Boston, December 16, 2021 –金融犯罪による被害は拡大を続けており、金融機関は、損失を減らしながらカスタマー・エクスペリエンスの向上と効率性の追求、更に当局ルールの順守を両立させる新方法論を早急に確立しなければならない。そのような環境下、機会学習を使った不正検知の進展が注目すべき動向だと思われる。機械学習を使って分析テクニックを高度化させ、不正検知ロジックや不正管理ポリシーを最適化することができる。
本レポートでは、アイテ・グループが開発したベンダー評価フレームワークAite Matrixを活用し、ベンダー11 社(ACI Worldwide、DataVisor、FeatureSpace、Feedzai、GBG、INFORM、ISoft、LexisNexis Risk Solutions、NetGuardians、NICE ActimizeおよびSAS)の概要と、各社の総合的競争力を評価した。評価にあたっては、「ベンダー各社の企業としての安定性」、「優良顧客を獲得しているかどうか」、「製品の機能」、「クライアント・サービス」を重視した。
本レポートには図19点と表29点が含まれます(全141ページ)。アイテ・ノバリカ・グループのFraud & AMLセグメントをご契約のお客様は本レポートおよびチャートをダウンロードいただけます。
About the Author
Trace Fooshee
Trace Fooshee is a Strategic Advisor in the Fraud & AML practice at Datos Insights, covering fraud and data security issues. Trace has been leading business transformation initiatives for over 20 years. He started his professional career in Singapore, where he focused on delivering process automation solutions for banking and securities clients by way of workflow and document management-based transformations....
Other Authors
Chuck Subrt
Charles (Chuck) Subrt is the Director of Datos Insights' Fraud & AML practice, and he covers anti-money laundering and compliance issues. Chuck brings 20 years of legal and compliance experience and a deep expertise advising business leaders, driving change, and establishing strong, self-sustaining AML and financial crime compliance and risk management programs at a global financial services company. For the past 10 years, Chuck led multiple compliance functions for Sun...