Statice ist jetzt Teil der Anonos Data Embassy Platform

Die Technologie für synthetische Daten von Statice ist jetzt Teil von Anonos Data Embassy, der preisgekrönten Lösung für Datensicherheit und Datenschutz.

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Synthetische Finanzdaten für agile und konforme Projekte

Profitieren Sie bei der Arbeit mit sensiblen Daten in großem Umfang von unübertroffener Datenqualität und Compliance - mit synthetischen Finanzdaten.

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Synthetische Daten für Finanzunternehmen

Globale Unternehmen, die bereits synthetische Daten verwenden

Verarbeitung sensibler Daten ohne Beeinträchtigung der Privatsphäre

Für Finanzinstitute ist die Nutzung von Kundendaten auf Unternehmensebene aufgrund von Silos, Vorschriften und Sicherheitsbedenken nach wie vor eine Herausforderung.

Eine eingeschränkte Fähigkeit, Kundeninformationen als Quelle für neue Erkenntnisse zu nutzen, führt zu einem Verlust des Wettbewerbsvorteils

Synthetische Finanzdaten ermöglichen es Ihnen, die traditionellen Silos und Compliance-Hindernisse beim Zugriff auf und bei der Arbeit mit sensiblen Daten zu beseitigen.

Geben Sie Kundendaten einfach und sicher weiter, um KI- und Machine Learning-Aktivitäten voranzutreiben, bessere Produkte zu entwickeln und neue Umsatzpotenziale zu erschließen. Statistisch einwandfrei

Statistisch fundiert

Skalieren Sie Ihre Geschäftsabläufe mit hochwertigen Daten

Herkömmliche De-Identifizierungsmethoden verringern den Nutzen der Daten, so dass Sie nur minderwertige oder unzureichende Ergebnisse erhalten, die sich nicht für maschinelles Lernen oder Analysen eignen.

Synthetische Finanzdaten bieten einen den Originaldaten ähnlichen statistischen Wert. Sie können als direkter Ersatz für Ihre Data-Science-Aktivitäten eingesetzt werden.

Qualität der synthetischen Versicherungsdaten
Sekundärnutzung synthetischer Versicherungsdaten

Nachweislich privat

Erleichterung der sekundären Nutzung von Finanzdaten

Da Unternehmen nicht alle sekundären Verwendungszwecke von Daten vorhersehen können, ist eine umfassende Einholung der Zustimmung nicht praktikabel. Darüber hinaus kann die Maskierung von Daten zu Geldstrafen und zur Offenlegung von Daten führen, wenn eine erneute Identifizierung erfolgt.

Mit unserer die Privatsphäre wahrenden Methode können Sie synthetische Daten aus dem Anwendungsbereich der Vorschriften für personenbezogene Daten ausgliedern und so die Anwendung von Sekundärdaten vereinfachen.

Schnelle Generierung

Verkürzen Sie die Zeit bis zur Datenerfassung

Daten sollten die Produktentwicklung und Analyse vorantreiben, doch stattdessen hindern komplizierte und ineffiziente Prozesse Teams daran, auf Daten zuzugreifen, sie gemeinsam zu nutzen und zu verwenden.

Synthetische Daten erzeugen große Datenmengen, die für BI, Analyse, maschinelles Lernen, einfachen Zugriff und gemeinsame Nutzung verwendet werden können.

Zeit bis zu den Daten Synthetische Versicherungsdaten

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„Wir haben die Herausforderungen für Unternehmen in Bezug auf den Umgang mit ihren Daten erkannt und entwickeln zu diesem Zweck ständig neue Strategien und Tools. Dank der Technologie und Methodik von Statice zur Datenanonymisierung können Unternehmen ihre wertvollen Daten auf eine GDPR-konforme Art und Weise verwerten.“
Dr. Ulrich Störk, ehemaliger Vorsitzender der Geschäftsführung von PwC
Lesen Sie die Fallstudie
"Die Lösung von Statice hat uns dabei geholfen, prädiktive Analysen durchzuführen und unsere Hypothesen zu testen, während die Kundendaten sicher sind. Wir haben festgestellt, dass es eine nützliche Lösung für unser Data-Science-Team ist, um den Datenzugriff zu vereinfachen und sich auf unsere Datenprojekte, Optimierungen von Machine-Learning-Modellen und das Testen neuer Ideen zu konzentrieren."
Georg Russ, Datenwissenschaftler, Daten & Analytik La Mobilière
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Anwendungen synthetischer Finanzdaten

Vereinheitlichung der Kundendaten in allen Ländern

Interne oder externe Weitergabe synthetischer Kundendaten zwischen lokalen und internationalen Unternehmen, um sie den relevanten Beteiligten zur Verfügung zu stellen.

Nutzung von Daten für sekundäre Zwecke

Verringern Sie den Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften durch den Einsatz hochrepräsentativer synthetischer Daten bei Ihren Data-Science-Aktivitäten.

Trainieren Sie Algorithmen für prädiktive Analysen

Verbessern Sie Modelle zur Erkennung von Kundenabwanderung oder Betrug, indem Sie diese mit großen Mengen an synthetischen Fall- oder Transaktionsdaten trainieren.

⟶ Lesen Sie unsere Broschüre für weitere Verwendungen synthetischer Finanzdaten

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