有效的风险监测植根于风险事件的早期识别

目前的风险监测流程是临时性的,从设计上看效率低下,仅就合规方面进行了优化,自2008年以来,这些流程已造成金融服务业逾360亿美元的罚款和损失。

由于无法大规模地访问关键数据源、完全的监督和数据科学能力,传统的分析师团队每天都要面对无数潜在风险,他们很难保持对这些风险的领先地位。

通过采用人工智能和ML,您可以彻底改变您在整个组织中识别和管理风险的方式。

分析过程改变了

介绍雷达

为您的控制中心及早识别、跟踪和报告风险事件

RADAR使用AI来理解大量非结构化数据,如全球新闻、公司文件和监管更新,从而改变您的风险监测和管理流程。

风险监控-超出合规范围

聚合

发现10倍以上的潜在风险事件

通过实时汇总全球新闻和监管信息,扩大您的分析师所监测的内容来源的广度和深度。

  • 8万+多语种新闻来源
  • 管理更新
  • 公司文件

聚合
监控

监控

跟踪智能搜索和nlp标签的重要内容

主动识别和监控与您的业务、交易对手和市场相关的已知和未知风险。

  • 560万个实体被确认
  • 2000多个风险、业务和行业类别
  • 最先进的情绪分析

报警

尽早发现新出现的风险并采取适当的行动

通过始终持续的风险监测、事件检测和警报,保持市场领先,并有远见地对事件作出反应。

  • 基于事件的内容聚类
  • 异常检测警报
  • 即时通知

报警
调查

调查

减少调查风险事件的时间高达70%

利用历史风险事件和情景,利用基于先例的情景分析来量化潜在影响。

  • 7年的历史风险事件
  • 超过4亿篇新闻文章
  • 事件摘要和时间轴

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风险集中的数据聚合、搜索和分析功能

你的分析师需要识别和监控已知和未知风险的一切

  • 全球新闻、监管更新和公司文件

    全球新闻、监管更新和公司文件

    通过实时访问关键数据源,扩大监控范围。

  • 历史事件数据库

    历史事件数据库

    在影响评估过程中利用7年的标记风险事件。

  • 可搜索的事件级和文章级标签和过滤器

    可搜索的事件级和文章级标签和过滤器

    识别nlp充实和元数据标签的重要之处。

  • 没有代码ML-powered过滤

    没有代码ML-powered过滤

    可训练的AI来建立公司和话题级别的过滤器。

  • 自动事件检测

    自动事件检测

    确保你在婴儿期就发现了风险事件。

  • 智能报警

    智能报警

    异常检测和事件检测功能。

  • 翻译内容

    翻译内容

    为您的分析师提供14种语言的翻译内容。

  • 改变了工作流程

    改变了工作流程

    数字化您的调查过程,同时保持审计跟踪。

在行动中看到它

联系我们就能独家使用我们的雷达测试版程序。

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