SAS заняла первое место среди поставщиков аналитических решений для задач противодействия мошенничеству и отмыванию доходов
Решение SAS Financial Crimes Analytics возглавило рейтинг Aite Matrix.
Компания SAS признана лучшим поставщиком на рынке ML-платформ для борьбы с мошенничеством и отмыванием денег согласно рейтингу Aite Matrix: Leading Fraud & AML Machine Learning Platforms от независимой консалтинговой компании Aite-Novarica Group. При его составлении продукты 11 ведущих поставщиков оценивались по четырем параметрам: способность закрывать различные задачи компаний-заказчиков, устойчивость поставщика и его возможность инвестировать в развитие продуктов, а также функциональные характеристики решения и удовлетворенность пользователей самим решением и его технической поддержкой. По всем четырем параметрам решение SAS Financial Crimes Analytics набрало высочайшие оценки – от 90% и более, что обеспечило компании SAS уверенное первое место в рейтинге.
Особенно высокие показатели SAS получила по критериям «функциональные характеристики решения» – 93% и «потенциал для клиента», то есть возможность покрывать любые задачи с помощью продукта – 96%. Устойчивость бизнеса поставщика, оцененная у SAS в 95%, и ранее никогда не имела меньших оценок. Составители рейтинга также отметили следующие сильные стороны решений SAS:
Простота использования. Согласно отчету, независимо от уровня технической подготовки и на всех этапах жизненного цикла аналитических моделей – от разработки до применения – решение SAS Financial Crimes Analytics предоставляет сотрудникам аналитической команды простой, мощный и автоматизированный способ решения поставленных задач. При этом эксперты отмечают, что возможности решений SAS позволяют оставлять за пользователями системы выбор – использовать автоматизированные инструменты по построению моделей или же самостоятельно создавать пользовательские модели машинного обучения.
Высокая результативность моделей. Платформа SAS позволяет использовать как встроенные алгоритмы машинного обучения, так и задействовать автоматизированное машинное обучение (Auto-ML). Широкий выбор типов аналитических моделей, подходов к их разработке и применению, а также возможности по непрерывному мониторингу моделей обеспечивают в совокупности их высокую эффективность, интерпретируемость и стабильность.
Легкость внедрения. В отчете подчеркивается, что клиенты SAS довольны производительностью решений и простотой интеграции с уже имеющимися у них инструментами, что вкупе с высокой оценкой экспертизы команды внедрения SAS позволяет говорить об относительно небольших сроках реализации проекта. В то же время функциональные возможности решений SAS, включающие все самые современные инструменты, позволяют команде внедрения разработать невероятно сложные алгоритмы, способные предотвратить даже самые изощренные схемы мошенничества и отмывания средств.
«SAS в очередной раз подтвердила свою репутацию эксперта в сфере аналитических решений для борьбы с мошенничеством и отмыванием денег, – говорит Чак Сабрт (Chuck Subrt), директор направления по борьбе с мошенничеством и отмыванием денег, Aite-Novarica Group. – SAS Financial Crimes Analytics – мощный, многофункциональный и при этом интуитивно понятный инструмент, предполагающий глубокую интеграцию и обеспечивающий максимальную автоматизацию бизнес-процессов и повышение их эффективности. Помимо классического развертывания системы в инфраструктуре заказчиков, решение может быть представлено в виде облачной или контейнерной архитектуры, с возможностью применения так популярных сегодня open source технологий. Иными словами, SAS не просто предлагает продукт как таковой, а создает корпоративную платформу, которая обладает мощным аналитическим арсеналом и дает клиенту гибкие возможности для управления рисками и своевременного принятия решений».
«Недавнее исследование существующих на рынке AML-технологий, проведенное Ассоциацией сертифицированных специалистов по борьбе с отмыванием средств (ACAMS), показывает, что финансовые организации быстрее решаются на внедрение глубокой аналитики, чтобы повысить точность выявления подозрительных операций и эффективность расследований, лучше соответствовать требованиям регуляторов и уменьшить операционные расходы за счет автоматизации, – говорит Дэвид Стюарт (David Stewart), директор SAS по решениям для предотвращения финансовых преступлений и AML. – Признание, полученное от независимых экспертов Aite-Novarica Group не только подтверждает лидирующие позиции SAS на рынке аналитики, но и подчеркивает, что у компании есть необходимые знания и опыт, чтобы помогать клиентам бороться с финансовыми преступлениями, а также масштабировать и развивать их AML-экосистемы в зависимости от меняющихся потребностей».
Консалтинговая компания Aite-Novarica Group обладает огромным опытом на рынке финансовых услуг. В число ее экспертов входят бывшие руководители технологических, стратегических, операционных направлений, а также ведущие исследователи и консультанты. Рейтинг Aite Matrix составляется Aite-Novarica Group на основе запатентованной методологии, которая предполагает сбор и изучение подробной информации о продукте, знакомство с возможностями, в том числе в ходе демонстрации, а также независимую оценку клиентских отзывов.
Справочная информация
Компания SAS является признанным лидером в сфере решений для анализа данных и партнером по инновациям для более чем 70000 организаций по всему миру. Помимо программного обеспечения, своим заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку.
В России и странах СНГ SAS работает с 1996 года. Здесь клиентами SAS являются банки, страховые компании, организации розничной торговли, агропроизводители и другие компании.
Подробная информация – на веб-сайте компании: http://www.sas.com/russia.
Контакты для СМИ
- PR-менеджер SAS Россия/СНГ
Евгения Щуцкая
Тел. + 7 (495) 252-41-51
Моб.: + 7 (903) 746 76 92
По итогам оценки Aite-Novarica Group, компания SAS получила наибольшее число баллов среди 11 лидирующих поставщиков платформ для противодействия мошенничеству и борьбы с финансовыми преступлениями.