Calidad de los datos para las finanzas y los seguros
Rompa con los conjuntos de datos dispares y aislados para conseguir una visión única y consolidada de sus clientes y proveedores de banca y seguros para los requisitos de cumplimiento AML, KYC y otros casos de uso.
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¿Lo sabías?
¿Cómo afectan los datos erróneos a las finanzas y los seguros?
Financiero
El24% de las aseguradoras afirma que «no confía mucho» en los datos que utiliza para evaluar y fijar el precio del riesgo.
Datos de dirección poco fiables
No existe ningún método infalible para verificar la información de las direcciones y geocodificar los valores de latitud y longitud.
Conjuntos de datos separados en silos
Imposible encontrar la visión correcta de los datos, ya que las aseguradoras tienden a extraer los datos de múltiples fuentes y proveedores.
Datos financieros de riesgo
Las instituciones financieras incurren en importantes pérdidas a largo plazo al basar las evaluaciones de riesgo en información falsa.
Infraestructura informática obsoleta
Un número considerable de datos financieros sigue basándose en sistemas mainframe obsoletos que plantean problemas de conversión de datos.
Digitalización lenta de datos
Las empresas financieras y de seguros experimentan una digitalización de datos lenta y gradual en comparación con otros sectores.
Normas de datos incoherentes
La falta de estructuras, modelos y definiciones de datos comunes y estandarizados crea registros duplicados.
Solución
DataMatch Enterprise - Gestione el riesgo financiero con confianza
DataMatch Enterprise de Data Ladder es un motor de calidad de datos y cotejo de carácter industrial diseñado para ayudar a los bancos y compañías de seguros a integrar y procesar más de 2.000 millones de registros para identificar las anomalías en las transacciones y los registros duplicados y llevar a cabo un cotejo preciso para identificar comportamientos fraudulentos.
Historias de clientes
Vea lo que dicen las instituciones financieras...
La herramienta paso a paso y en forma de asistente que le guía a través del proceso de creación de un proyecto. Es muy intuitivo y nos ha permitido construir todo tipo de proyectos e introducir todo tipo de fuentes de datos. Una de las razones por las que elegimos Data Ladder fue porque existe una función de importación a DB2 que nos permite entrar directamente en nuestra base de datos DB2. La interfaz nos permitió obtener buenos resultados y es muy sencilla de utilizar.
Como parte del sector de los seguros, tenemos que presentar informes internos. No pudimos hacer estos informes antes. Ahora, DataMatch™ se ha convertido en un elemento básico en el conjunto de herramientas con las que trabajo.
No puedo cuantificar en términos de dólares, ya que es nuevo, pero yo diría que representa miles de dólares, ya que es tiempo que no está siendo gastado por nuestros empleados
Beneficios para las empresas
¿Qué te aporta a ti?
Detectar el fraude financiero
Detecte la usurpación de identidad y la actividad de transacciones sospechosas con un mínimo de falsos positivos gracias a la coincidencia precisa de identificadores únicos y a la detección de registros duplicados.
Garantizar el cumplimiento de la normativa
Evite costosos litigios y sanciones aplicando normas estándar para los registros incoherentes, así como patrones personalizados para los datos confidenciales.
Minimizar los riesgos de las transacciones
Anticiparse a los riesgos de las transacciones, como la probabilidad de impago y otras señales de alerta, eliminando los conjuntos de datos aislados.
Acelerar la incorporación de los clientes
Elimine las fricciones para acelerar el proceso de recorrido del cliente con una visión única y consolidada de los datos en múltiples puntos de contacto.
Conciliar las entidades en conflicto
Resuelva los clientes similares que surgen de las variaciones de nombre, los errores de entrada de datos y las normas de datos incoherentes con las funciones de coincidencia y estandarización difusas.
Reducir los correos devueltos
Verifique las direcciones de los clientes y geocodifique para obtener los valores de latitud, longitud y ZIP+4 para mejorar la precisión del envío y reducir los costes de embalaje.
¿Quieres saber más?
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Fusionar datos de varias fuentes: desafíos y soluciones
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