SAS^® Financial Crimes Analytics

Datenauswertung & Visualisierung

• Self-service data preparation.
• Importieren Sie Ihre eigenen Daten, verbinden Sie Tabellen und wenden Sie grundlegende Datenqualitätsfunktionen mit einfachen Drag-and-Drop-Funktionen an.
• Visuelle Interaktion mit Daten - Hinzufügen oder Ändern von Variablen, Entfernen von Ausreißern usw.

Entwicklung von Modellen

• Nutzen Sie Techniken des maschinellen Lernens, um Vorhersagemodelle über eine benutzerfreundliche visuelle oder programmiertechnische Schnittstelle zu erstellen.
• Sie können für jede Gruppe oder jedes Segment gleichzeitig Modelle erstellen und Ergebnisse verarbeiten, ohne die Daten jedes Mal sortieren oder indizieren zu müssen.

Modell-Validierung

• Validieren Sie die Modellbewertungslogik, bevor die Modelle in die Produktion gehen, indem Sie eine präzise Methodik und ein System verwenden, das automatisch jeden Test aufzeichnet, den die Bewertungsmaschine durchführt.
• Untersuchen und vergleichen Sie mehrere Ansätze, um schnell die optimalen Parametereinstellungen für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu finden - darunter Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, neuronale Netze, Support Vector Machines und Factorization Machines - durch einfache Auswahl der Option.

Einsatz des Modells

• Drag-and-Drop-Funktionalität, Best-Practice-Vorlagen, einfache Zusammenführungs- und Aufteilungsfunktionen, automatische Regelgenerierung und Modellbereitstellung mit einem Klick.
• Registrieren, validieren, verfolgen, überwachen und trainieren Sie analytische Modelle mithilfe eines wiederholbaren Rahmens, um sicherzustellen, dass sie gut funktionieren.
• Definieren Sie angepasste Arbeitsabläufe für verschiedene Modelltypen und bieten Sie denjenigen, die mit den Modellen interagieren oder sie interpretieren, eine einheitliche Sicht auf die Aktualität, Definition und Funktion der einzelnen Modelle.

Leistung des Modells

• Testen und vergleichen Sie analytische Modelle mit einer webbasierten Schnittstelle, die eine effizientere Modellverarbeitung und -verwaltung gewährleistet. 
• Verfolgen Sie den Modell-Lebenszyklus mit Leistungsbenchmarking-Berichten und Warnmeldungen.
• Erkennen Sie, wann ein Modell verfeinert oder ausgemustert werden muss, und überwachen Sie es fortlaufend. 
• Integrieren Sie das Modelltraining in die Verarbeitungsumgebung der Modellpipeline, um die Effizienz zu steigern.

Netzwerk Analytik

• Verschaffen Sie sich einen ganzheitlichen Überblick über Risiken, indem Sie komplette Kundennetzwerke visualisieren und komplexe, verborgene Beziehungen für tiefergehende Untersuchungen schnell aufdecken.
• Visualisieren und interaktives Erforschen des gesamten sozialen Netzwerks eines Unternehmens und seines Layouts.

Text Analytics

• Durchsuchen Sie wachsende Mengen von Textdaten, um Themen zu identifizieren, Schlüsselbegriffe zu extrahieren, die Stimmung zu analysieren und Korrelationen zwischen Wörtern mit der richtigen Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und Deep-Learning-Methoden sowie linguistischen Regeln zu erkennen. 
• Automatisches Erkennen von Beziehungen und Stimmungen in Textdaten, wodurch zeitaufwändige manuelle Analysen mit intelligenten Algorithmen und NLP-Techniken vermieden werden. 

Warnung & Fallmanagement

• Identifizieren, untersuchen und handeln Sie bei verdächtigen Aktivitäten schnell und einfach durch vorkonfigurierte Workflows, die den gesamten Lebenszyklus einer Untersuchung steuern.

Erweiterte Erkennung

• Wenden Sie Supervised Machine Learning Algorithmen an, um Alarme, die eine Untersuchung rechtfertigen, nach Priorität zu ordnen bzw. Alarme mit geringem Wert in den Ruhezustand zu versetzen.

AML-Optimierung

• Durchführung von Szenario-Effizienz, Was-wäre-wenn-Simulationen, Above-the-Line/Below-the-Line-Schwellenwertabstimmung und Ad-hoc-Rückblicken unter Verwendung statistischer Methoden und fortgeschrittener analytischer Verfahren.

SAS^® Viya^® Plattform

• Cloud-fähige und offene Analyse Plattform.
• Einheitliche Umgebung für alle analytischen Aufgaben, einschließlich Datenzugriff, Vorbereitung, interaktive Erkundung, Optimierung, maschinelles Lernen, KI, fortgeschrittene Modellentwicklung und -bereitstellung.
• Zentralisieren Sie die Verwaltung aller Open-Source- und SAS-Modelle, Abstammungen und Vorlagen und erhalten Sie so volle Transparenz und Kontrolle über alle Modellierungsaktivitäten.