شرکت سایفر در رویداد TechCrunch Disrupt 2025 قرار است رویکردهای نوینی را که به کسب‌وکارهای کوچک در فرآیند وام‌دهی کمک می‌کند به نمایش بگذارد. این شرکت با هدف افزایش دسترسی و کاهش مشکلات مالی برای این کسب‌وکارها به طراحی سیستم‌های مبتنی بر تکنولوژی‌های جدید پرداخته است. خواهیم دید که سایفر چگونه با به‌کارگیری فناوری‌های پیشرفته، روند وام‌دهی را ساده‌تر و سریع‌تر کرده است.
کسب‌وکارهای کوچک به عنوان ستون‌های اصلی اقتصاد هر کشور، همواره با چالش‌های متعددی در زمینه تأمین مالی مواجه بوده‌اند. این چالش‌ها می‌تواند شامل نرخ‌های بالای بهره، فرآیندهای پیچیده درخواست وام، و عدم اعتماد بانک‌ها به کارآفرینان تازه‌کار باشد. سایفر به عنوان یک دستاورد نوآورانه، سعی دارد با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، این موانع را برطرف کند.
مدیران سایفر معتقدند که این فناوری جدید قادر خواهد بود به صورت لحظه‌ای وضعیت مالی کسب‌وکارها را تحلیل کرده و پیشنهادات وام را مطابق با نیازهای خاص آنها ارائه دهد. از این طریق، فرآیند تأیید وام می‌تواند به طرز قابل توجهی کاهش یابد و زمان لازم برای دریافت این منابع مالی به حداقل برسد. این امر نه تنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند که سریع‌تر به منابع مالی دست یابند، بلکه می‌تواند باعث افزایش رشد اقتصادی در سطح کلان نیز شود.
پس زمینه
در چند سال اخیر، بازارها و نهادهای مالی مختلف بیشتر به سمت تسهیل فرآیندهای وام‌دهی برای کسب‌وکارهای کوچک متمایل شده‌اند. این تغییرات به دلیل توجه به اهمیت این بخش اقتصادی و تاثیرات مثبت آن در زمینه اشتغال‌زایی و رشد اقتصادی مشاهده شده است. به همین ترتیب، نوآوری‌ها در زمینه فناوری‌های مالی یا فین‌تک نیز مزایای بیشتری را برای مشتریان فراهم آورده است.
با توجه به روندهای جهانی، کسب‌وکارهای کوچک دیگر مجبور نیستند برای دریافت وام از پیچیدگی‌های سنتی سیستم‌های بانکی عبور کنند. در عوض، می‌توانند به پلتفرم‌های آنلاین مراجعه کرده و فرآیندهای درخواست وام را به سهولت انجام دهند. به همین دلیل، شرکت‌هایی مانند سایفر با هدف ارائه راه‌حل‌های هوشمند در این حوزه، در حال ظهور هستند. آنها با طراحی محصولات و خدماتی متناسب با نیازهای روز کسب‌وکارها، به دنبال بهبود شرایط مالی و تسهیل دسترسی به اعتبار هستند.
این نوع نوآوری‌ها به نهادهای مالی نیز این امکان را می‌دهند که با تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، ریسک‌های مرتبط با وام‌دهی را بهتر مدیریت کنند. به عبارت دیگر، با جلوگیری از ارزیابی‌های نادرست و متکی بر معیارهای دقیق‌تر، نه تنها به نفع کسب‌وکارها، بلکه به نفع خود نهادهای مالی نیز خواهد بود. این تغییرات می‌تواند منجر به ویژگی‌های مثبت در کل اقتصاد شود، از جمله افزایش نرخ‌های رشد و کاهش نرخ بیکاری.