金融服务

Financial Services

Altair 与金融服务机构合作的 30 年历史,包括许多全球最大的银行、信用合作社和抵押贷款服务提供商,这意味着我们了解分析如何在风险缓解、监管监督、新客户参与渠道、运营洞察等领域为您提供帮助, 和更多。我们易于使用、无需代码的数据转换、机器学习以及实时数据可视化和流处理平台使高管、金融分析师和数据科学家能够使用受监管、可信和准确的数据协同使用洞察力。

Data Preparation

Gartner Peer Insights“客户之声”

了解 Altair 为何被评为 2020 年数据准备工具客户之选。

阅读报告

Reconciliation

和解

利用自动化工作流程,最大限度地减少整个企业的人工交互并自动执行银行对账任务。整合数以千计的报告和电子表格,标准化报告格式并改进预测。与机器人处理自动化 (RPA) 的无缝集成有助于金融服务消除后台运营的低效率并降低成本。

Lending Lifecycle

借贷生命周期

简化贷款生命周期并降低风险。 Altair 在贷款入职、发起记分卡、贷款组合和服务、收款优化以及信用额度变化方面的经验只是世界上许多银行和信用合作社使用单一分析平台的众多领域。

Electronic Trading

电子交易

分析市场状况和交易活动,以做出明智的时机和执行决策。识别潜在的欺骗、报价填充、虚假交易和其他欺诈活动的案例。根据交易者承担的风险对他们进行评分,并将他们当前的表现与过去的表现进行比较。分析实时和历史数据以查看所有交易活动并防止欺诈。


检测欺诈活动

检测欺诈活动

来自客户和第 3 方系统的 PDF 或基于文本的报告中的原始数据可能会由于双重支付、现金或计费方案或其他类型的公司欺诈而造成混乱。 Altair 数据准备解决方案可以自动从这些数据格式中提取和转换数据,并应用先进的欺诈检测技术,例如本福德定律或格式塔测试。使用 Altair 预测分析轻松生成和部署业务规则,以触发可能的欺诈活动。 Altair 的深度学习在对输入、输出之间的复杂关系建模以及在大量数据中发现欺诈模式方面非常有效。

信用来源

信用来源

金融服务难以准确、透明且合规地对风险进行建模。当试图确定在向现有或新申请人提供信贷额度时谁可能会给企业带来风险时,这尤其具有挑战性。借助 Altair,对基于风险的产品的申请人进行评分或创建信用额度增加或授权请求的预测评分的能力可以帮助金融服务组织更好地了解谁可能面临更大的信用贷款违约风险。有了这些知识,就可以为拖欠客户提供更好的催收方法和部署策略。

了解信用合作社和银行业务的解决方案

了解如何使用记分卡将风险降至最低并增加收入

试用 Altair 的数据分析解决方案

从这里开始
金融营销分析

金融营销分析

营销团队经常面临预测客户将如何响应他们的活动的挑战。需要几个截然不同且截然不同的数据集来定制成功的营销活动,这些活动可能侧重于产品交叉销售和追加销售或新客户获取。 Altair 通过自动化和重复用于显示成功概率的机器学习模型中使用的流程,消除了开发营销分析活动的复杂性。针对可控和不可控变量的变化测试场景使营销活动能够部署策略,使用正确的渠道以正确的信息传达正确的受众。

电子交易

电子交易

在电子交易中,决策的延迟代价高昂——无论您是在处理股票、固定收益、外汇、期货还是商品。等待日终报告意味着您可能会错过有利可图的机会或无法应对合规性威胁,直到为时已晚。 Altair 为交易员、量化分析师和合规官提供了构建和部署自己的实时监控和分析系统所需的工具,而无需编写任何代码。 Altair 平台支持高频交易台的特定要求,并允许他们对快速变化的市场事件立即做出反应。

Featured Resources

推进您的 RPA 计划

在财务报告中降低硬成本、节省时间并提高输出质量。

数据表

使用数据分析防止金融欺诈的指南

财务欺诈有无数种形式,涉及业务的许多不同方面,包括:保险和政府福利索赔、零售退货、信用卡购买、税务信息的漏报和误报,以及抵押贷款和消费贷款申请。

电子指南

加速日常借记对账的异常报告

了解银行和信用合作社如何使用 Altair Monarch 在日常借记卡对帐流程中自动识别异常,从而每年节省数百小时。我们将演示如何从核心银行系统和借记处理解决方案中提取和转换数据,并使用过滤和计算字段来识别需要调查的交易。

2020 年数据分析峰会

Altair Visual Analytics 是 Fl​​exTrade 证券交易程序的核心元素

银行、对冲基金、资产管理公司和其他金融公司使用 FlexTrade 软件来降低交易成本、提高交易速度并提高交易业务的盈利能力,同时保持遵守所有适用的银行法律和法规。

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