Продукты и решения / Управление рисками предприятия

 
Продукты и решения
Аналитика
Высокопроизводительная аналитика
Управление данными
BI и Отчетность
Управление рисками
Решения по отраслям
Решения по задачам
- Кредитный скоринг
- Кредитные риски
- Рыночные риски
- Риск ликвидности
- Операционные риски
- Противодействие легализации
- Противодействие мошенничеству
Высокопроизводительное решение
Клиентская аналитика и CRM
Финансовая аналитика
Производственная аналитика
Отраслевые решения
Алфавитный указатель продуктов SAS
 

SAS Fraud Framework

Проблема мошенничества в любой сфере является одной из наиболее актуальных на сегодняшний день. С явлением мошенничество на сегодняшний день сталкиваются как банки и страховые компании, так и медицинские учреждения, и государственные органы, и т.д.
Преступники постоянно меняют тактику и схемы мошенничества, чтобы избежать обнаружения. Постоянный рост мошенничества говорит о том, что вчерашние методы выявления и предотвращения не работают. В сложившейся ситуации многие компании находятся в поиске технологий, которые бы позволили им выявлять случаи, подозрительные на мошенничество. Технологии выявления сомнительных случаев должны выявлять закономерности и определять общие, казалось бы, совсем не связанные между собой случаи – едва уловимые тенденции и признаки, которые могут укрыться от внимания даже самого опытного регулятора, андерайтера. Опираясь тридцатилетнем опыте работы в банковских и финансовых услуг, SAS может помочь остановить мошенничество, снизить риски и материальные потери.
Решение SAS Fraud Framework является комплексной системой для решения задач противодействия мошенничеству. SAS Fraud Framework предусматривает гибридный подход к выявлению мошенничества, обеспечивающий максимальную точность определения потенциальных мошенников и снижение показателя False Positive («ложное срабатывание») до минимально возможных значений (то есть снижение непродуктивной нагрузки на подразделение безопасности или подразделение, занимающиеся расследованиями мошеннических случаев).
Гибридный подход выявления мошенничества включает в себя пять блоков:

  • Набор известных экспертных и статистических правил;
  • Мониторинг отклонения поведения объектов от типичного (среднего) поведения;
  • Прогнозные модели, разработанные с применением инструментов Data Mining;
  • Анализ неструктурированной текстовой информации с применением инструментов Text Mining;

Выявление связей между объектами (клиентами, страховыми случаями, полисами, требованиями и т.д.) c применением инструмента построения и анализа социальных сетей.

В основе любой прогнозирующей модели лежат данные, а от их качества напрямую зависит точность получаемых прогнозов. Это простое правило зачастую является ключом к построению стабильной и надежной модели. Чтобы решить возможные проблемы качества данных, а также максимально сократить затраты на их сбор и консолидацию, SFF предлагает своим пользователям логическую структуру данных – DDS. Вся необходимая информация для DDS поступает из операционных систем, заявочных систем и прочих баз клиента через специальные процедуры ETL сбора, обработки и загрузки.

Для анализа данных и разработки моделей SFF предлагает своим пользователям простой в использовании, но одновременно весьма гибкий и многофункциональный инструмент - SAS Enterprise Miner. SAS Enterprise Miner обладает интуитивно понятным графическим интерфейсом для создания проектов по data mining и моделированию.

SAS Text Miner позволяет анализировать неструктурированные данные, а также использовать неструктурированные данные в моделях DataMining.
Одной из важнейших компонент SAS Fraud Framework является инструмент построения и анализа социальных сетей (SAS Social Network Analysis). Этот инструмент позволяет строить социальные сети и их анализировать, то есть вычислять характеристики связей, роли узлов, выделять в графе сообщества (группы узлов, связанных между собой) и т.п. Такие структуры взаимосвязей помогают выявлять организованные группы мошенников.
Результаты анализа социальных сетей можно использовать двумя способами:

  •  Визуализация части графа(сообщества или кластера), связанного с исследуемым объектом. Визуализация в SAS Social Network Analysis server, так же интерфейс позволяет просматривать развитие сети во времени.

  • Обогащение витрины данных, на основании которой строятся улучшенные скоринговые карты и модели, выявляющие «нестандартное поведение».
Управление рисками предприятия

The Economist

ДОПОЛНИТЕЛЬНО...

Основные шаги на пути создания эффективной системы управления рисками pdf
Комплекс решений для управления рисками в банках (брошюра) pdf
Управление кредитными рисками в банках (брошюра) pdf
Управление рыночными рисками промышленных компаний (брошюра) pdf
Статья «Лучше чем Базель» pdf
Мнения клиентов SAS
Banca Nazionale Del Lavoro
Банк "AXA"
Allianz Group 
Dominion (Энергетика) pdf
Entergy (Энергетика)  pdf
HSBC bank  pdf
Volkswagen bank  pdf
Laurentian Bank (Канада)  pdf
Контактная информация
  (+7 495) 937-41-51
  (+7 495) 937-41-55
  info@rus.sas.com