Oscilar - ai tOOler
Меню Закрити
Oscilar
☆☆☆☆☆
Управління фінансовими ризиками (1)

Oscilar

Платформа, яка використовує ШІ для допомоги в управлінні ризиками у фінансових технологіях.

Інформація про інструмент

Oscilar - це зручна платформа на основі штучного інтелекту, яка допомагає фінансовим технологічним компаніям управляти ризиками, такими як шахрайство та дотримання вимог, без необхідності в навичках програмування.

В основі Oscilar лежить мета заощадити цінний час для інженерних команд, автоматизуючи процеси прийняття рішень. Це означає, що фінансові технологічні компанії можуть зосередитися на тому, що дійсно важливо - покращенні своїх основних послуг - поки Oscilar займається управлінням різними ризиками, пов'язаними з їхньою діяльністю.

Однією з видатних особливостей Oscilar є її здатність навчатися та адаптуватися. Вона налаштовує свої процеси прийняття рішень щодо ризиків на основі специфічних даних компанії та поведінки користувачів, що значно зменшує обсяг ручної роботи, зазвичай необхідної для оцінки ризиків. Завдяки цій автоматизації не лише зменшується обсяг роботи, але й загальна ефективність аналізу ризиків також отримує значний приріст.

Oscilar розроблена з урахуванням зручності використання. Вона пропонує інтуїтивно зрозумілі інструменти, які дозволяють користувачам створювати правила та робочі процеси без знання програмування. Ви можете легко налаштовувати, тестувати та поступово впроваджувати ці правила за потреби, що робить її надзвичайно гнучкою для змінюваних обставин.

Ще одним потужним аспектом Oscilar є її можливості машинного навчання. Вона вимагає дуже мало позначених даних для початку і пропонує вам вибір використовувати її хостингові моделі або принести свої власні. Ця гнучкість означає, що ви можете налаштувати платформу під свої специфічні потреби в управлінні ризиками.

Крім того, Oscilar включає зручний центр даних, який без зусиль інтегрує як ваші власні бази даних, так і сторонні джерела даних. Ця інтеграція надає вам огляд ваших клієнтів та транзакцій в реальному часі, дозволяючи вам уважно стежити за рівнями ризику, оскільки вони змінюються.

На завершення, Oscilar має розумну систему управління справами, яка зменшує кількість необхідних ручних перевірок. Вона автоматично надає важливі дані про транзакції, що полегшує виявлення та позначення користувачів, які демонструють подібні патерни поведінки. Загалом, Oscilar спрощує прийняття рішень щодо ризиків, автоматизує оцінки та покращує ефективність прийняття рішень у фінансових технологіях.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Правила
  • Користувацькі розширені моделі машинного навчання
  • Автоматизація без коду
  • Просте створення правил та робочих процесів
  • Створює потоки прийняття рішень
  • З'єднує внутрішню та зовнішню інформацію
  • та ризики дотримання вимог
  • Зміни
  • Економить час інженерів
  • моделі машинного навчання
  • та запускає робочі процеси
  • Зменшує кількість ручних перевірок
  • та швидкісні лічильники через інтерфейс
  • Навчальні функції
  • Реальний час перегляду клієнтів та транзакцій
  • кредит
  • Визначає та позначає подібну поведінку
  • Змінює політики ризику за хвилини
  • Інтегрує дані 1-го та 3-го рівня
  • Не потрібно кодування для інтеграції
  • Готові до використання моделі машинного навчання
  • Уніфікована платформа для ризику
  • Налаштовувані робочі процеси прийняття рішень
  • Легка ітерація політик
  • Створено для фінансових технологій
  • Моніторить транзакції
  • Створює лічильники швидкості
  • Легкий у використанні інтерфейс без коду
  • Прискорює ручні перевірки
  • тести
  • Швидке прийняття рішень (менше 100 мс)
  • та кредиту.
  • Автоматизує більшість виборів
  • Живий 360-градусний перегляд клієнтів
  • Запобігає шахрайству KYC
  • шахрайство
  • Потребує мало позначених даних для машинного навчання
  • Гнучкий з хостинговими або самостійно створеними моделями
  • Адаптується до різних даних
  • Керує шахрайством
  • Автоматизує рішення щодо ризиків
  • Миттєве прийняття кредитних рішень
  • Автоматизує обробку справ
  • Ефективний процес аналізу ризиків
  • Запобігає захопленню облікового запису
  • Будує матричні моделі
  • Зменшує кількість ручних перевірок
  • Процес підключення торговців

Мінуси

  • Може не підходити для малих підприємств
  • Обмежене використання маркованих даних
  • Навчання залежить від даних користувача
  • Можлива надмірна залежність від автоматизації
  • Інструменти для створення правил
  • Потребує поетапного впровадження
  • Сфокусовано лише на управлінні ризиками
  • Складнощі з інтеграцією зовнішніх даних
  • Припускає, що дані доступні
  • Сфокусовано на фінансових технологіях