Pakelkite savo skolinimo patirtį su geriausia P2P skolinimo platformos programine įranga
„Antier“ teikia neprilygstamą tarpusavio skolinimo programinės įrangos sprendimą bet kuriai įmonei, siekiančiai iš naujo apibrėžti savo skolinimo aplinką. Šio novatoriško sprendimo pagrindas – pažangus automatizavimo lygis ir dirbtinio intelekto valdomi algoritmai, užtikrinantys sklandų ryšį tarp skolininkų ir skolintojų, kartu gerinant veiklos efektyvumą ir spartinant paskolų apdorojimą.
Įsipareigoję užtikrinti saugumą ir atitiktį reikalavimams, naudojame sudėtingus daugiasluoksnius protokolus, kad užtikrintume saugios ir neskelbtinos naudotojų informacijos apsaugą. Mūsų tarpusavio skolinimo platformos programinė įranga sukurta atsižvelgiant į dinamišką reguliavimo aplinką, didinant suinteresuotųjų šalių pasitikėjimą. Susivienykite su „Antier“, kad pakeltumėte savo skolinimo operacijas į aukštumas, žadėdami transformacines galimybes tvariam augimui ir inovacijoms.
Kaip veikia tarpusavio skolinimo programinė įranga?
Mūsų tarpusavio skolinimo platformos programinės įrangos funkcijos
Daugiasluoksnė apsauga
KYC ir AML
Depozitinės sąskaitos sistema
Karšta piniginė
LVR skaičiavimas
Lankstus palūkanų skaičiavimas
perfinansuoti
Automatinis paskolų atnaujinimas
Administratoriaus skydelis – atskiras bankas
Ugdykite pasitikėjimą ir patikimumą skolinimo rinkoje naudodami patikimą P2P skolinimo platformos programinę įrangą
„Antier“ nutiesė novatorišką kelią P2P skolinimo programinės įrangos kūrimo srityje. Mūsų P2P skolinimo platforma aprūpinta išsamiu funkcijų rinkiniu, skirtu supaprastinti operacijas ir padidinti efektyvumą.
Sumažinkite riziką naudodami dirbtinio intelekto valdomą tarpusavio skolinimo programinę įrangą
Besivystančioje skolinimo ekosistemoje tradiciniai paskolų išdavimo ir rizikos vertinimo metodai sunkiai spėja neatsilikti. Mūsų P2P skolinimo platformos programinė įranga aprūpinta išskirtiniais dirbtinio intelekto modeliais, kurie apdoroja ir analizuoja didelius duomenų rinkinius, įskaitant kredito biuro ataskaitas, alternatyvius duomenų šaltinius ir skolininkų elgesio modelius. Šios analizės palengvina išsamių skolininkų profilių kūrimą, suteikdamos asmenims ir finansų įstaigoms galimybę pagrįstai patvirtinti paskolas ir optimizuoti palūkanų normų struktūras, kad būtų užtikrintas subalansuotas rizikos ir atlygio santykis.
Mes naudojame mašininio mokymosi (ML) algoritmus sudėtingoms užduotims automatizuoti, įskaitant dokumentų tikrinimą ir sukčiavimo aptikimą realiuoju laiku, operacijų optimizavimui ir platformos saugumo gerinimui. Naudodami mūsų dirbtinio intelekto valdomą P2P skolinimo programinę įrangą, įgyjate galią priimti pagrįstus, bet išmanius sprendimus dėl paskolų, tiksliai sumažinti riziką ir skatinti klestinčią P2P skolinimo ekosistemą.
„White Label“ P2P skolinimo platformos saugumo funkcijos
Duomenų šifravimas
JWT šifravimas
Apsaugos nuo paslaugų atsisakymo (DoS) sistema
Apsauga nuo paskirstyto paslaugų trikdymo
Apsauga nuo SQL injekcijos
Savarankiška XSS apsauga
Serverio pusės užklausų klastojimo apsauga
HTTP parametrų apsauga nuo taršos
Kelių prisijungimų su tais pačiais kredencialais prevencija
Mūsų administratoriaus skydelis apima
Daug duomenų talpinanti ataskaitų suvestinė
- Registruoti ir aktyvūs vartotojai
- Laukiantys ir patvirtinti KYC prašymai
- Sąlyginio deponavimo sąskaita
- Laukiantys ir patvirtinti KYC prašymai
- Bendra paskolų ir palūkanų suma
- Visų kriptovaliutų likutis
Lėšų ir užsakymų valdymas
- Skolinimosi ir skolinimo pavedimų sąrašas
- Sandorio santrauka
- Įmokų istorija
- Išstojimo istorija
Paskolų valdymas
- Paskolų KPI
- Finansų KPI
- Pasiūlymų istorija
- Pasiūlymų istorija
- Mokesčių valdymas
Realaus laiko ataskaitos
- Balanso ataskaita
- Prekybos ataskaita
- Pelno / pajamų ataskaita
Kodėl verta rinktis „Antier“ P2P skolinimo platformos kūrimui?
„Antier“ yra jūsų patikimas partneris, kai reikia sukurti patikimą ir pritaikomą tarpusavio skolinimo programinę įrangą. Mes suprantame, ko reikia norint sukurti patogią naudoti platformą, kuri jungia skolintojus ir skolininkus be jokių tarpininkų.
