے کریڈٹ فیصلہ کرنے والے ماڈلز کو بڑھانے کے نئے مواقع ہیں۔
خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی کے ماڈلز کا نفاذ مالیاتی اداروں کے لیے بے شمار فوائد فراہم کرتا ہے۔ معمول کے کاموں کو خودکار بنانے اور منظوری کے عمل کو ہموار کرنے سے، قرض کے افسران انتظامی بوجھ سے آزاد ہو جاتے ہیں، اور قرض کی درخواستوں پر تیزی اور مؤثر طریقے سے کارروائی کی جا سکتی ہے۔
اس کے نتیجے میں زیادہ معروضی، قابل شناخت، اور شفاف کریڈٹ کے فیصلے کا عمل ہوتا ہے۔ خودکار اعلیٰ کارکردگی والے ماڈل کریڈٹ فراہم کرنے والوں کو قرض دینے کے پیرامیٹرز کی وضاحت کرنے اور قابل اعتبار اور غیر معتبر صارفین کے درمیان فرق کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ نتیجہ مستند قرض دہندگان کے لیے منظوری کی شرح میں بہتری اور بینک کے لیے خطرے میں کمی ہے۔
خودکار کریڈٹ فیصلہ کرنے کے فوائد
بہت سے کریڈٹ فراہم کنندگان جیسے کہ بینکوں اور دیگر مالیاتی اداروں کو ڈیٹا کی کمی، سادہ تجزیاتی ٹولز، ذاتی رائے پر انحصار، اور تبدیلی سے ہچکچاہٹ کی وجہ سے اپنے کریڈٹ فیصلہ کرنے والے پروٹوکول کو اپ ڈیٹ کرنے میں دشواری ہوتی ہے۔
اس عمل کے لیے درکار اعداد و شمار کی وسیع وسعت کے پیش نظر، دستی محنت پر مبنی فیصلہ سازی کے عمل اب کارآمد نہیں ہیں۔ مزید برآں، دستی کریڈٹ کا فیصلہ کرنا ساپیکش ہونے اور کافی درست نہ ہونے کا خطرہ چلاتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ طریقے نیو یارک کے تمام ریستورانوں کو ڈیفالٹ کے لیے ایک اعلی خطرہ کے طور پر پیش کر سکتے ہیں، ان متعدد عوامل پر غور کیے بغیر جو آج کل چل رہے ہیں، جیسے تیرتی آبادی، وبائی امراض کے اثرات، ثقافتی مفہوم وغیرہ۔
ڈیجیٹائزیشن اور آٹومیشن کے ذریعے، ڈیٹا کے نئے ذرائع کے انضمام کے ذریعے کریڈٹ فیصلہ کرنے کے عمل میں انقلاب برپا کیا گیا ہے۔ آٹومیشن گاہک کے رویے کی بہتر تفہیم بھی فراہم کرتی ہے، نئی منڈیوں تک رسائی کو کھولتی ہے، اور کاروباری ماحول میں تبدیلیوں کے لیے زیادہ چست جواب دینے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ، بدلے میں، کریڈٹ فراہم کرنے والوں کو بہتر کسٹمر سروس فراہم کرنے، اپنے کاموں کو بڑھانے، اور فنٹیک فرموں اور نئے بینکوں سے مقابلے میں آگے رہنے کی اجازت دیتا ہے۔
اعلی کارکردگی والے ڈیجیٹل کریڈٹ فیصلہ کرنے والے ٹولز کو لاگو کرنے کے انعامات کافی ہیں۔
- ریونیو بوسٹ: آٹومیشن ماڈلز زیادہ قبولیت کی شرح، حصول کی کم لاگت، اور بہتر کسٹمر کے تجربے کے ذریعے آمدنی میں نمایاں اضافہ کر سکتے ہیں۔ خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی کریڈٹ فراہم کرنے والے کی قابل اعتماد صارفین کو قرضوں کی منظوری دینے کی صلاحیت کو بہتر بنا سکتی ہے اور تشخیص کے عمل کو ہموار کرتے ہوئے، اسے تیز تر اور زیادہ موثر بنا کر لاگت کو کم کر سکتی ہے۔
- کریڈٹ کے نقصان کی شرح میں کمی: کمپنیاں ایسے ماڈلز کا استعمال کرکے اپنے کریڈٹ نقصانات میں نمایاں کمی دیکھ سکتی ہیں جو صارفین کے ڈیفالٹ ہونے کے امکانات کو زیادہ درست طریقے سے طے کرتے ہیں، جو کہ بینک کے پاس رکھے جانے والے پروویژنز اور سرمائے کی سطح کو متاثر کرتے ہیں۔
- بہتر کارکردگی: ڈیجیٹل ٹولز کا نفاذ ڈیٹا نکالنے کے آٹومیشن، معاملات کو ترجیح دینے، اور ماڈل کی بہتر ترقی کے ذریعے کارکردگی کو بڑھا سکتا ہے۔
کریڈٹ فیصلہ کرنے والے آٹومیشن کے بہترین طریقے
درج ذیل چار حکمت عملی کریڈٹ کے فیصلے کے عمل کی موثر آٹومیشن کی ضمانت دے سکتی ہے: ایک ماڈیولر فن تعمیر کو نافذ کرنا، ڈیٹا کے ذرائع کی حد کو بڑھانا، کریڈٹ سگنلز کی شناخت کے لیے ڈیٹا کی کان کنی، اور انسانی مہارت کا فائدہ اٹھانا۔
ماڈیولر فن تعمیر کو نافذ کرنا
ایک ماڈیولر فن تعمیر کریڈٹ کے فیصلے کے عمل کے موثر آٹومیشن کے لیے اہم ہے۔ اس میں ڈیٹا کوریج اور صنعت کے فرق کی بنیاد پر ایک سے زیادہ ذیلی ماڈلز بنانا شامل ہے، جو کہ ایک کریڈٹ سگنل بنانے کے لیے مل کر ہیں۔ یہ فن تعمیر نئے ڈیٹا کے ذرائع کو شامل کرنے، مارکیٹ کی تبدیلیوں پر تیزی سے رد عمل ظاہر کرنے، اور کسٹمر کے رویے کا زیادہ جامع تجزیہ فراہم کرکے ترقی کے نئے شعبوں کی نشاندہی کرنے کے لیے لچک پیش کرتا ہے۔ اس نقطہ نظر کو نافذ کرنے کے لیے مفروضوں کی توثیق کرنے اور ڈیٹا کو اوورلیپ کرنے سے بچنے کے لیے کاروبار، ماڈل-ڈیولپمنٹ ٹیم، اور ماڈل مینٹیننس ٹیم کے درمیان ہم آہنگی کی ضرورت ہے۔ تمام گاہک کے تعاملات سے ڈیٹا سگنلز کو ملا کر، ایک اعلیٰ کارکردگی کا ماڈل حاصل کیا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا کے ذرائع کی حد کو بڑھانا
کریڈٹ سگنلز کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے خودکار کریڈٹ فیصلہ اندرونی اور بیرونی ڈیٹا ذرائع کے امتزاج سے فائدہ اٹھا سکتا ہے۔ اس میں روایتی کریڈٹ ڈیٹا کو دوسرے غیر روایتی بیرونی ڈیٹا ذرائع جیسے سوشل میڈیا کی معلومات کے ساتھ مربوط کرنا شامل ہے۔ اعداد و شمار کو انڈر رائٹرز کی ساپیکش بصیرت کے ساتھ بھی پورا کیا جا سکتا ہے۔ یہ کھلی بینکنگ کو فعال کر سکتا ہے اور متعدد بینکوں سے لین دین کے ڈیٹا کو شامل کرنے کے ذریعے گاہک کو مزید جامع نظریہ فراہم کر سکتا ہے۔ غیر روایتی بیرونی ڈیٹا کے ذرائع جیسے سوشل نیٹ ورک کی معلومات کو شامل کرنا انفرادی رویے اور مالی حیثیت کے بارے میں اضافی بصیرت فراہم کرتا ہے، یہ سبھی کریڈٹ فیصلہ کرنے کے عمل میں مدد کر سکتے ہیں۔
کریڈٹ سگنلز کی شناخت
مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے ماڈل کریڈٹ کے فیصلے کے عمل میں استعمال ہوتے ہیں کریڈٹ سگنل حاصل کرنے کے لیے مختلف ڈیٹا ذرائع سے مخصوص متغیرات کی شناخت کر سکتے ہیں۔ مختلف طریقوں جیسے روایتی تبدیلیوں اور ML تکنیکوں میں بہترین پیشن گوئی کی طاقت ہوتی ہے جو کریڈٹ کے فیصلے کے عمل میں مدد کر سکتی ہے۔
انسانی مہارت کا فائدہ اٹھانا
خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی جدید تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے جیسے کہ مشین لرننگ (ML) اور مصنوعی ذہانت (AI) کا تجزیہ کرنے اور موجودہ ڈیٹا کے ذرائع سے انتہائی پیش گوئی کرنے والے کریڈٹ سگنل نکالنے کے لیے۔ تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ایک مضبوط اور اعلیٰ کارکردگی والے ماڈل کو حاصل کرنے کے لیے صرف شماریاتی طریقوں پر انحصار کرنا کافی نہیں ہے۔ گمشدہ کریڈٹ سگنلز کو سمجھنے اور نئے کریڈٹ سگنلز کی شناخت اور توثیق کرنے کے لیے اندرونی کاروباری مہارت کی شمولیت بہت ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، ماڈل ڈیزائنرز کو انڈر رائٹرز اور ریلیشن شپ مینیجرز کے ساتھ تعاون کرنا چاہیے تاکہ وہ اپنی بصیرت اور صارفین کے ساتھ حقیقی زندگی کے تجربات کو ماڈل کی ترقی کے عمل میں شامل کریں۔ یہ معیار کے سوالات کو شامل کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے جو ان کاروباری ماہرین کے ذریعہ شناخت کردہ کریڈٹ کے مسائل کی عکاسی کرتے ہیں۔ مزید برآں، یہ ماہرین بینک کے عمل، تعمیل، اور صنعت کے علم کی اپنی سمجھ کی بنیاد پر کریڈٹ سگنلز کی توثیق کر سکتے ہیں۔
کریڈٹ فیصلہ خود کار طریقے سے کیسے کریں؟
خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی کو کمپنیوں کی ایک وسیع رینج کے ذریعے اپنایا جا سکتا ہے، بشمول مالیاتی ادارے، قرض دہندگان، اور دیگر تنظیمیں جنہیں اپنے گاہکوں کے لیے کریڈٹ کے فیصلے کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
اس میں روایتی بینک، کریڈٹ یونینز، متبادل قرض دہندگان، فنٹیک کمپنیاں، اور دیگر قرض دینے والے ادارے شامل ہیں۔ مزید برآں، کوئی بھی کمپنی جو کریڈٹ یا قرض فراہم کرتی ہے، جیسے کہ آٹو ڈیلرشپ، فرنیچر کے خوردہ فروش، یا رہن رکھنے والی کمپنیاں، خودکار کریڈٹ فیصلے سے بھی فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔
خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی ان کمپنیوں کو اپنے کریڈٹ فیصلہ سازی کے عمل کو ہموار کرنے، ان کے جائزوں کی درستگی کو بہتر بنانے، اور کریڈٹ پروویژن (یا انکار) کی رفتار اور کارکردگی کو بڑھانے میں مدد کر سکتی ہے۔
پانچ مرحلوں پر مشتمل، لچکدار طریقہ کار پر عمل کرتے ہوئے، کریڈٹ/قرض فراہم کرنے والے چند مہینوں کے اندر کریڈٹ فیصلہ کرنے والے نئے ماڈل کو نافذ کر سکتے ہیں۔ اس عمل میں درج ذیل مراحل شامل ہیں:
- کریڈٹ ماڈل کا جائزہ: موجودہ کریڈٹ ماڈل کا جائزہ لیں، اس کے طریقہ کار، کارکردگی، اور بہتری کے ممکنہ شعبوں کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کا جائزہ لیں۔
- کریڈٹ اسکورنگ ماڈل کی تشخیص اور ڈیزائن: ڈیٹا کی تیاری کی موجودہ حالت کا اندازہ لگائیں، ماڈلنگ کے لیے آسانی سے دستیاب ڈیٹا ذرائع کی شناخت کریں، اور ان کو شامل کرنے کے لیے ایک منصوبہ بنائیں۔ مختلف حصوں میں ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کریں اور کمزوری کے علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے اس کا موازنہ ہم عمروں سے کریں۔
- ڈیٹا کی تیاری اور پروسیسنگ: فارمیٹنگ، مکمل ہونے کی جانچ، اور گمشدہ اقدار اور ریکارڈ کو سنبھال کر ماڈلنگ کے لیے ڈیٹا تیار کریں۔
- اگلی نسل کے کریڈٹ اسکورنگ ماڈلز کی ترقی: پیداوار کے لیے تیار، کم از کم قابل عمل پروڈکٹ تیار کریں جس کے لیے عام طور پر ماڈلنگ کے تین چکروں کی ضرورت ہوتی ہے، ہر ایک دو ہفتے تک جاری رہتا ہے اور ماہرین اور تجزیہ کاروں کے تاثرات کو شامل کرتا ہے۔
- قرض دینے کی تبدیلی میں کریڈٹ اسکورنگ کا انضمام: قرض دینے کے عمل کو خودکار بنائیں اور کریڈٹ فیصلہ سازی کے ماڈل کو نئے کریڈٹ اسکورنگ ماڈلز کے ساتھ اپ ڈیٹ کریں۔
خودکار ڈیٹا نکالنے اور ذہین OCR (آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن) ٹولز خودکار کریڈٹ فیصلہ کرنے کے عمل میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔
یہ ٹولز مختلف ذرائع سے معلومات نکالنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں جیسے کہ مالیاتی بیانات، رسیدیں، اور کریڈٹ کے فیصلے سے متعلقہ دیگر دستاویزات۔ اس کے بعد نکالے گئے ڈیٹا کو کریڈٹ فیصلہ کرنے والے نظام میں ڈال دیا جاتا ہے جہاں اس پر کارروائی اور تجزیہ کیا جاتا ہے تاکہ قرض لینے والے کی ساکھ کی اہلیت کا تعین کیا جا سکے۔
ذہین OCR ٹولز کو پیچیدہ یا غیر ساختہ دستاویزات سے بھی درست طریقے سے معلومات کو پہچاننے اور نکالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو کریڈٹ فیصلہ کرنے کے عمل کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ ڈیٹا نکالنے اور OCR کے عمل کو خودکار بنا کر، کاروبار دستی غلطیوں کو کم کر سکتے ہیں، فیصلہ سازی کو تیز کر سکتے ہیں، اور کریڈٹ فیصلہ کرنے والے نظام کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
Nanonets، مثال کے طور پر، ایک ذہین OCR پلیٹ فارم ہے جو خودکار کریڈٹ فیصلہ کرنے میں مدد کر سکتا ہے، Nanonets کا استعمال قرض لینے والے کے مالیاتی ڈیٹا، جیسے کہ کریڈٹ ہسٹری اور آمدنی کو ڈیجیٹائز کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جس کے بعد ان کی ساکھ کی اہلیت کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔
Nanonets مختلف قسم کے الگورتھم استعمال کرتا ہے، بشمول گہری تعلیم اور کمپیوٹر ویژن، متعدد ذرائع سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور قرض لینے والے کی قرض ادا کرنے کی صلاحیت کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے۔ یہ پلیٹ فارم فیصلہ سازی کے عمل کو حسب ضرورت بنانے کی بھی اجازت دیتا ہے، تاکہ مالیاتی ادارے اپنی مخصوص ضروریات کی بنیاد پر اپنی کریڈٹ فیصلہ کرنے کی پالیسیوں کو تیار کر سکیں۔
کریڈٹ فیصلہ کرنے کے عمل کو خودکار بنا کر، Nanonets کریڈٹ فراہم کرنے والوں اور مالیاتی اداروں کو زیادہ درست اور موثر فیصلے کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، قرضوں کے نادہندگان کے خطرے کو کم کرنے اور قرض کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنانے میں۔ مزید برآں، پلیٹ فارم دستی کریڈٹ کے فیصلے سے منسلک وقت اور لاگت کو کم کرنے میں مدد کر سکتا ہے، جس سے قرض کی درخواستوں کی تیز رفتار کارروائی کی اجازت مل سکتی ہے۔
takeaway ہے
خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی مالیاتی اداروں کے قرض کی درخواستوں تک پہنچنے کے طریقے میں انقلاب لانے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرنے کے لیے جدید الگورتھم اور مشین لرننگ تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے، ٹیکنالوجی قرض لینے والے کی ساکھ کا زیادہ درست اندازہ فراہم کر سکتی ہے، قرض کے ڈیفالٹ کے خطرے کو کم کر کے اور قرض کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے۔
خودکار کریڈٹ فیصلہ سازی کا فائدہ دستی طریقوں کے مقابلے میں تیز اور زیادہ کفایتی ہونے کا بھی ہے، جس سے مالیاتی اداروں کو قرض کی درخواستوں پر زیادہ موثر طریقے سے کارروائی کرنے اور زیادہ صارفین کی خدمت کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی آگے بڑھ رہی ہے اور تیز تر، زیادہ قابل اعتماد قرض کی پروسیسنگ کی مانگ بڑھ رہی ہے، اس بات کا امکان ہے کہ خودکار کریڈٹ فیصلہ کرنا ان مالیاتی اداروں کے لیے بڑھتا ہوا اہم ذریعہ بن جائے گا جو وکر سے آگے رہنا چاہتے ہیں۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://nanonets.com/blog/automated-credit-decisioning/
- : ہے
- $UP
- a
- دستبرداری
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- قبولیت
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- درست طریقے سے
- حاصل
- حاصل کیا
- حصول
- کے پار
- ایڈیشنل
- اس کے علاوہ
- انتظامی
- اپنایا
- آگے بڑھانے کے
- اعلی درجے کی
- ترقی
- فائدہ
- فوائد
- فرتیلی
- آگے
- AI
- یلگوردمز
- تمام
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- متبادل
- کے درمیان
- مقدار
- تجزیہ
- تجزیہ کار کہتے ہیں
- تجزیاتی
- تجزیاتی
- تجزیے
- اور
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- منظوری
- منظور
- فن تعمیر
- کیا
- علاقوں
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- مصنوعی انٹیلی جنس (AI)
- AS
- اندازہ
- تشخیص
- جائزوں
- منسلک
- At
- آٹو
- خود کار طریقے سے
- آٹومیٹڈ
- خودکار
- میشن
- دستیاب
- سے اجتناب
- پس منظر
- بینک
- بینکنگ
- بینکوں
- کی بنیاد پر
- BE
- بن
- اس سے پہلے
- کیا جا رہا ہے
- فائدہ
- بہتر
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- بڑھانے کے
- قرض دہندہ
- قرض لینے والے
- بوجھ
- کاروبار
- کاروبار
- by
- کر سکتے ہیں
- اہلیت
- دارالحکومت
- مقدمات
- چیلنج
- تبدیل
- تبدیلیاں
- کردار
- کردار کی پہچان
- کلائنٹس
- تعاون
- خودکش
- جمع
- مجموعہ
- مل کر
- امتزاج
- کمپنیاں
- کمپنی کے
- موازنہ
- مقابلہ
- پیچیدہ
- تعمیل
- وسیع
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر ویژن
- غور کریں
- پر غور
- جاری ہے
- سمنوی
- قیمت
- سرمایہ کاری مؤثر
- اخراجات
- کوریج
- تخلیق
- تخلیق
- کریڈٹ
- کریڈٹ فیصلہ
- کریڈٹ یونینز
- ساکھ
- اہم
- اہم
- ثقافتی
- موجودہ
- موجودہ حالت
- وکر
- گاہک
- گاہک کا سلوک
- گاہک کا تجربہ
- گاہکوں کی اطمینان
- کسٹمر سروس
- گاہکوں
- اصلاح
- کٹ
- لاگتوں میں کمی
- سائیکل
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کی تیاری
- فیصلہ
- فیصلہ کرنا
- فیصلے
- کو رد
- گہری
- گہری سیکھنے
- پہلے سے طے شدہ
- غلطی
- نجات
- ڈیمانڈ
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- ڈیزائنرز
- اس بات کا تعین
- ترقی
- ترقی
- اختلافات
- مختلف
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹائزیشن
- ڈیجیٹلائز کرنا
- ممتاز
- دستاویزات
- ڈالر
- ہر ایک
- موثر
- اثرات
- کارکردگی
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کو چالو کرنے کے
- کافی
- کو یقینی بنانے کے
- ماحولیات
- نقائص
- ضروری
- وغیرہ
- اندازہ
- تشخیص
- بھی
- مثال کے طور پر
- بہترین
- موجودہ
- توسیع
- توسیع
- تجربہ
- تجربات
- مہارت
- ماہرین
- توسیع
- بیرونی
- نکالنے
- نکالنے
- عوامل
- منصفانہ
- تیز تر
- فیڈ
- آراء
- چند
- مالی
- مالیاتی ڈیٹا
- مالیاتی ادارے
- فن ٹیک
- فنٹیک کمپنیاں
- فرم
- لچک
- لچکدار
- سچل
- کے بعد
- کے لئے
- فارم
- فارم
- سے
- سامنے
- سامنے کے آخر میں
- مزید برآں
- دی
- گرانڈنگ
- بڑھتا ہے
- ترقی
- اس بات کی ضمانت
- ہینڈلنگ
- ہے
- مدد
- مدد کرتا ہے
- ہائی
- اعلی کارکردگی
- اعلی کارکردگی
- اعلی
- انتہائی
- تاریخ
- پکڑو
- ہاؤس
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTTPS
- انسانی
- کی نشاندہی
- شناخت
- کی نشاندہی
- پر عملدرآمد
- نفاذ
- پر عمل درآمد
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شامل ہیں
- سمیت
- شمولیت
- انکم
- شامل
- شامل کرنا
- اضافہ
- اضافہ
- دن بدن
- انفرادی
- صنعت
- معلومات
- بصیرت
- بصیرت
- اداروں
- انضمام کرنا
- انضمام
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- بات چیت
- اندرونی
- شامل
- ملوث ہونے
- شامل ہے
- الگ الگ
- مسائل
- IT
- میں
- جانا جاتا ہے
- نہیں
- دیرپا
- قیادت
- سیکھنے
- قرض دہندہ
- قرض دینے
- سطح
- لیوریج
- لیورنگنگ
- امکان
- LIMIT
- قرض
- قرض
- لانگ
- اب
- تلاش
- بند
- نقصانات
- لو
- مشین
- مشین لرننگ
- مشین لرننگ کی تکنیک
- بنا
- برقرار رکھنے کے
- بنا
- بنانا
- مینیجر
- دستی
- بہت سے
- مارکیٹ
- Markets
- میڈیا
- طریقہ کار
- طریقوں
- شاید
- کم سے کم
- کم از کم قابل عمل مصنوعات
- کانوں کی کھدائی
- لاپتہ
- ML
- ایم ایل تکنیک
- ماڈل
- ماڈلنگ
- ماڈل
- ماڈیولر
- ماہ
- زیادہ
- زیادہ موثر
- رہن
- ایک سے زیادہ
- تشریف لے جارہا ہے
- ضرورت ہے
- نیٹ ورک
- نئی
- NY
- اگلی نسل
- متعدد
- مقصد
- OCR
- of
- تجویز
- افسران
- on
- ایک
- جاری
- کھول
- کھلی بینکاری
- کھولتا ہے
- آپریشنز
- رائے
- مواقع
- آپٹیکل
- آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن
- تنظیمیں
- دیگر
- مجموعی طور پر
- مالکان
- وبائیں
- کاغذ.
- پیرامیٹرز
- ادائیگی
- کارکردگی
- ذاتی
- منصوبہ
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیلیں
- پالیسیاں
- آبادی
- ممکنہ
- طاقت
- طریقوں
- عین مطابق
- پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- تیار
- ترجیح
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پیشہ ور ماہرین
- پروٹوکول
- فراہم
- فراہم کنندہ
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- پراجیکٹ
- تعلیم یافتہ
- قابلیت
- سوالات
- تیز
- جلدی سے
- رینج
- قیمتیں
- جواب دیں
- تسلیم
- تسلیم
- ریکارڈ
- دوبارہ وضاحت کرنا
- کو کم
- کم
- کو کم کرنے
- کی عکاسی
- تعلقات
- متعلقہ
- قابل اعتماد
- انحصار
- ادا کرنا
- ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- جواب
- ریستوران
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- خوردہ فروشوں
- آمدنی
- کا جائزہ لینے کے
- انقلاب
- انقلاب آگیا
- انعامات
- رسک
- مضبوط
- کردار
- s
- کی اطمینان
- اسکورنگ
- کی تلاش
- حصوں
- خدمت
- سروس
- شفٹوں
- ہونا چاہئے
- اشارہ
- سگنل
- اہم
- نمایاں طور پر
- سادہ
- ایک
- So
- سماجی
- سوشل میڈیا
- سوشل نیٹ ورک
- ذرائع
- مخصوص
- تیزی
- کمرشل
- مراحل
- اسٹیک ہولڈرز
- حالت
- بیانات
- شماریات
- درجہ
- رہنا
- مرحلہ
- حکمت عملیوں
- کارگر
- منظم
- کافی
- اس طرح
- کے نظام
- لینے
- ٹاسک
- کاموں
- ٹیم
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- شرائط
- ٹیسٹنگ
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- یہ
- تین
- کے ذریعے
- وقت
- اوقات
- کرنے کے لئے
- آج
- کے آلے
- اوزار
- روایتی
- لین دین
- تبدیلی
- تبدیلی
- شفاف
- علاج
- مصیبت
- قابل اعتماد
- ٹرن
- عام طور پر
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- یونینز
- Unsplash سے
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- استعمال کرتا ہے
- تصدیق کریں۔
- قیمت
- اقدار
- متغیرات
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- وسیع
- قابل عمل
- لنک
- نقطہ نظر
- انتظار کر رہا ہے
- راستہ..
- کمزوری
- مہینے
- کیا
- کیا ہے
- جس
- سفید
- وسیع
- وسیع رینج
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- زیفیرنیٹ