BOSHQARUV SERVIS KOMPANIYALARIDA QARZDORLIKNI RAQAMLI MONITORING QILISH VA RISK BO‘YICHA SEGMENTATSIYALASH MEXANIZMI
Keywords:
boshqaruv servis kompaniyasi, majburiy badal, qarzdorlik, raqamli monitoring, risk segmentatsiyasi, billing, qarzdorlik yoshi, to‘lov intizomi, risk modeli, raqamli boshqaruv.Abstract
Maqolada boshqaruv servis kompaniyalarida majburiy badallar bo‘yicha qarzdorlikni aniqlash, uning davomiyligini raqamli monitoring qilish va to‘lov intizomi bilan bog‘liq risklarni segmentatsiyalash mexanizmi ishlab chiqilgan. Amaliyotda qarzdorlikni faqat uning umumiy summasi yoki qarzdor hisobvaraqlar soni orqali baholash qarzning shakllanish muddati, to‘lovlar takroriyligi va undirish istiqbolidagi farqlarni to‘liq aks ettirmasligi asoslangan. Shu sababli majburiy badallar bo‘yicha hisoblangan summa va real to‘lovni shaxsiy hisobvaraq hamda davr kesimida avtomatik solishtirish, qoldiq qarzdorlikni aniqlash, uning yoshini hisoblash va 0–30, 31–60, 61–90 hamda 90 kundan ortiq segmentlarga ajratishga asoslangan raqamli monitoring algoritmi taklif etilgan. Har bir segmentga mos boshqaruv choralari - avtomatik eslatma, qayta xabardor qilish, kuchaytirilgan monitoring va undirish choralarini ko‘rib chiqish mexanizmi ishlab chiqilgan. Taklif etilgan yondashuv “BSK-Raqamli Undirish” axborot-tahliliy tizimining sintetik DEMO bazasida funksional jihatdan sinovdan o‘tkazilgan. Test bazasida jami qarzdorlikning 72,5 foizi 90 kundan ortiq qarzdorlik segmentiga to‘g‘ri kelgan. Mazkur qiymatlar real BSK statistikasi sifatida emas, ishlab chiqilgan algoritmning qarzdorlik yoshini avtomatik aniqlash va ustuvor risk segmentlarini shakllantirish imkoniyatini tekshirish natijasi sifatida talqin etilgan. Tadqiqot natijalari qarzdorlikni statik hisob ko‘rsatkichidan dinamik boshqaruv obyektiga aylantirish zarurligini asoslaydi.
References
1. Rahimov, Q. E. (2024). Professional boshqaruv kompaniyalarini uy-joy fondini boshqarishga jalb etishning tashkiliy-iqtisodiy mexanizmlarini takomillashtirish [08.00.13 ixtisosligi bo‘yicha iqtisodiyot fanlari falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi avtoreferati]. Toshkent, 60 b.
2. Xadjaev, R. M. (2024). Raqamlashtirish sharoitida yirik shaharlarning uy-joy fondini boshqarishni takomillashtirish (Toshkent shahri misolida) [08.00.13 ixtisosligi bo‘yicha iqtisodiyot fanlari falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi avtoreferati]. Toshkent, 64 b.
3. Nurimbetov, R. I., Davletov, I. X., Xasanov, T. A., Rahimov, Q. E., & Sultanov, A. S. (2020). O‘zbekistonda uy-joy fondini boshqarish tizimi samaradorligini oshirish [Monografiya]. Navro‘z, Toshkent, 224 b.
4. Savvina, I. S. (2026). Обеспечение эффективности взаимодействия основных стейкхолдеров системы ЖКХ на основе цифровизации бизнес-процессов [Диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук]. Москва.
5. Alnaggar, A. M. M. M. (2022). Digital transformation in asset management organisations: Towards a data-driven approach for life cycle asset management [PhD thesis]. University College London, London.
6. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
7. Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. The Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. https://doi.org/10.1214/aos/1013203451
8. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2nd ed.). MIT Press.
9. O‘zbekiston Respublikasi. (2019-yil 7-noyabr). Ko‘p kvartirali uylarni boshqarish to‘g‘risidagi O‘RQ-581-son Qonun. Qonunchilik ma’lumotlari milliy bazasi — LexUZ.
10. O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti. (2026-yil 5-fevral). Ko‘p kvartirali uylarni boshqarish tizimini yanada takomillashtirish bo‘yicha qo‘shimcha chora-tadbirlar to‘g‘risidagi PQ-48-son qaror. Qonunchilik ma’lumotlari milliy bazasi — LexUZ.