合成データ
金融
金融分野で合成データを使用する利点を発見する
金融業界
銀行
- 詐欺、マネーロンダリング防止、異常検出モデルを改善する
- オープン バンキングと利害関係者との企業データ共有を加速する
- データドリブンなイノベーションを実現する
- 厳格なデータ保護規制による法規制へのコンプライアンスを確保
保険
- 高品質の合成データに基づいたパーソナライズされた顧客インサイト
- デジタル バンキング製品のテスト データ
- 安全なコラボレーションとデータ共有
- 保険データの二次利用が容易
フィンテック
- 合成データを活用した製品開発の加速
- 市場投入までの時間を短縮する
- データ保護規制への規制遵守
- データを最大化し、プライバシーを最小限に抑えることで、安全なアルゴリズム トレーニングを実現します。
77％
ビッグデータを活用しないと競争に負けてしまうのではないかと恐れる金融機関の割合
$ 4.88m
2024年のデータ侵害の平均コストは過去最高となる
9.5％
データエコシステムによりリソースの利用率が向上すると予測される
60％
データの 40% 以上を使用できない
金融組織
データの役割
データは金融業界で重要な役割を果たし、情報に基づいた意思決定、リスク管理、顧客洞察、規制遵守を推進するとともに、データ主導の戦略とソリューションを通じてイノベーションと効率化を実現します。合成データの使用により、金融機関はプライバシー保護ソリューションを活用して、リスク評価、不正検出、アルゴリズムのトレーニング、ソフトウェア開発を強化します。
現実的でありながら合成的なデータセットを作成することで、金融機関は意思決定を最適化し、規制遵守を改善し、機密性の高い顧客情報を損なうことなく革新的な戦略を開発することができます。 情報を表示します。
金融機関が合成データを検討するのはなぜですか?
競合他社に差をつける
金融機関がデータをよりスマートに活用できるようにするソリューションは、競争力を高める。 位置。
データ取得までの時間を短縮
合成データは、データアクセスに関連するリスク評価、内部プロセス、官僚主義を最小限に抑えることで、データへのアクセスを加速します。 リクエスト。
革新への野心
データあり
金融分野では、データによるイノベーションへの意欲が高まっています。合成データは、この実現を加速させます。 野心。
データプライバシー規制へのコンプライアンスを確保
実際の個人データの使用を最小限に抑え、合成データによる開発者の妨害なしにデータプライバシー規制への準拠を確保します。 データ。
グローバル
SASハッカソン
大手病院のがん研究の一環として、合成データを使用してプライバシーに配慮した医療データを解放するための数か月にわたる努力を経て、Syntho がヘルスケアおよびライフサイエンス部門で優勝したことを発表できることを誇りに思います。
ケーススタディ
弊社のクライアントの実際の成功事例をご覧ください。
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なぜシント？
金融機関との連携経験
国際銀行、保険会社、フィンテック組織との広範なプロジェクト関与
時系列データ
このプラットフォームは時系列データ (通常は取引データ、市場データ、投資データ、イベント データなどに関連します) をサポートします。
アップサンプリング
Syntho は、データが限られている場合にユーザーがより多くのデータを生成できるアップサンプリングをサポートしており、通常は不正行為検出やマネーロンダリング対策の分野で使用されます。
あなたの 合成
データ ガイド 今
合成データとは何ですか？
システムを教えてください。
なぜ組織はそれを使用するのですか？
開始するには？
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