https://blog.procurize.ai/hy/tags/temporal-graph-neural-networks/Recent content in Temporal Graph Neural Networks on Խելացի ավտոմատացում հարցաթերթիկների և համապատասխանության համարHugohyhttps://blog.procurize.ai/hy/predictive-trustworthiness-forecasting-engine-for-real-time/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/hy/predictive-trustworthiness-forecasting-engine-for-real-time/<h1 id="կանխադրյալ-վստահելիության-նախադիտման-ինժեներ-ռեալտայմ-վաճառողների-ռիսկի-կառավարության-համար">Կանխադրյալ Վստահելիության Նախադիտման Ինժեներ Ռեալ‑տայմ Վաճառողների Ռիսկի Կառավարության Համար</h1> <p>Ժամանակակից SaaS պրովայդերները ենթակա են անընդհատ ճարտար Assert մարվածությամբ ապացուցելու իրենց երրորդ կողմի վաճառողների անվտանգության և վստահելիության մակարդակը։ Ավանդական ռիսկի միավորները​ սխալ են՝ սպիտակ պատկերը​  (static snapshots) — սովորաբար մի քանի շաբաթ կամ ամիս հետ ենճականում իրական վիճակից։ Երբ խնդիրն ցուցադրվում է, այնպիսի գործերը են արդեն</p> <p>- ​բակածությամբ, - ​որոշման խախտում, - ​կոնտրակտային կորուստ.</p> <p><strong>Կանխադրյալ վստահելիության նախադիտման ինժեներ</strong>֊ը փոխում է այս պարադիգման։ Փոփոխություն չի սպասվում ռիսկի հետո, այլ այն շարունակաբար կանխատեսում է վաճառողի ապագայի վստահության միավորները, այնպիսով ապահովելով անվտանգության և գների հավաքագրման թիմերին ժամանակի վերապատնուրման հնարավորությունը՝ միջամտելու, նորից հանդես գալ կամ փոխարինել գործընկերոջը, մինչև խնդիրն վերածվի խորը:</p>