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?

24%

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...

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.

PRIVATE

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.

Möchten Sie mehr wissen?

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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen

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