Globale Unternehmen, die bereits synthetische Daten verwenden
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
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.
Nachweislich privat
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
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.
Interne oder externe Weitergabe synthetischer Kundendaten zwischen lokalen und internationalen Unternehmen, um sie den relevanten Beteiligten zur Verfügung zu stellen.
Verringern Sie den Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften durch den Einsatz hochrepräsentativer synthetischer Daten bei Ihren Data-Science-Aktivitäten.
Verbessern Sie Modelle zur Erkennung von Kundenabwanderung oder Betrug, indem Sie diese mit großen Mengen an synthetischen Fall- oder Transaktionsdaten trainieren.
