金融服务数据解决方案

了解你的客户需要洞察客户生命周期, 快速连接整个组织的客户数据, 理解他们所处的环境.

在大多数情况下, 金融服务数据并不缺乏数量，而是数据的质量和完整性可能会造成非常严重的损害, 昂贵的头痛.

虽然以前依赖客户信息文件(CIF)来连接整个组织的数据, 最终用户仍然需要人工努力来跟上不断变化的客户数据-这种类型的数据管理通常会导致不正确的结果, 不完整的信息. 随着年龄的增长, CIFs协议的有效性可能会降低, 它们的设计方式根本无法有效地将它们与现有的核心银行流程集成.

这给您留下了一个不完整的客户视图, 其后果会逐渐影响到你的营销, 操作, 以及所有渠道的数据分析——以及监管, 风险管理, 和承销.

解决方案归结为一个问题， 360°全景. 利用强大的数据质量寻址功能和图形数据库技术的强大组合，意味着容易出错的多工具数据管理的时代已经一去不复返了, 未来会有更好的决定.

可见性和上下文创建了对客户数据的新级别的信任和洞察, 授权流线型的创建, 个性化的体验和服务是客户所期望的. 为了你的生意, 这意味着更大、更快速的投资回报率，以及保持竞争领先的能力.

满意的顾客，蓬勃发展的商机:还有比这更好的吗?

长期以来，金融服务机构一直是金融犯罪的目标, 反洗钱条例, 身份欺诈, 隐私/安全问题是最重要的.

合规处罚和罚款一直困扰着该行业, 这在很大程度上要归功于严格监管和不断变化的复杂法规——比如了解你的客户(KYC), AML, GDPR, 和CCPA, 举几个例子. 遵守这些规定并非易事, 而针对更多列表进行筛选和生成更多警报只会导致假阳性增加——高达98%, 事实上.

合规问题的成本不仅会影响组织的底线，还会影响品牌声誉和客户忠诚度. 关于这些问题的负面新闻传播得很快, 你的竞争对手只需点击鼠标, 不采取行动的后果太大，无法承担风险.
考虑到大多数筛选平台不包括数据质量或实体解析功能, 调查人员数据收集和警报审查的成本很高, 最好的解决办法是什么? 重新考虑端到端的筛选过程，在艰苦的过程开始之前提高数据的质量.

正确的财务数据解决方案提供完全可审计的匹配，以确保有效的数据质量和实体解决方案符合“反洗钱”和欺诈规定, 因此，您可以高效地检测并升级可疑活动的警报. 这意味着要避免假阴性, 减少误报, 并更快地解决警报-并节省您的调查团队宝贵的时间.

强大的金融服务 数据治理框架 在建立识别和实施与。相关的数据策略的过程中发挥关键作用 监管要求 而且 FCC. 它确保你可以很容易地搜索, 理解, 并信任跨系统的关键数据资产, 使更准确, 明智的决策和报告-产生更有效的风险评估，保护您组织的钱包和声誉.

对实体企业的需求一直在减少，这不是什么秘密, 鉴于数字渠道的兴起和消费者对便利的需求.

金融服务机构也不能幸免于这种趋势, 当涉及到分支位置优化时, 需要从战略上做出决策，以最大化这些巨额资本支出的回报.

这是什么 市场看起来像? 分支位置的最佳数量是多少 考虑到需求? 如果考虑翻新，哪些属性可能会产生最大的影响? 在这个过程中要考虑的问题似乎无穷无尽，但它们的答案都在于 数据驱动的位置分析 这使您能够实时可视化可信数据，甚至可以测试多个场景.

这些分析还有助于制定更明智的基于机会的销售目标, 根据每个分支机构独特的设施特点和市场动态量身定制-告别通常与每个地点的真正潜力不匹配的一揽子目标.

当此信息与 人口 和业务数据集，你正在你的道路上实现 主要业务目标 比如达到或超过年度产品水平收入和投资目标, 改进分支机构管理, 增长或保持市场份额, 而提高客户满意度得益于更好, 数据驱动的个性化服务.

不完整的, 不准确和理解不足的数据导致业务分析和报告不仅有缺陷, 但从长远来看是有害的——负面影响你了解客户的能力(KYC), 管理资产, 并实时识别和预防金融犯罪合规(FCC).

这就是为什么有很多金融服务公司 采取行动解决问题 通过迁移到云原生和其他数据现代化平台. 数据治理 在这里扮演关键角色吗.

随着业务和IT之间关系的发展, 对完整的数据目录和连接数据质量的全面数据治理的需求也是如此, 数据集成, 以及元数据管理，以加速和优化组织各级的分析.

A  成功的金融服务数据治理 该计划依赖于一个业务友好的框架，该框架无缝地为您的数据源提供企业范围的可见性, 使用, 政策, 质量, 以及监管要求. 业务和技术用户可以找到, 理解, 信任, 并利用整个组织的关键数据，从而实现更好的KYC结果, 提高金融风险和犯罪的能见度, 改进了分支机构的运作.

数据治理 企业规模数据质量的基础是什么. 两者都是对方成功的关键, 做得更大, 基于你可以信任的数据做出更好的决定.

这就是为什么必须使用集成的解决方案 行业领先的数据质量解决方案 -少花时间怀疑你的数据，多花时间把业务带到新的高度.

整个金融服务领域, 组织正在努力更好地了解他们的客户, 市场趋势, 投资机会, 以及可能影响盈利能力的新举措, 比如ESG的成长.

可信的分析和预测数据模型可以在达到理解的峰值水平方面发挥重要作用, 但是它们要求准确, 一致的, 和上下文数据. 即使他们有大量的内部业务数据, 金融服务机构也在寻求可信的第三方数据，为具有新的相关属性的分析模型提供动力，以获得有意义的见解.

与 超过9000个数据属性 描述人物, 的地方, 以及任何给定地点的无数细节, 金融服务公司将处于有利地位，能够获得所需的信息，从而满怀信心地推动业务向前发展，并在竞争中保持领先地位.