CreditNova

Trang web credit score của tôi hoạt động như một hệ thống đánh giá tín dụng thông minh, sử dụng công nghệ AI multi-agent để phân tích toàn diện thông tin của người vay từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

🔄 Quy Trình Hoạt Động Chi Tiết

Bước 1: Thu Thập Thông Tin Từ Người Dùng

Khi người dùng truy cập trang web, họ sẽ gặp giao diện có 2 chế độ chính:

Chế độ User (Người Vay)

Người dùng điền vào form thông tin bao gồm:

• Thông tin cá nhân: Họ tên, tuổi, nghề nghiệp hiện tại

• Thông tin tài chính: Thu nhập hàng tháng, số tiền muốn vay, lý do vay

• Digital footprint: URL trang Facebook cá nhân, URL trang thương mại điện tử (Shopee, Tiki, etc.)

• Voice recording: Thực hiện một cuộc gọi mô phỏng với hệ thống và ghi lại âm thanh

👨‍💼 Chế độ Admin (Quản Lý)

Giao diện riêng biệt cho admin để:

• Xem tất cả các application đã submit

• Review credit scores đã được tính toán

• Quản lý và phê duyệt các khoản vay

Bước 2: Xử Lý Dữ Liệu Backend

Sau khi user submit form, dữ liệu được truyền về backend và khởi động chuỗi xử lý AI:

🤖 Manager Agent - Bộ Điều Phối Trung Tâm

• Nhiệm vụ: Tiếp nhận toàn bộ dữ liệu từ frontend

• Hoạt động: Phân tích loại dữ liệu và phân phối công việc

• Quyết định: Gửi text data + URLs cho Social Media Agent, gửi audio file cho Voice Analysis Agent

• Giám sát: Theo dõi tiến độ của các agent khác

Bước 3: Xử Lý Song Song Bởi 2 Agent Chuyên Biệt

📱 Social Media Analysis Agent

Input nhận được:

• Thông tin cá nhân của user

• URLs của Facebook và sàn thương mại điện tử

Quy trình xử lý:

1. URL Processing: Phân tích và xác định platform (Facebook, Shopee, Tiki...)

2. Data Crawling: Sử dụng tools chuyên dụng để truy cập và thu thập:

   • Lịch sử hoạt động trên Facebook (posts, interactions, check-ins)

   • Lịch sử mua sắm trên e-commerce (sản phẩm đã mua, frequency, giá trị)

3. Behavior Analysis: Phân tích pattern hành vi:

   • Thói quen chi tiêu

   • Mức độ hoạt động xã hội

   • Lifestyle indicators

4. Risk Assessment: Đánh giá các yếu tố:

   • Khả năng trả nợ dựa trên spending habits

   • Stability indicators từ job posts, location check-ins

   • Social proof từ network và interactions

Output tạo ra:

• Social Media Report: Báo cáo chi tiết về digital behavior và risk factors

Voice Analysis Agent

Input nhận được:

• File audio từ cuộc gọi mô phỏng

Quy trình xử lý:

1. Audio Processing: Xử lý file âm thanh, noise reduction

2. Speech-to-Text: Chuyển đổi speech thành text để phân tích nội dung

3. Voice Feature Analysis: Phân tích các yếu tố giọng nói:

   • Tone Analysis: Cao độ, nhịp điệu của giọng nói

   • Emotion Detection: Phát hiện cảm xúc (stress, anxiety, confidence)

   • Speech Pattern: Tốc độ nói, pauses, hesitation

4. Psychological Profiling: Đánh giá tâm lý:

   • Mức độ trung thực trong câu trả lời

   • Confidence level khi nói về tài chính

   • Stress indicators khi đề cập đến khả năng trả nợ

5. Content Analysis: Phân tích nội dung câu trả lời:

   • Consistency với thông tin đã điền

   • Reasoning ability

   • Financial awareness

Output tạo ra:

• Voice Analysis Report: Báo cáo tâm lý và credibility assessment

Bước 4: Tổng Hợp Và Chấm Điểm Cuối

Credit Scoring Agent - Bộ Não Đánh Giá

Input nhận được:

• Social Media Report từ Social Media Agent

• Voice Analysis Report từ Voice Analysis Agent

• Thông tin cơ bản từ user form

Quy trình xử lý:

1. Data Integration: Tổng hợp tất cả thông tin từ 2 reports

2. Pattern Recognition: Tìm kiếm correlations và patterns cross-platform

3. Risk Calculation: Áp dụng algorithms để tính:

   • Probability of default

   • Repayment capability

   • Overall creditworthiness

4. Score Generation: Tạo credit score trên thang điểm 300-850

5. Insight Generation: Phân tích chi tiết:

   • Điểm cộng: Những yếu tố tích cực (stable income, good social proof, confident voice)

   • Điểm trừ: Những red flags (overspending, stress indicators, inconsistent information)

   • Risk Factors: Những yếu tố có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

Output cuối cùng:

• Final Credit Score: Số điểm từ 300-850

• Comprehensive Report: Báo cáo chi tiết về pros/cons

• Recommendation: Approve/Reject với confidence level

Bước 5: Hiển Thị Kết Quả

📊 Admin Dashboard

• Hiển thị real-time tất cả applications

• Show detailed breakdown của từng credit assessment

• Provide tools để admin review và make final decision

• Statistical overview của system performance