エンティティ品質管理
データの問題を特定、把握、修正し、データ品質を継続的に向上させて、意思決定の精度、速度、信頼性を改善します。
Quantexaが提供するソリューションにより、組織全体の最重要課題を解決し、適切なタイミングで適切な意思決定を行えるようになります。
信頼性の高いデータ基盤を構築し、意思決定のためのコンテキストを提供します。
データの問題を特定、把握、修正し、データ品質を継続的に向上させて、意思決定の精度、速度、信頼性を改善します。
独自のエンティティ解決技術を使用して、優れた精度と拡張性を備えた高品質のゴールデンレコードを生成します。
顧客データを外部フィードと組み合わせることで、顧客データを階層へと自動的に接続します。
リアルタイムでリスクを発見して未知のリスクを特定し、正確なリスク格付を示します。
手作業のKYCプロセスを自動化および簡素化して、摩擦を減らし、コンプライアンスを向上させ、見込み顧客と新規顧客をより深く理解します。
大量のプロファイルを修正するKYCプロセスをより効率的にして、手作業とコストを削減し、変化する規制に継続的に対応します。
単一のツールを使用して高リスクな顧客に詳細な調査を実施し、レビューに一貫性をもたせて、よりすばやく正確なリスク決定を下します。
静的なプロセスとデューデリジェンストリガーイベントを自動化し、リスクを継続的に監視することで、動的なKYCアプローチを作成します。
借り手、取引相手、リレーションシップを総合的に捉え、エンタープライズリスクアセスメントに大変革をもたらします。
取引相手の階層、サプライチェーン、それらの関係をリアルタイムでより明確に理解し、リスクレジリエンスを高めることができます。
借り手のエコシステム内の差し迫った新興リスクを発見。先を見越してアラートを発信し、正確かつアクション可能な警告シグナルを表示します。
コンテキストに基づくアプローチで検知と防御を行うことにより、隠れた不正リスクを発見します。
詐欺被害者を特定して、疑わしい口座やネットワークを見つけ出し、よりスピーディに不正行為を防止ます。
顧客のライフサイクルおよびあらゆるビジネスと個人顧客の、不正行為による損失を削減します。
銀行や顧客への不正行為に関与している内部関係者(組織犯罪および単独犯)を検知します。
サプライヤーの誠実性に関するリスクが疑われる活動を特定し、それに関与している従業員とサードパーティを特定します。
リアルタイムかつ高度な機能を使用して内部データと外部データを統合し、脱税のリスクを統合的に把握します。
リスクの単一ビューを表示して、調査の効率をアップさせ、安全かつ効果的に商品を移動できるようにします。
直感的な分析、事案調査、事前の意思決定により、犯罪である詐欺や政府プログラムの不正管理を検知して阻止します。
請求と支払いを含む請求ライフサイクル全体、およびあらゆる請求チャネルまたは製品ラインにわたり、不正行為を発見、防止、ブロックします。
リスクの単一ビューにより調査の効率を高め、リアルタイムで安全かつ効果的に人の移動を行えます。
利用可能かつ関連性あるすべてのデータに対して複雑な調査を実行し、これまで確認できていない新たな不正行為のリスクを特定します。
見積りから更新まで、あらゆる流通チャネルや製品ラインにわたる保険引受顧客のライフサイクル全体で、不正行為を検知します。
コンテキストを使用して、経済犯罪や不正行為と戦うための統合アプローチにより、顧客、取引相手、複雑な関係を総合的に理解します。
調査を強化し、熟練のマネーロンダリング防止(AML)調査員をサポートして、リスクの全容をより簡単に把握できます。
国際貿易と通商に関連する、直接的および間接的なリスクの把握を徹底させます。
コルレス銀行チャネル全体のリスクをより広い視野で把握し、コルレス銀行ネットワークをより深く理解します。
取引相手と資本市場参入者のネットワークにおける、顧客と取引の総合的なビューを提供します。
AMLに対して顧客中心のアプローチを採用し、顧客以外の取引相手とその間接的な関係ネットワークを理解します。
内部データと外部データをリアルタイムで統合して、財務情報部門(FIU)の調査を優先順位付けしてサポートします。
コンテキストでカスタマーエクスペリエンスを向上させ、生産性を高めて、収益成長を促進します。
顧客とその複雑な関係の総合的な360度ビューを表示および探索できる機能を、顧客対応チームに付与します。
新規顧客獲得の機会をより迅速かつ簡単に特定し、優先順位を付けます。
顧客対応チームに、既存顧客に対するクロスセルとアップセルの機会を知らせて、財布内シェアを拡大します。
データに基づくインサイトを得て、最も解約する可能性の高い顧客を特定し、顧客を維持するための先を見越した措置を講じます。