Datenqualität für Finanzen und Versicherungen
Brechen Sie disparate, isolierte Datensätze auf, um eine einzige, konsolidierte Ansicht Ihrer Bank- und Versicherungskunden und -verkäufer für AML, KYC-Compliance-Anforderungen und verschiedene andere Anwendungsfälle zu erhalten.
Vertrauenswürdig von
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Wussten Sie das?
Wie wirken sich schlechte Daten auf Finanzen und Versicherungen aus?
Finanzen
24 Prozent der Versicherer geben an, dass sie „nicht sehr zuversichtlich“ sind, was die Daten angeht, die sie zur Risikobewertung und Preisgestaltung verwenden.
Unzuverlässige Adressdaten
Es gibt keine narrensichere Methode zur Überprüfung von Adressinformationen und zur Geokodierung von Breiten- und Längengraden.
Getrennte, isolierte Datensätze
Es ist unmöglich, die richtige Sicht auf die Daten zu finden, da die Versicherer dazu neigen, Daten aus verschiedenen Quellen und von verschiedenen Anbietern zu beziehen.
Riskante Finanzdaten
Finanzinstitute erleiden langfristig erhebliche Verluste, wenn sie ihre Risikobewertungen auf falsche Informationen stützen.
Veraltete IT-Infrastruktur
Ein Großteil der Finanzdaten basiert immer noch auf veralteten Mainframe-Systemen, die eine Datenkonvertierung erschweren.
Langsame Datendigitalisierung
In der Finanz- und Versicherungsbranche erfolgt die Datendigitalisierung im Vergleich zu anderen Branchen langsam und schrittweise.
Uneinheitliche Datenstandards
Fehlende gemeinsame und standardisierte Datenstrukturen, Modelle und Definitionen führen zu doppelten Datensätzen.
Lösung
DataMatch Enterprise - Finanzielle Risiken sicher managen
DataMatch Enterprise von Data Ladder ist eine leistungsstarke Datenqualitäts- und Abgleichs-Engine, die Banken und Versicherungsunternehmen bei der Integration und Verarbeitung von mehr als 2 Milliarden Datensätzen hilft, um Transaktionsanomalien und doppelte Datensätze zu identifizieren und einen präzisen Abgleich durchzuführen, um betrügerisches Verhalten zu erkennen.
Kundengeschichten
Lesen Sie, was die Finanzinstitute sagen...
Das schrittweise und assistentenähnliche Tool, das Sie durch den Prozess der Einrichtung eines Projekts führt. Es ist sehr intuitiv und ermöglicht es uns, alle Arten von Projekten zu erstellen und alle Arten von Datenquellen einzubinden. Einer der Gründe, warum wir uns für Data Ladder entschieden haben, war, dass es eine DB2-Importfunktion gibt, mit der wir direkt in unsere DB2-Datenbank gehen können. Mit der Schnittstelle konnten wir gute Ergebnisse erzielen und sie ist sehr einfach zu bedienen.
Als Teil der Versicherungsbranche müssen wir interne Berichte erstellen. Wir konnten diese Berichte vorher nicht erstellen. Jetzt ist DataMatch™ zu einem wichtigen Bestandteil der Tools geworden, mit denen ich arbeite!
Da es neu ist, kann ich es nicht in Dollar beziffern, aber ich würde sagen, dass es sich um Tausende von Dollar handelt, da es sich um Zeit handelt, die nicht von unseren Mitarbeitern verbraucht wird.
Geschäftliche Vorteile
Was springt für Sie dabei heraus?
Finanzbetrug aufdecken
Erkennen Sie Identitätsdiebstahl und verdächtige Transaktionsaktivitäten mit minimalen Fehlalarmen durch den genauen Abgleich eindeutiger Identifikatoren und die Erkennung von doppelten Datensätzen.
Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften
Vermeiden Sie kostspielige Rechtsstreitigkeiten und Strafen durch die Implementierung von Standardregeln für inkonsistente Datensätze sowie von benutzerdefinierten Mustern für geschützte Daten.
Minimierung der Transaktionsrisiken
Antizipieren von Transaktionsrisiken wie Ausfallwahrscheinlichkeiten und anderen Warnsignalen durch Beseitigung von Datensilos.
Beschleunigung der Kundeneinführung
Beseitigen Sie Reibungsverluste und beschleunigen Sie den Customer Journey-Prozess mit einer einzigen, konsolidierten Ansicht der Daten über mehrere Berührungspunkte hinweg.
Widersprüchliche Entitäten abstimmen
Lösen Sie ähnliche Kunden, die durch Namensvariationen, Dateneingabefehler und inkonsistente Datenstandards entstehen, mit Fuzzy-Matching- und Standardisierungsfunktionen auf.
Verringerung der Anzahl zurückgesandter E-Mails
Überprüfen Sie Kundenadressen und Geocodes, um Längen- und Breitengrade sowie ZIP+4-Werte zu ermitteln, um die Versandgenauigkeit zu verbessern und die Verpackungskosten zu senken.
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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
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Eine Kurzanleitung zur Adressstandardisierung und -überprüfung
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