Financial Services

Altair 与金融服务组织(包括许多最大的全球银行、信用合作社和抵押服务提供商)合作的 30 年历史意味着我们了解分析如何在风险缓解、监管监督、新客户参与渠道、运营洞察力等领域为您提供帮助, 和更多。我们易于使用、无代码的数据转换、机器学习以及实时数据可视化和流处理平台使高管、财务分析师和数据科学家能够使用受监管、可信和准确的数据协作使用洞察力。

Machine Learning

Gartner® 多人数据科学和机器学习市场指南

了解 Gartner 为何将 Altair 命名为 Multipersona DSML 平台的代表供应商。

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和解

利用自动化工作流程,最大限度地减少整个企业的人际互动,并自动执行银行对账任务。整合数以千计的报告和电子表格,标准化报告格式并改进预测。与机器人处理自动化 (RPA) 的无缝集成有助于金融服务消除后台运营的低效率并降低成本。

贷款生命周期

简化贷款生命周期并降低风险。 Altair 在贷款入职、发起记分卡、贷款组合和服务、收款优化以及信用额度变更方面的经验只是全球许多银行和信用合作社使用单一分析平台的众多领域。

电子交易

分析市场状况和交易活动,做出明智的时机和执行决策。识别潜在的欺骗、报价填充、虚假交易和其他欺诈活动的案例。根据交易者承担的风险对交易者进行评分,并将他们当前的表现与过去的表现进行比较。分析实时和历史数据以查看所有交易活动并防止欺诈。




检测欺诈活动

来自客户和第 3 方系统的 PDF 或基于文本的报告的原始数据可能会由于双重支付、现金或计费方案或其他类型的公司欺诈而造成混乱。 Altair 数据准备解决方案可以自动从这些数据格式中提取和转换数据,并应用先进的欺诈检测技术,例如本福德定律或格式塔测试。使用 Altair 预测分析轻松生成和部署业务规则,以触发可能的欺诈活动。 Altair 的深度学习在对输入、输出之间的复杂关系进行建模以及在大量数据中发现欺诈模式方面非常有效。

信用来源

金融服务难以准确、透明且合规地对风险进行建模。当试图确定在向现有或新申请人提供信贷额度时谁可能给企业带来风险时,这尤其具有挑战性。借助 Altair,对基于风险的产品的申请人进行评分或创建信用额度增加或授权请求的预测评分的能力可以帮助金融服务组织更好地了解哪些人可能面临更大的信用贷款违约风险。有了这些知识,可以为拖欠的客户利用更好的收款方法和部署策略。

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金融营销分析

营销团队经常面临挑战,以预测客户将如何响应他们的活动。需要几个截然不同且截然不同的数据集来定制一个成功的营销活动,该活动可能专注于产品交叉销售和追加销售或新客户获取。 Altair 通过自动化和重复用于显示成功概率的机器学习模型中的流程,消除了开发营销分析活动的复杂性。针对可控和不可控变量的变化测试场景,使营销活动能够部署一种策略,使用正确的渠道,以正确的信息覆盖正确的受众。

电子交易

在电子交易中,决策延迟是代价高昂的——无论您是在处理股票、固定收益、外汇、期货还是商品。等待日终报告意味着您可能会错失盈利机会,或者无法对合规性威胁做出响应,直到为时已晚。 Altair 为交易员、量化分析师和合规官员提供了构建和部署自己的实时监控和分析系统所需的工具,而无需编写任何代码。 Altair 平台支持高频交易平台的特定要求,并允许它们对快速变化的市场事件立即做出反应。

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