Gini

0 Bewertungen

Gini ist darauf spezialisiert, dem Papierkram ein Ende zu setzen. Als FinTech-Startup des Jahres 2015 ausgezeichnet, nutzt es künstliche Intelligenz, um Daten aus Dokumenten zu erfassen, zu strukturieren und zu extrahieren, um sie weiter zu verwenden.

Bank transaction data enrichment and categorisation engine

0 Bewertungen

Ginis Banktransaktionsdatenanreicherungs- und Kategorisierungs-Engine ist eine ausgeklügelte Lösung, die darauf ausgelegt ist, rohe Banktransaktionsdaten in strukturierte, aussagekräftige Einblicke zu verwandeln. Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lernalgorithmen kategorisiert sie Transaktionen genau und bietet Finanzinstituten ein umfassendes Verständnis des Ausgabeverhaltens der Kunden. Dies ermöglicht verbesserte Entscheidungsfindung, personalisierte Kundenerfahrungen und eine verbesserte Betriebseffizienz. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierte Transaktionskategorisierung: Nutzt maschinelles Lernen, um Transaktionen in spezifische Kategorien einzuordnen, reduziert die manuelle Verarbeitung und erhöht die Genauigkeit. - Datenanreicherung: Verbessert Transaktionsdaten durch Hinzufügen kontextueller Informationen wie Händlernamen, Standorte und Ausgabemuster, um ein klareres Bild der Kundenaktivitäten zu bieten. - Echtzeitverarbeitung: Verarbeitet große Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit und stellt rechtzeitige Einblicke für sofortige Entscheidungsfindung sicher. - Skalierbarkeit: Entwickelt, um hohe Transaktionsvolumen nahtlos zu bewältigen, was es für Finanzinstitute unterschiedlicher Größe geeignet macht. - Integration mit AWS: Verfügbar über den AWS Marketplace, was eine einfache Bereitstellung innerhalb bestehender Cloud-Infrastrukturen ohne zusätzliche Hardware-Investitionen ermöglicht. Primärer Wert und gelöstes Problem: Ginis Engine adressiert die Herausforderung unstrukturierter und mehrdeutiger Transaktionsdaten, mit denen Finanzinstitute häufig konfrontiert sind. Durch die Automatisierung des Kategorisierungs- und Anreicherungsprozesses bietet sie einen klaren und detaillierten Überblick über das finanzielle Verhalten der Kunden. Dies befähigt Institute, personalisierte Dienstleistungen anzubieten, Risikobewertungsmodelle zu verbessern und die Kundenbindung zu steigern. Darüber hinaus reduziert die Lösung die Betriebskosten, die mit der manuellen Datenverarbeitung verbunden sind, und beschleunigt die Entwicklung datengetriebener Finanzprodukte.