МОШЕННИЧЕСТВО, AML & РЕСУРСЫ РАЗВЕДКИ БЕЗОПАСНОСТИ
Узнайте, как SAS может помочь вам держать плохих агентов на расстоянии.
В центре внимания: Основные данные аналитиков
Инвестируете в борьбу с мошенничеством? Узнайте, почему SAS является лидером.
SAS является лидером категории в квадранте Chartis RiskTech Quadrant для решений AML на основе торговли, 2022 год
"Решение SAS отличается сочетанием извлечения данных, объединения данных, аналитики документов и транзакций, аналитики KYC/AML и управления рабочими процессами. В частности, выделяется интеграция аналитики для торговых документов - для извлечения текста из изображений и проведения различных проверок на предмет мошенничества в торговле и индикаторов риска AML."
SAS названа лучшей в своем классе в Matrix: Ведущие платформы машинного обучения для борьбы с мошенничеством & AML
"SAS предоставляет целостную, открытую, эластичную и масштабируемую платформу, которая обеспечивает высокопроизводительную расширенную аналитику, разработку и развертывание моделей машинного обучения, а также принятие решений в режиме реального времени в различных сферах мошенничества и AML".
- Трейс Фуше, стратегический советник, & Чарльз Субрт, директор практики по борьбе с мошенничеством & AML, Datos Insights
SAS является лидером в рейтинге The Forrester Wave™: Управление мошенничеством на предприятиях, 3 квартал 2021 года
SAS - единственный поставщик, сохранивший позицию лидера с момента выхода отчета в 2013 году, и единственный поставщик в оценке 2021 года, получивший 5 из 5 баллов по критериям объяснимости модели и управления.
Компания SAS входит в пятерку лучших компаний RiskTech100 и является победителем в категории "Финансовые преступления - AML на основе торговли".
"Ежегодное признание SAS в качестве лидера Топ-5 RiskTech100 на протяжении 16 лет подряд не имеет себе равных, отражая глубокую отраслевую экспертизу и решения, которые помогают ее клиентам адаптироваться в условиях постоянно меняющихся рисков".
- Сидхартха Даш, директор по исследованиям, Chartis
SAS является лидером категории в квадранте Chartis RiskTech Quadrant для решений по борьбе с мошенничеством на предприятиях, 2021 год
"SAS предоставляет архитектуру, наиболее подходящую для того типа мошенничества, с которым борется организация - например, платежи в режиме реального времени и/или мошенничество с картами, мошенничество с приложениями и мониторинг депозитов".
- Фил Маккензи, старший специалист по исследованиям, Chartis
SAS - лучший в своем классе в рейтинге Matrix: Целостность платежей в здравоохранении
"SAS превосходит по возможностям и функциональности, дополненной интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, простотой внедрения и интеграции, а также поддержкой настройки".
- Инчи Кайя, стратегический советник, практика медицинского страхования, Datos Insights
Просмотрите последние электронные книги, вебинары, новости, блоги и многое другое.
Для просмотра ресурсов по типу выберите один из вариантов ниже.
-
- Выберите тип ресурса
- Технический документ
- Вебинар
- Article
- Customer Story
- E-Book
- Research
-
Технический документ
Building a foundation for innovation: Five steps to keep your AML program efficient and effectiveWhite paper
-
Технический документ
Explainable Artificial Intelligence for Anti-Money LaunderingAn automated AML system should catch suspicious activity and be able to explain why it did so in a way that’s satisfactory to regulators. While machine learning techniques promise significant innovations for anti-money laundering efforts, they’re contained in "black boxes." This is hard to justify to regulators, and many financial institutions hesitate to invest in the technology for their AML programs. This paper takes a deep dive into how you can use explainable artificial intelligence (XAI) techniques to overcome this obstacle.
-
Технический документ
How AI and Machine Learning Are Redefining Anti-Money LaunderingMachine learning can play a big role in the defense against money laundering, either to automate tasks that formerly required human intervention, such as managing the data to train models, or detect more financial crimes risk that rules and more basic analytic techniques might miss.
-
E-Book
Public procurement integrity at riskFraud, waste and abuse (FWA) take many forms, from duplicate invoices, ghost vendors and fake invoices to overbilling billing for goods. This e-book explores the procure-to-pay lifecycle, obstacles to spotting FWA, how to strengthen government procurement, hat's possible in the real world and how a data and AI-driven approach leads to greater productivity.
-
E-Book
5 Steps to a Unified Enterprise Customer Decisioning StrategyIn an era of unprecedented technology-driven disruption, banks are facing a dual challenge: Meeting rising customer expectations while navigating increasingly complex regulatory demands.
To remain competitive, banks must not only innovate but also streamline operations and foster greater collaboration across departments, breaking down traditional silos and working toward innovation.
How can banks simplify their operations, future-proof their services, and drive growth? Enterprise customer decisioning is the answer. This ebook describes five important steps to making better decisions faster with enterprise customer decisioning.
-
E-Book
Your journey to a GenAI future: A strategic path to success in bankingAs generative AI (GenAI) stands on the brink of revolutionizing how the world does business, the banking industry is starting to capitalize on it. Data is at the center of everything in banking. GenAI offers the potential to generate more value from this data by enabling new efficiencies and unlocking untapped value – and many banks are already reaping the benefits. From enhancing the customer experience to thoroughly transforming fraud detection, risk and compliance management and more, banks are beginning to realize the productivity and efficiency gains GenAI offers. The pressing questions for banking leaders now are how and where they can use GenAI most effectively going forward, and how to ensure it is fully adopted and scaled.
Our research findings are based on a new survey of 1,600 organizations across the globe from a wide range of industries. To better understand the banking industry perspective on GenAI, we examined responses from 243 senior leaders in the banking sector who are responsible for making decisions on GenAI strategy or data analytics.
This report reveals:
● How banks are implementing GenAI compared to other sectors.
● Which areas banks are seeing benefits in, and where banks feel less confident.
● How the banking sector’s investment in GenAI stacks up against other sectors, and where it is being spent.
● How banking firms can proactively prepare for the challenges of implementing GenAI to ensure a strong ROI.
-
E-Book
On the Road to Accelerating Claims AutomationMore than ever, insurance companies need to provide customers with seamless interactions that save them time, minimize hassle, and make them feel seen, understood, and cared for. Many are also exploring the use of AI for claims prevention – for example, by creating new risk mitigation services. All of this requires investment in digital technologies that work together to enable intuitive, Amazon-like customer experiences. This ebook explores how insurers can make the leap to digitally transformed, intelligent claims processes that customers love and increase operational efficiency and reduce costs.
-
Article
Fraud detection and machine learning: What you need to knowМашинное обучение является важной частью инструментария обнаружения мошенничества. Вот что вам нужно для начала работы.
