Qualité des données pour la finance et l'assurance
Éliminez les ensembles de données disparates et cloisonnés afin d’obtenir une vue unique et consolidée de vos clients et fournisseurs dans le secteur de la banque et de l’assurance pour les besoins de la lutte contre le blanchiment d’argent, de la conformité KYC et de divers autres cas d’utilisation.
En toute confiance
En toute confiance
Le saviez-vous ?
Comment les mauvaises données affectent-elles la finance et l'assurance ?
Financier
24 % des assureurs se disent « peu confiants » dans les données qu’ils utilisent pour évaluer et tarifer les risques.
Données d'adresse non fiables
Il n'existe pas de méthode infaillible pour vérifier les informations relatives aux adresses et pour géocoder les valeurs de latitude et de longitude.
Ensembles de données disparates et cloisonnés
Impossible de trouver la bonne vue des données car les assureurs ont tendance à tirer des données de multiples sources et fournisseurs.
Données financières risquées
Les institutions financières subissent d'importantes pertes à long terme en fondant l'évaluation des risques sur de fausses informations.
Infrastructure informatique obsolète
De nombreuses données financières sont encore basées sur des systèmes centraux obsolètes qui posent des problèmes de conversion des données.
Numérisation lente des données
Les entreprises du secteur de la finance et de l'assurance connaissent une numérisation des données lente et progressive par rapport aux autres secteurs.
Normes de données incohérentes
L'absence de structures, de modèles et de définitions de données communes et normalisées crée des enregistrements en double.
Solution
DataMatch Enterprise - Gérer le risque financier en toute confiance
DataMatch Enterprise de Data Ladder est un moteur de qualité et de rapprochement des données de niveau industriel conçu pour aider les banques et les compagnies d’assurance à intégrer et à traiter plus de 2 milliards d’enregistrements afin d’identifier les anomalies de transaction et les enregistrements en double et d’effectuer un rapprochement précis pour identifier les comportements frauduleux.
Témoignages de clients
Voyez ce que disent les institutions financières...
Cet outil, qui ressemble à un assistant, vous guide pas à pas dans la mise en place d'un projet. Il est très intuitif et nous a permis d'élaborer toutes sortes de projets et d'intégrer toutes sortes de sources de données. L'une des raisons pour lesquelles nous avons choisi Data Ladder est qu'il existe une fonction d'importation DB2 qui nous permet d'accéder directement à notre base de données DB2. L'interface nous a permis d'obtenir de bons résultats et elle est très simple à utiliser.
En tant que membre du secteur des assurances, nous devons fournir des rapports internes. Nous ne pouvions pas faire ces rapports avant. Maintenant, DataMatch™ est devenu un élément principal de ma suite d'outils avec lesquels je travaille !
Je ne peux pas le quantifier en termes de dollars puisqu'il est nouveau, mais je dirais qu'il représente des milliers de dollars puisque c'est du temps qui n'est pas dépensé par nos employés.
Avantages pour les entreprises
Qu'est-ce que vous y gagnez ?
Détecter les fraudes financières
Détectez les usurpations d'identité et les transactions suspectes avec un minimum de faux positifs grâce à une correspondance précise des identifiants uniques et à la détection des enregistrements en double.
Assurer la conformité réglementaire
Évitez les litiges et les pénalités coûteuses en mettant en œuvre des règles standard pour les enregistrements incohérents ainsi que des modèles personnalisés pour les données exclusives.
Minimiser les risques de transaction
Anticiper les risques liés aux transactions, tels que la probabilité de défaillance et d'autres signaux d'alerte, en supprimant les ensembles de données cloisonnés.
Accélérer l'accueil des clients
Éliminez les frictions pour accélérer le processus du parcours client grâce à une vue unique et consolidée des données sur plusieurs points de contact.
Réconcilier les entités en conflit
Résolvez les problèmes de clients similaires résultant de variations de noms, d'erreurs de saisie de données et de normes de données incohérentes grâce aux fonctions de correspondance et de normalisation floues.
Réduire le nombre de courriers retournés
Vérifier les adresses des clients et les géocoder pour obtenir des valeurs de latitude, de longitude et de ZIP+4 afin d'améliorer la précision des envois et de réduire les coûts d'emballage.
Veulent en savoir plus?
Consultez les ressources DME
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