خلاصة:
أصبح تقييم الجدارة الائتمانية للعملاء أحد التحديات الهامة لصنع القرار لدى المديرين، خاصةً مع تزايد حالات الاحتيال وزيادة الديون المتعثرة للشركات التجارية. يعتمد اتخاذ القرار بشأن العملاء وجدارتهم الائتمانية من جهة على حكم الخبراء، ومن جهة أخرى، غالبًا ما تكون معلومات العملاء غير مؤكدة وغامضة وغير متاحة. يعتمد الخبراء على الأدلة والوثائق والمعلومات النوعية وخبراتهم لوصف العملاء وإصدار الأحكام عليهم باستخدام المصطلحات اللفظية. في هذا البحث، وباستخدام مزايا المنطق الضبابي وأنظمة الخبراء، تم تقديم نظام خبير ضبابي لحل المشكلة المطروحة، والذي يحدد في النهاية رتبة الجدارة الائتمانية للعميل من خلال الاستفادة من طريقة استنتاج مامداني وتضبيب المدخلات وإزالة التضبيب للمخرجات. في النهاية، تم تصميم وتنفيذ النظام المذكور في شركة توزيع البرز، بحيث تُظهر النتائج دقة ٩١٫٢٥٪ للنظام في تصنيف الجدارة الائتمانية للعملاء.
ملخص الجهاز:
يؤدي استخدام معايير غير قياسية وغالبًا ما تكون ذاتية في تقييم الائتمان للعملاء من قبل مندوبي المبيعات إلى زيادة الديون المتأخرة وحتى غير القابلة للتحصيل في شركات التوزيع، مما يؤدي إلى انخفاض السيولة وفقدان رأس المال وزيادة مخاطر البيع الائتماني للشركة، ولكن بسبب طبيعة التوزيع الشعري والمنافسة الشديدة، الحفاظ على العملاء وضمان رضاهم، لا توجد إمكانية لإلغاء البيع بالائتمان، ومن ناحية أخرى، فإن التقييم الائتماني المناسب بوسائل الخبراء مصحوب أيضًا بالعديد من القيود.
بالنظر إلى الدراسات التي أجريت حول خلفية البحوث المحلية والأجنبية المتعلقة بتصنيف الائتمان ١ للعملاء، لم يتم العثور على أي نظام خبير ٢ ضبابي يعتمد على القواعد والذي يحتوي على قاعدة معرفة تتكون من خبرات ومعرفة الخبراء لتصنيف الائتمان للعملاء من الشركات التجارية.
Expert System تساعد البنوك التجارية والشركات الائتمانية في تحديد منح الائتمان للعملاء بناءً على سلسلة من المعايير المحددة مسبقًا (٢٠١٢ ,Hsu &Chi).
ملخص الدراسات التي أجريت في مجال تصنيف الائتمان الباحث طريقة تصنيف الائتمان هدف البحث Beaver,1966 استخدام الأساليب الإحصائية والنسب المالية التنبؤ بإفلاس الشركات Altman,1968 التحليل التمييزي المتعدد المتغيرات (Z-Score) التنبؤ بالإفلاس Abd2o0u0,e8t al, نموذج الشبكات العصبية تحديد تصنيف ائتماني للعملاء ChuLainng& 009 المرحلة الأولى، تقسيم العملاء إلى مجموعتين جيد وسيء بنموذج قائم على الشبكات العصبية وفي المرحلة الثانية، إعادة التقييم باستخدام طريقة CBR بناء نموذج لإعادة تصنيف الائتمان إسكندري ، ١٣٨٥ نموذج الانحدار اللوجستي وباستخدام عوامل مثل الاستقرار الوظيفي والضمان والدخل لفحص احتمالية التخلف عن سداد تسهيلات كل عميل واتخاذ إجراءات لتصنيف العملاء.
ببساطة، النظام الخبير الضبابي هو نظام خبير يستخدم مجموعة من دوال العضوية والقواعد الضبابية بدلاً من المنطق البولياني للاستدلال على البيانات (et al &Nosratabadi, 2011).
(
, 
, 
)
