طراحی سیستم مدیریت ریسک کسب و کار با هوش مصنوعی

1. **داده‌های مالی**: شامل گزارش‌های مالی، جریان‌های نقدی، بدهی‌ها و دارایی‌ها. 2. **داده‌های عملیاتی**: اطلاعات مربوط به فرآیندهای داخلی، بهره‌وری و عملکرد کارکنان⁷. 3. **داده‌های بازار**: شامل روندهای بازار، قیمت‌ها، رقبا و تغییرات اقتصادی. 4. **داده‌های مشتریان**: رفتار خرید، ترجیحات و بازخورد مشتریان. 5. **داده‌های قانونی و انطباق**: قوانین و مقررات مرتبط با صنعت شما. 6. **داده‌های تاریخی**: اطلاعات مربوط به ریسک‌های گذشته و نحوه مدیریت آن‌ها. -------------------------------------------------------------------------- توضیح ردیف دوم بالا ، تحقیقی که کردم برای بخش دوم برای طراحی قسمت داده عملیاتی این ابزارهای پیشنهاد شده . شما برای این بخش کدام راه را پیشنهاد میکنید یا میتوانید انجام دهید یا اینکه روش دیگه ای را پیشنهاد میکنید جمع‌آوری داده‌های عملیاتی مربوط به فرآیندهای داخلی، بهره‌وری و عملکرد کارکنان نیازمند یک رویکرد ساختاریافته است: ### 1. **شناسایی منابع داده** - **سیستم‌های ERP**: اطلاعات مربوط به فرآیندهای داخلی و جریان‌های کاری. - **ابزارهای HR و مدیریت کارکنان**: داده‌های عملکردی و بهره‌وری کارکنان. - **نرم‌افزارهای مدیریت پروژه**: برای ردیابی پیشرفت و بهره‌وری پروژه‌ها. - **سیستم‌های حسگر یا IoT**: در صورت وجود برای رصد داده‌های فیزیکی مربوط به فرآیندها. ### 2. **داده‌کاوی و تجمیع اطلاعات** - **APIها و ادغام سیستم‌ها**: استفاده از API برای یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و جمع‌آوری داده‌ها در یک پایگاه داده مرکزی. - **استخراج داده‌ها**: جمع‌آوری داده‌ها از فایل‌های اکسل، گزارش‌ها یا ابزارهای قدیمی. - **ارتباط بلادرنگ**: اگر امکان دارد، داده‌ها را به‌صورت لحظه‌ای (real-time) استخراج کنید. ### 3. **تمیزسازی و پردازش داده‌ها** - حذف داده‌های تکراری، ناقص یا نویز. - استانداردسازی داده‌ها (مانند یکسان‌سازی فرمت‌های تاریخ، مقیاس واحدها، و غیره). - استفاده از ابزارهایی مانند Python (کتابخانه Pandas) برای انجام این کارها. ### 4. **تحلیل داده‌ها و شناسایی ریسک‌ها** - **الگوهای تکراری**: با تحلیل داده‌های بهره‌وری و عملکرد، ریسک‌های بالقوه در فرآیندهای کاری یا نقاط ضعف کارکنان شناسایی می‌شود. - **مدل‌های پیش‌بینی**: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) برای پیش‌بینی ریسک‌های آینده. ### 5. **بکارگیری هوش مصنوعی در مدیریت ریسک** - طراحی **داشبوردها** برای نمایش وضعیت فعلی و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs). - **مدل‌های ML**: ایجاد مدل‌هایی که از داده‌های گذشته یاد می‌گیرند و پیشنهادهای ریسک‌محور ارائه می‌دهند. - استفاده از **هوش مصنوعی مکالمه‌ای** برای ارائه هشدارها و پیشنهادات. ### 6. **حفظ امنیت داده‌ها** - اطمینان از اینکه داده‌ها مطابق با استانداردهای امنیتی و قوانین حفظ حریم خصوصی مدیریت می‌شوند. - رمزنگاری داده‌ها در هنگام انتقال و ذخیره‌سازی. ----------------------------------------------------------------------------------- مواردی که در قسمت عملیاتی نگارش شد در حد پیشنهاد می باشد ----------------------------------------------------------------------------------- لطفا برای اجرای طراحی این سیستم پیشنهاد خود را همراه با پروپوزال به تفکیک نحوه طراحی هر بخش و هزینه آن بفرمایید . باتشکر