Սինթետիկ տվյալներ ֆինանսների մեջ
Բացահայտեք ֆինանսների մեջ սինթետիկ տվյալների օգտագործման առավելությունները
Ֆինանսական կազմակերպությունները և տվյալների դերը
Տվյալները վճռորոշ դեր են խաղում ֆինանսական ոլորտում՝ խթանելով տեղեկացված որոշումների կայացումը, ռիսկերի կառավարումը, հաճախորդների պատկերացումները և կանոնակարգային համապատասխանությունը՝ միաժամանակ հնարավորություն տալով նորարարություն և արդյունավետություն ունենալ տվյալների վրա հիմնված ռազմավարությունների և լուծումների միջոցով: Սինթետիկ տվյալների օգտագործումը ֆինանսական կազմակերպություններին առաջարկում է գաղտնիության պահպանման լուծում՝ բարելավելու ռիսկերի գնահատումը, խարդախության հայտնաբերումը, ալգորիթմի ուսուցումը և ծրագրային ապահովման մշակումը: Ստեղծելով իրատեսական, բայց սինթետիկ տվյալների հավաքածուներ՝ ֆինանսական հաստատությունները կարող են օպտիմալացնել որոշումների կայացումը, բարելավել կանոնակարգային համապատասխանությունը և մշակել նորարարական ռազմավարություններ՝ չվնասելով հաճախորդների զգայուն տեղեկատվությունը:
Ֆինանսական կազմակերպություններ և սինթետիկ տվյալների օգտագործում
- Բարելավել խարդախության, փողերի լվացման դեմ պայքարի և անոմալիաների հայտնաբերման մոդելները
- Արագացնել բաց բանկային գործունեությունը և ձեռնարկությունների տվյալների փոխանակումը շահագրգիռ կողմերի հետ
- Իրականացնել տվյալների վրա հիմնված նորարարություն
- Ապահովել կարգավորող համապատասխանությունը տվյալների պաշտպանության խիստ կանոնակարգին
- Հաճախորդների անհատականացված պատկերացումներ՝ հիմնված բարձրորակ սինթետիկ տվյալների վրա
- Թվային բանկային արտադրանքի փորձարկման տվյալները
- Ապահով համագործակցություն և տվյալների փոխանակում
- Ապահովագրության տվյալների երկրորդային օգտագործման դյուրինություն
- Արտադրանքի արագացված զարգացում սինթետիկ տվյալների օգտագործմամբ
- Շուկա գնալու ժամանակի կրճատում
- Կանոնակարգային համապատասխանությունը տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերին
- Ապահովեք ալգորիթմի ուսուցում՝ առավելագույնի հասցնելով տվյալները և նվազագույնի հասցնելով գաղտնիությունը
Դեպքերի ուսումնասիրություններ
Ինչու՞ են ֆինանսական կազմակերպությունները դիտարկում սինթետիկ տվյալները:
- Մնացեք մրցակցությունից առաջ: Լուծումները, որոնք ֆինանսական կազմակերպություններին թույլ են տալիս ավելի խելացի օգտագործել տվյալները, կբարձրացնեն մրցակցային դիրքը:
- Նվազեցրեք տվյալների տրամադրման ժամանակը: Սինթետիկ տվյալներն արագացնում են տվյալների հասանելիությունը՝ նվազագույնի հասցնելով ռիսկերի գնահատումները, ներքին գործընթացները և տվյալների հասանելիության հարցումների հետ կապված բյուրոկրատիան:
- Փառասիրություն տo նորարարություն կատարել տվյալների հետ. Տվյալներով նորարարություն անելու հավակնությունը զգալի է ֆինանսական հատվածում։ Սինթետիկ տվյալները կարագացնեն այս հավակնության իրականացումը։
- Ապահովում է տվյալների գաղտնիության կանոններին համապատասխանությունը նվազագույնի հասցնելով իրական անձնական տվյալների օգտագործումը՝ առանց սինթետիկ տվյալների պատճառով մշակողներին խոչընդոտելու։
Ինչու՞ Սինթո:
Syntho-ն ֆինանսական կազմակերպությունների հետ աշխատելու մեծ փորձ ունի
Ֆինանսական կազմակերպությունների հետ աշխատանքի փորձ
Ծրագրի լայնածավալ ներգրավվածություն միջազգային բանկերի, ապահովագրական ընկերությունների և ֆինտեխ կազմակերպությունների հետ
Ժամանակային շարքի տվյալներ
Պլատֆորմն աջակցում է ժամանակային սերիաների տվյալներին (սովորաբար տեղին է գործարքների տվյալների, շուկայական տվյալների, ներդրումների տվյալների, իրադարձությունների տվյալների և այլնի համար):
Upsampling
Syntho-ն աջակցում է նմուշառմանը, որը թույլ է տալիս օգտվողներին ավելի շատ տվյալներ ստեղծել սահմանափակ տվյալների դեպքում, որոնք սովորաբար օգտագործվում են խարդախության հայտնաբերման և փողերի լվացման դեմ պայքարի ոլորտում:
Արդյոք դուք ունեք որեւէ հարց.
Խոսեք մեր ֆինանսական փորձագետներից մեկի հետ
Global SAS Hackathon-ի հպարտ հաղթողներ
Global SAS Hackathon-ի հաղթող Health Care & Life Sciences կատեգորիայում
Մենք հպարտ ենք հայտարարելու այդ մասին Syntho-ն հաղթեց առողջապահություն և կյանքի գիտություններ անվանակարգում ամիսներ շարունակ քրտնաջան աշխատելուց հետո գաղտնիության համար զգայուն առողջապահական տվյալները սինթետիկ տվյալներով բացելու վրա՝ որպես առաջատար հիվանդանոցի քաղցկեղի հետազոտության մաս:
Տվյալները սինթետիկ են, բայց մեր թիմն իրական է:
Կապվեք Syntho- ի հետ և մեր փորձագետներից մեկը լույսի արագությամբ կկապվի ձեզ հետ՝ ուսումնասիրելու սինթետիկ տվյալների արժեքը: