SZOLGÁLTATÁSOK

Adatmenedzsment

Az adatmenedzsment az adatok elérésének, feldolgozásának, felügyeletének és elemzésének összefoglaló elnevezése, amely az adatok gyűjtését és tárolását is támogatja. Az adatfolyamok különböző adat- és felhőplatformokon történő tudatos kialakítása, kezelése és optimalizálása által a szervezetek jobban megérthetik adataikat, fejleszthetik folyamataik működését és megalapozottabb döntéseket hozhatnak stratégiájuk megvalósítása során. Az adatmenedzsment a hatékony adatkezelés és az analitika egyik alappillérét jelenti, és egyúttal a mesterséges intelligencia (MI) megoldások bevezetésének egyik kritikus elemét is.

Adatelérés

Az adatelérés az adatbázisokban és egyéb adattárházakban tartott adatok tárolását, visszakeresését és a tárolt adatokkal kapcsolatban végzett műveletek összességét jelenti.

A SMADS mind felhőben, mind lokálisan tárolt adatok tekintetében a hibamentes adatkapcsolatot és adatmozgatást biztosító legjobb SAS technológiák bevezetése mellett különböző adateléréssel kapcsolatos szolgáltatásokat is nyújt:

• Transzparens és jól méretezhető eszközök használata révén valós idejű, teljeskörű és biztonságos hozzáférés kialakítása az adatvagyonhoz;
• Adatbázisok optimalizálása, ami felgyorsíthatja az adatfeldolgozást, minimalizálhatja az adatmozgatási igényt, ezáltal racionalizálva a feldolgozási műveleteket és csökkentve a felesleges erőforrás-felhasználást;
• Az elszeparált adatszigetek felszámolása, és az adatokkal kapcsolatos egyéb kihívások kezelése a szervezeten belüli együttműködés javítása és a működési hatékonyság növelése érdekében;
• Jövőbe mutató adatvízió és adatbázis modell kialakítása.

Adatelőkészítés

Az adatelőkészítés az adatfeldolgozási folyamat első szakasza, amely során a nyers adatokat a további feldolgozás, illetve az analitikai és MI projektek számára legalkalmasabb formára hozzuk.

A SMADS a SAS adatintegrációra, adattranszformációra és adatminőség-kezelésre tervezett eszközeinek bevezetése mellett különböző adatelőkészítéssel kapcsolatos szolgáltatásokat is nyújt*:

• Grafikus, intuitív eszközökkel vagy programozói felületen hatékony, átlátható adatelőkészítési lépések kialakítása és robosztus, automatizálható adatfolyamokba szervezése a magas minőségű, megbízható és konzisztens adatszolgáltatás érdekében;
• A meglévő adatgyűjtési és feldolgozási folyamatok egyszerűsítése és optimalizálása a folyamatok gyorsítása és pontos végrehajtása céljából;
• A feldolgozás során az adatokban talált anomáliák gyűjtése és jelzése, a zajjal terhelt, hiányos vagy hibás adatok tisztítása.

* Csapatunk az adatelőkészítést SAS mellett SQL alapú szoftverekkel, és az arra legalkalmasabb open source eszközökkel is prémium minőségben hajtja végre.

Adatvagyon-kontroll

Az adatintegritás az adatéletciklus tudatos kezelése, a jogszabályi megfelelés, illetve az analitikai és MI projektek átláthatósága mellett az adatok és azok eredetének megértésén alapul. Az adatvagyon-kontroll a teljes adatéletciklusra vonatkozó magas adatminőséget és az üzleti célokat támogató valós adatfelügyelet végrehajtását egyaránt biztosító adatmenedzsment koncepció, amely az adatokba vetett bizalom egyik legfontosabb alapja.

A SMADS az adatok származását és a fennálló kapcsolatokat feltáró és vizuálisan szemléltető SAS megoldás bevezetése mellett különböző adatvagyon-kontrollal kapcsolatos szolgáltatásokat is nyújt:

• Stabil alap, stratégia és struktúra megvalósítása minden adatmenedzsment gyakorlat számára az adatok szervezeti egységeken átívelő eszközként történő használata céljából;
• Konzisztens adatelérés kialakítása az adatökoszisztéma egészére kiterjedő adatminőség biztosítása érdekében;
• Adatminőségi riportok és egyéb jelentések készítése;
• A megfelelő adatok biztonságos és célzott szállítása az integritás garantálására.

Analitika és MI

Az analitika a számítógép-tudomány egy olyan területe, amely matematikát, statisztikát és gépi tanulást (ML) egyaránt használ az adatokban rejlő mintázatok azonosítására. Ezzel szemben a mesterséges intelligencia (MI) technológiák olyan összessége, amely az emberhez hasonló gondolkodás és képességek mutatását teszi lehetővé a gépek számára. Míg az analitika elsősorban a történeti adatokból kinyert összefüggésekre és tendenciákra összpontosít, addig az MI a jövőbeli lehetőségeket mutatja, és folyamatosan tanul az új adatokból. Az analitika és az MI kombinálása éppen ezért az adatokban lévő tudás és érték maximális kiaknázását teszi lehetővé, új szintre emelve ezáltal a vállalatok működési hatékonyságát, az innovációt és az ügyfélkapcsolatok kezelését. A két terület ötvözése forradalmasítja az alkalmazott adatvezérelt megoldásokat, teljesen új megvilágításba helyezve az automatizációt és a döntéshozatalt is.

Statisztikai elemzések

A statisztikai elemzés az adatok mögötti mintázatok és trendek megismerése céljából alkalmazott adatgyűjtés, feltárás és szemléltetés önálló tudománya.

A SMADS a SAS ad hoc adatintegrációra és elemzésre tervezett eszközének bevezetése mellett számos statisztikai elemzéssel kapcsolatos szolgáltatást is nyújt*:

• Véletlen, nemvéletlen, kombinált és mesterséges mintavételek;
• A sokaság egy vagy több ismérv szerinti leírása az alapstatisztikai mutatóktól az ismérvek közötti kapcsolatokig;
• Standardizálással és indexszámítással történő összehasonlítás;
• Pont- és intervallumbecslés, hipotézisvizsgálat és statisztikai próbák végrehajtása;
• Lineáris és nemlineáris, továbbá logisztikus regressziós modellek fejlesztése, a modellekkel végrehajtott becslés;
• Főkomponens- és faktoranalízis;
• Diszkriminancia- és klaszteranalízis;
• Sztochasztikus és determinisztikus idősorelemzés, idősoros regressziók fejlesztése, a modellekkel történő előrejelzés;
• Optimalizációs problémák megoldása lineáris és nemlineáris programozással, illetve szimulációs eljárásokkal.

* Csapatunk a statisztikai elemzéseket SAS mellett az arra legalkalmasabb open source eszközökkel is professzionális szinten készíti.

Adatbányászat és gépi tanulás

Az adatbányászat a rejtett, korábban ismeretlen, de potenciálisan hasznos tudás nagytömegű adatokból történő nem triviális kinyerését jelenti. Gépi tanulásról akkor beszélünk, ha a modellillesztés közvetlen utasítás nélkül történik.

A SMADS a SAS analitikai eszközeinek bevezetése mellett számos modellezéssel kapcsolatos szolgáltatást is nyújt*:

• Osztályozási és becslő prediktív modellek fejlesztése, főként scorecard, döntési fa, neurális háló és regressziós technikák, illetve együttes módszerek alkalmazásával;
• Retail scoring és corporate rating rendszerek támogatása, igénylési és viselkedési hitelbírálati modellek fejlesztése;
• Lemorzsolódási és keresztértékesítési marketing modellek fejlesztése;
• Prediktív modellek értékelése, versenyeztetése és alkalmazása, az optimális vágási értékek meghatározása, leválogatási folyamatok végrehajtása;
• Használatban lévő prediktív modellek diszkrét lektorálása, illetve az elvárásokat tiszteletben tartó, konstruktív javaslatok megfogalmazása;
• Kiugró értékek, eltérések és anomáliák azonosítása;
• Asszociációs- és szekvencia elemzések készítése, például idődimenzió nélküli vagy azzal bővített vásárlói kosár elemzés;
• Az ügyfelek többdimenziós klaszterezése vagy szegmentálása a legértékesebb és legveszélyeztetettebb csoportok azonosítására;
• Piaci szegmensek profilozása az ügyfelek jobb megismerése céljából.

* Csapatunk a modellek készítését és alkalmazását SAS mellett az arra legalkalmasabb open source eszközökkel is kiváló minőségben végzi.

Mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia nem egy technológia, hanem olyan technológiák összessége, amelyek agilis és reszponzív képességek révén jól kombinálhatóak a különböző típusú feladatok óriási adathalmazokon történő, mégis valós idejű elvégzésére. A jelen oldalnak nem célja az általános ismeretterjesztés, mégis fontosnak tartjuk megkülönböztetni az MI három szintjét:

• Korlátolt MI: egy adott feladat vagy feladatcsoport elvégzésére tervezett MI-rendszer. Nem kell bonyolultnak lennie, egy kevésbé szofisztikált gépi tanulási modell, vagy konkrétan egy neurális háló is minősülhet már mesterséges intelligenciának. Egy korlátolt MI is képes tanulni a saját tapasztalataiból, így az adatokban talált mintázatokból és ok-okozati összefüggésekből. Terjedelmében viszont korlátozott, ezért az adott tartományon kívüli feladatokat nem tudja elvégezni. Az ilyen rendszerek már ma is léteznek, az egyszerűbb prediktív és döntéstámogató megoldások mellett ilyenek például a természetes nyelvfeldolgozáson (NLP) alapuló chatbot-ok, ezek speciális esetei a hangasszisztensek, a mélytanulást (DL) használó kép- és beszédfelismerés, vagy az olyan autonóm rendszerek, mint az önvezető autók. A mélytanulás egyik típusa az úgynevezett generatív MI, amely különböző alapmodelleket, jelenleg főként a nagy nyelvi modelleket (LLMs) használja teljesen új tartalmak, így képek, hangok, videók és szövegek, például rajzok és szoftverkódok létrehozására;
• Általános MI: egy olyan elméleti MI-rendszer, amely képes sikeresen elvégezni minden olyan intellektuális feladatot, amit egy ember. Nem csak hogy tanulhat saját tapasztalataiból, de ezt a tudást képes is olyan feladatokra és helyzetekre extrapolálni, amelyeket eredeti algoritmusai, illetve kapott vagy szerzett tudása önmagában még nem lenne képes kezelni. Az általános MI ma még nem létezik, bár a területen folyamatban lévő kutatások és fejlesztések ígéretes előrehaladást mutatnak;
• Szuperintelligens MI: egy szintén elméleti MI-rendszer, amely teljesen öntudatos, képes önmagát fejleszteni és az emberi szint feletti intelligenciája révén önálló döntéseket hozni. A szuperintelligens MI egy sci-fi, a megvalósításának egyelőre nincs ismert módja.

A SAS az egyik leggyorsabb és legmegbízhatóbb, robosztus és proaktív mesterséges intelligenciát kínálja. Átlátható, biztonságos és minden jogi elvárásnak megfelel. A SMADS a SAS mesterséges intelligenciájának bevezetése mellett egyéb MI-vel kapcsolatos szolgáltatásokat is nyújt:

• SAS-sal vagy open source eszközzel készített, prediktív jellegű vagy döntéstámogató modulok SAS MI-be illesztése;
• Speciális célú, open source eszközzel fejlesztett olyan önálló modulok SAS MI-be integrálása, amelyek természetes nyelvfeldolgozáson vagy mélytanuláson alapulnak.

Vizualizáció

A vizualizáció az adatok könnyen kommunikálható, statikus, dinamikus vagy interaktív grafikus elemekkel történő megjelenítésével foglalkozó interdiszciplináris terület.

A SMADS a SAS intuitív vizualizációra és vizuális analitikára tervezett eszközének bevezetése mellett vizualizációval kapcsolatos szolgáltatásokat is nyújt:

• Dinamikus szűrési és kiemelési, illetve lefúrási képességgel rendelkező jelentések és vizualizációk készítése;
• A dinamikus jelentések és vizualizációk szervezeten belül és azon kívül történő publikációja.

KKV digitalizáció

A legtöbb vállalkozás ma már rendelkezik valamilyen informatikai rendszerrel. Ezek közül van amelyik szofisztikáltabb, és van amelyik kevésbé. Közös azonban bennük, hogy egyre növekvő adatmennyiséget generálnak, amit viszont a cégek meglepően kis hányada aknáz ki igazán a lehetőségekhez mérten.

A digitalizáció ugyanakkor számos folyamat bevezetésének lehetőségét kínálja a KKV szektor számára, amivel minden szereplő növelheti hatékonyságát, időt takaríthat meg, csökkentheti adminisztrációs terheit és költségeit, és könnyen alkalmazkodhat napjaink modern kihívásaihoz. A digitális technológiák, főként az IT folyamatok megfelelő kialakítása és automatizálása, az analitika és a mesterséges intelligencia (MI) segíthetnek a tudatos, gyorsabb és jobb döntéshozatalban, ezáltal pedig még a kisebb vállalkozások is lépést tarthatnak nagyobb versenytársaikkal, javíthatják termékeik és szolgáltatásaik minőségét, és fenntarthatóbb módon működhetnek.

A SMADS egy olyan folyamatautomatizálásra tervezett platform bevezetését kínálja a vállalkozások számára, amely többek közt vállalatirányítási, analitikai és MI modulok integrálását is lehetővé teszi. Ügyfeleink digitalizációban elért eredményei alapján az alábbi szolgáltatási szinteket kínáljuk:

• Rugalmas IT ökoszisztéma kialakítása a meglévő folyamatok informatikai rendszerbe történő illeszthetősége céljából;
• Vállalatirányítási és szakmai adatok gyűjtése, optimális struktúrába szervezett letárolása;
• Munkafolyamatok fejlesztése és automatizálása;
• Mesterséges intelligencia bevezetése:
• adatelemzés és vizualizáció (pl: összefüggések feltárása, interaktív riportok),
• prognosztizálás (pl: becslés, előrejelzés),
• döntéstámogatás (pl: készlet- és ütemezésoptimalizáció);
• Fejlett MI modulok implementációja:
• természetes nyelvfeldolgozás alapú megoldások (pl: chatbot),
• mélytanulás alapú megoldások (pl: kép- és hangfelismerés),
• generatív MI alapú megoldások (teljesen új tartalmak, pl. szövegek, tervek vagy termékek létrehozása).

Csalásfelderítés (Fraud)

A csalásfelderítés olyan eszközök, technológiák, módszertanok és stratégiák összessége, amelyek célja a visszaélések, illetve a jogtalan haszonszerzés végett másokat tévedésbe ejtő és ezzel kárt okozó magatartás azonosítása, megelőzése és visszaszorítása. A „mások” kifejezés jelen kontextusban nem csak magánszemélyeket, vállalatokat és egyéb szervezetek, hanem egyúttal a nemzeti és közösségi költségvetésért felelős szerveket is jelenti.

Talán sokan gondolják úgy, hogy a csalásfelderítő rendszerek szakértői szabályok, szakmai szcenáriók vagy kockázati modellek alkalmazását jelenti csupán. A valóság ettől azonban jóval több, mivel ezeknek a rendszereknek az ereje egy komplex riasztásgenerálási folyamat mellett a vizsgált populációban található entitások közti releváns kapcsolatok feltárásában, és egy jól funkcionáló munkafolyamatban is rejlik. A kapcsolatok feltárását hálózatépítésnek nevezzük, ami alapvetően egy gráfelméleti probléma gyakorlati megoldását jelenti. Ha sikerül optimális méretű kapcsolati hálókat kialakítani, úgy az a hálózati fertőzés révén egy újabb nagyon erős eszközt ad a védelmi oldal kezébe. A hagyományos észlelési módszerek mesterséges intelligenciával (MI) történő kombinálása ugyanakkor nem csak valós idejű eredményeket biztosíthat, hanem a felügyelet nélküli öntanuló algoritmusok fenyegetésekre adott automatikus javaslatai révén még inkább csökkenthető a csalásnak és visszaélésnek való kitettségből eredő kockázat.

A csalásfelderítő rendszerek bevezetése hozzájárulhat a károsultakat érő veszteségek minimalizálásához, a működési hatékonyság növeléséhez, az esetleges jogszabályi elvárásoknak való megfeleléshez, illetve az eddig elért eredmények és reputáció megvédéséhez.

A SMADS a SAS csalásfelderítésre tervezett megoldásának bevezetése mellett több Fraud-hoz szorosan kapcsolódó szolgáltatást nyújt:

• Adatgyűjtés és adatmenedzsment
• Különböző forrásból származó bemeneti állományok, például ügyféltörzs, tranzakciós- vagy kérelemadatok, tiltólisták integrációja;
• Az adatok elemzéshez szükséges minőségének és konzisztenciájának biztosítása, szükség szerint adattisztítás.
• Analitika és MI
• Fejlett analitikával, akár gépi tanulással vagy MI-vel előállított prediktív modellek készítése és anomália-észlelés;
• Önálló MI funkciók megvalósítása.
• Szakterület-specifikumok
• Gráfelméleten és kapcsolati háló elemzésen alapuló hálózatépítés, és a kapcsolati hálók testreszabott megjelenítése;
• Iparági standardoknak megfelelő kockázati szcenáriók implementálása;
• Az analitika és a hagyományos észlelési módszerek ötvözésén alapuló hibrid riasztásgenerálási folyamat megvalósítása a hatékony feltárás és a minimális fals pozitív riasztási arány biztosítása érdekében;
• A riasztásgenerálás automatizálása, és az optimális vágási érték meghatározása a kivizsgálói kapacitás valós kockázatokra történő irányítása céljából;
• A stabil ügymenetet biztosító, mind az adat- és információbiztonsági szempontoknak, mind pedig a belső szabályzatoknak és külső előírásoknak megfelelő munkafolyamat kialakítása.
• Jelentéskészítés és vizualizáció
• Integrált, dinamikus szűrési és kiemelési, illetve lefúrási képességgel rendelkező riportok és vizualizációk készítése, amelyek akár csatornák és portfóliók szintjén is könnyen érthető formában ismertetik az eredményeket;
• Jelentéskészítés automatizálása, ami időt takaríthat meg a döntéshozók számára.

Kockázatkezelés (Risk)

A kockázatkezelés mindazon tevékenységek összessége, amelyek a kockázati potenciál azonosítását, értékelését és rangsorolását, a bekövetkezett kockázatok hatásának vagy azok bekövetkezési valószínűségének minimalizálását, nyomon követését és ellenőrzését jelentik.

Eszköz-forrás menedzsment (ALM)

Az eszköz-forrás menedzsment egy olyan stratégiai keretrendszer a pénzügyi szolgáltatási tevékenységet folytató szervezeteknél, amely az eszközökből és forrásokból eredő pénzügyi kockázatok azonosítását, mérését, felügyeletét és kezelését teszi lehetővé az egyensúly, a stabilitás és a rentábilis működés hosszú távú fenntartása céljából.

A SMADS a SAS eszköz-forrás menedzsmentre tervezett megoldásának bevezetése mellett több ALM-hez szorosan kapcsolódó szolgáltatást nyújt:

• Adatgyűjtés és adatmenedzsment
• Különböző forrásból származó bemeneti állományok, például tranzakciós adatok, pénzügyi kimutatások és makrogazdasági mutatók integrációja;
• Az adatok elemzéshez szükséges minőségének és konzisztenciájának biztosítása, szükség szerint adattisztítás.
• Kalkuláció és modellezés
• Részletes eszköz- és forrásmodellek készítése, főként a kamatláb-, a likviditási- és a lejárati struktúrák modellezése;
• Kockázattal korrigált jövedelmezőségi számítások végrehajtása, beleértve a pénzeszközök transzferárazását is (FTP);
• Átárazási kockázatot, opcionalitást, hozamgörbét és alapkockázatot figyelembe vevő stressztesztek és érzékenységvizsgálatok megvalósítása, amelyek segítenek megérteni a kockázatok valós viselkedését;
• Kockázatérzékenységi mérőszámok kalkulációja, kamatlábérzékeny instrumentumok esetén kiemelt figyelemmel a duration és konvexitás hatására.
• Szcenárióelemzés
• Hitelezési- és viselkedési hipotézisek bevonására alkalmas „ha-akkor” szcenáriók modellezése, például piaci vagy makrogazdasági trendek, vállalati stratégiai döntések hatásának vizsgálatára a likviditási kockázat elemzése, a pénzügyi stabilitás és várható pénzáramlás előrejelzése céljából.
• Szabályozói modulok
• Nemzetközi pénzügyi beszámolási standardoknak megfelelő, például Basel III. és IFRS 9 szerinti funkciók megvalósítása, illetve osztályozás és likviditási kockázati mutatók (LCR, NSFR), banki könyvi kamatlábkockázat (IRRBB) kalkulációja;
• Robosztus, transzparens és automatizált munkafolyamat kialakítása a késedelmes vagy hibás felügyeleti adatszolgáltatás kockázatának minimalizálása érdekében.
• Jelentéskészítés és vizualizáció
• Dinamikus szűrési és kiemelési, illetve lefúrási képességgel rendelkező, automatizálható jelentések, riportok és vizualizációk készítése, amelyek könnyen értelmezhető formában ismertetik az eredményeket.

Hitelkockázat-kezelés (CRM)

A hitelkockázat-kezelés a pénzügyi szolgáltatási tevékenységet folytató szervezetek olyan pénzügyi menedzsment folyamata, amely a hitelkockázatok azonosítását, elemzését, értékelését, monitorozását és mérséklését egyaránt magába foglalja a hitelfelvevők esetleges nemfizetése miatt bekövetkező veszteségek minimalizálása érdekében.

A SMADS a SAS hitelkockázat-kezelésre tervezett megoldásának bevezetése mellett több CRM-hez szorosan kapcsolódó szolgáltatást nyújt:

• Adatgyűjtés és adatmenedzsment
• Különböző forrásból származó bemeneti állományok integrációja;
• Rugalmas, testreszabható és jól riportálható adatmodell implementációja.
• Modellezés
• Fejlett analitikával, akár gépi tanulással vagy mesterséges intelligenciával előállított prediktív modellek készítése és alkalmazása mind nagy hitelportfóliók elemzésére, mind pedig egyedi hitelbírálati felhasználásra;
• A potenciális kockázatokat számszerűsítő és becslő modellek fejlesztése és alkalmazása a hitelezési döntések optimalizálására, és a várható hitelezési veszteségre (ECL) képzendő céltartalék meghatározására.
• Szakterület-specifikumok
• A komplex kockázatkezelési folyamatok transzparens automatizálása, és szofisztikált analitikai javaslatok megfogalmazása a hitelkockázat jobb megértéséhez és proaktív kezeléséhez;
• Jól definiált, valós idejű jelentéskészítéssel és döntéshozatali lehetőséggel támogatott irányítási mechanizmus és robosztus munkafolyamat bevezetése.
• Jelentéskészítés és vizualizáció
• Dinamikus szűrési és kiemelési, illetve lefúrási képességgel rendelkező riportok és vizualizációk készítése, amelyek könnyen értelmezhető formában ismertetik az eredményeket.

Kockázati kontroll és megfelelés (GRC)

A kockázati kontroll és megfelelés egy olyan összetett irányítási és felügyeleti keretrendszer, amely azzal a céllal foglalja magába a kockázatok azonosítását, értékelését, kezelését és ellenőrzését, hogy a belső és külső szabályozási követelmények figyelembevétele mellett biztosítsa a szervezet céljainak elérését és a fenntarthatóságot. A fogalom kiterjed a döntéshozatali folyamatokra, a stratégiák és szabályzatok kialakítására, valamint a különböző érintettek bevonására is. A GRC emellett kiemelt figyelmet fordít a kockázatok átláthatóságára, a felelősségek egyértelmű meghatározására és a kommunikációra.

A SMADS a SAS kockázati kontrollra és megfelelésre tervezett megoldásának bevezetése mellett több GRC-hez szorosan kapcsolódó szolgáltatást nyújt:

• Adatgyűjtés és adatmenedzsment
• Különböző pénzügyi kockázatkezelési rendszerekből származó adatok konszolidációja a kockázati kitettség és megfelelés teljeskörű, vállalati szintű kezelésére.
• Elemzés és modellezés
• A kockázati kontroll és megfelelési elemek közötti kapcsolatok feltárása, a kulcsfontosságú teljesítmény- és kockázati mutatók integrálása;
• Analitikai modellek, szcenárió alapú elemzések és stressztesztek készítése a működési kockázat kezeléséhez.
• Szakterület-specifikumok
• Folyamatok, ellenőrzések, incidensek és szabályzatok feltérképezése az esetleges problémák proaktív azonosítása, a kockázatok mérséklése és a megfelelőség biztosítása érdekében;
• Visszajelzések adására alkalmas ellenőrzési keretrendszer bevezetése a kockázati profil és a folyamatok javítása céljából;
• Közös GRC folyamatok kialakítása az ellenőrzések, a kulcskockázati tényezők (KRI-k) és kockázati kitettség folyamatos nyomon követésére, és az érdekelt felek együttműködésének támogatására;
• A felmerülő működési kockázatokról időben tájékoztatást küldő riasztási motor implementációja, ami a potenciális problémaforrás megjelölésével és az egyes ügyek dokumentált nyomon követésével támogatja a cselekvési tervek meghatározását és a hatékony problémamegoldást;
• Incidensek ellenőrzésekkel és KRI-kkel történő összekötése.
• Jelentéskészítés és vizualizáció
• Kockázati kontrollal és megfeleléssel kapcsolatban rögzített incidensekre vonatkozó automatizált kimutatások készítése;
• Dinamikus szűrési és kiemelési, illetve lefúrási képességgel rendelkező, így üzletág- és vállalati szintre is aggregálható, több kockázattípust is lefedő jelentések és vizualizációk készítése.

Ügyfélintelligencia (CI)

A vevőoldali igények, preferenciák és viselkedés megértése az ügyfelekkel történő szorosabb kapcsolat kiépítését teszi lehetővé a vállalatok számára. Az ügyfélintelligencia az ügyféladatok gyűjtésére, elemzésére, értelmezésére és hasznosítására irányuló minden olyan tevékenység, amely végső célja az adatvezérelt döntéshozatal által támogatott hatékony ügyélkommunikáció megvalósítása.

Az ügyfélintelligencia megoldások a hagyományos ügyféladat-platformokon (CDP) túlmutató olyan digitális marketingközpontok, amelyek a szervezetek marketing részlegei számára fejlett lehetőséget biztosítanak a célközönség azonosításához, eléréséhez és aktiválásához. Ezek a megoldások nem csak az ügyféladatok gyűjtését, szükség szerinti javítását és bővítését teszik lehetővé, hanem a különböző forrásból származó adatok ügyfélszintű integrálását és azok leghatékonyabb felhasználását is. Az egységes, „360 fokos” ügyféladat- és profilkezeléssel, az analitikai eszközök széles palettájával és a többcsatornás, strukturált kommunikációval személyre szabott, jól célzott és mérhető, akár kétirányú interakciók is megvalósíthatóak. A mesterséges intelligencia (MI) használatával elérhetővé válhat a kreatív tartalomfejlesztés gépi támogatása, a valós idejű látogatói viselkedéselemzés, ügyfélútkezelés és kommunikáció, és ezek kritikus marketingfunkciókkal (tervezés, tesztelés, attribútum-elemzés) történő összekapcsolása, ami óriási előrelépést jelenthet bármely szervezet számára.

A modern ügyfélintelligencia rendszerek bevezetése hozzájárulhat az ügyfelek és az ügyfélutak jobb megértéséhez, a sikeres kommunikációhoz és az ügyfélélmény növeléséhez, ezáltal erősítve az ügyfelek lojalitását és javítva a vállalatok üzleti teljesítményét.

A SMADS a SAS ügyfélintelligenciára tervezett megoldásának bevezetése mellett több CI-hoz szorosan kapcsolódó szolgáltatást nyújt:

• Adatgyűjtés és adatmenedzsment
• Különböző forrásból származó bemeneti állományok, például ügyféltörzs, vásárlási adatok, interakciók és weblapaktivitás integrációja;
• Az adatok elemzéshez szükséges minőségének és konzisztenciájának biztosítása, szükség szerint adattisztítás.
• Analitika és MI
• Fejlett analitikával, akár gépi tanulással vagy MI-vel előállított prediktív modellek készítése és szegmentálás;
• Automatizált döntéshozatali motor bevezetése;
• Önálló, akár tartalomfejlesztést támogató MI funkciók integrációja.
• Szakterület-specifikumok
• Egységes ügyfélprofilképzés;
• Digitális kommunikációs csatornák kiépítése az optimális eléréshez;
• Saját és harmadik féltől származó alkalmazások integrációja az üzenetek leghatékonyabb közvetítése céljából;
• Ügyfélutak tervezésének és összehangolásának támogatása, hogy a megfelelő üzenet a megfelelő időben kerüljön kommunikálásra.
• Jelentéskészítés és vizualizáció
• Dinamikus szűrési és kiemelési, illetve lefúrási képességgel rendelkező riportok és vizualizációk készítése, hogy az ügyfél- és szegmensadatok szeparált és holisztikus nézetben is könnyen értelmezhetőek legyenek;
• Jelentéskészítés automatizálása, ami időt takaríthat meg minden érdekelt számára.