金融サービス向けDigital Intelligence

バーチャルバンキングを素早く実現 

非定型文書のレビューと分析

個人とビジネスの両方を深く理解する。

金融サービス会社が、自ら扱う複雑な書類のデータ分析を十分に行っていない場合、損失や金融犯罪のリスクが高まります。リスクを軽減するためには、保有するあらゆる情報を活用することがこれまで以上に重要になります。

自然言語処理により、文書、メディア、記録の分析を強化

自然言語処理(NLP)は、構造化されていない文書から価値あるデータや事実を検出し、クレーム、契約書、申請書、協定書、あるいはその他の顧客文書といった煩雑な文書の面倒なレビューを最適化するのに役立ちます。 貴重な事実は様々な情報源に隠されていることがあり、それを見つけ出すためには何百もの報告書や契約書などのデータを手作業で処理する必要があり、ミスが発生しやすいのが実情です。さらに、こうした作業には熟練した人材が必要となり、高いコストがかかります。 それだけでなく、手作業での調査は本質的に不正確で一貫性がなく、重要な情報を見逃すリスクも兼ねています。 こうしたデータやその他のデータソースを効率的に分析する機能は、銀行や保険会社、あるいはその他の金融サービス会社が現在および将来の顧客について健全な意思決定を行う上で非常に役立ちます。

機能と利点

自動化されたコンテンツ分析は、さまざまな顧客データや公開データに対して適用することができ、個人と企業の両方をより深く理解することができます。 

Benefits 170B 77X77

銀行の記録、クレーム、顧客ファイル(調査書類)、申請書など、幅広いデータをカバーする重要情報が含まれている可能性があるもの。

Benefits 117V 77X77

顧客の信頼性や信用度を示す財務報告書、法定命令書、構成書類、その他の証拠、ならびに顧客の投資家、パートナー、その他の第三者の信頼度を示す書類。

Benefits 189B 77X77

契約書、協定書、資産、財産の記述(顧客の財務状況を特徴づけることもできるため)。

Benefits 160V 77X77

各種裁判所のオンラインデータベースや司法検索システムに収録されている記録。

Benefits 105B 77X77

ニュース、ブログ、ソーシャルメディアのコンテンツ(顧客自身やその人の社会生活に関する重要な個人情報が含まれている場合があるため)。

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