金融サービスに
おけるデータ分析と
機械学習/AI

金融サービス向け
ソリューションアクセラレータ

Databricks は、多くの有力企業との連携を通じて確立したベストプラクティスに基づいて、共通性のあるデータ分析および機械学習ユースケースのためのソリューションアクセラレータを開発しました。データエンジニア、データサイエンティストによる開発期間を数週間、数か月の単位で短縮できます。

リスク管理の
近代化

オンプレミスのインフラに依存している従来の銀行では、リスクの効果的な管理が困難になってきています。このソリューションにより、データと AI を統合し、FSI は俊敏なアプローチでのリスク管理が可能になります。

データ駆動型ESG

ESGは、急速に発展する経済・環境において、レジリエンスと持続可能な収益性を達成するための、企業によるトップレベルの取り組みとして考えられています。このソリューションでは、企業や投資家に、包括的かつデータ駆動型の視点によるESGパフォーマンスレポートを提供します。

ブログ/ノートブック:

予測分析による不正防止

不正証券取引やマネーロンダリングなど、不正行為や悪意のある行為を抑制することは、収益の悪影響を軽減する鍵です。このソリューションは、データと機械学習を活用して異常を検出する方法を提供します。

Credit Card Fraud with Geospatial Clustering

As consumers become more digitally engaged, large FSIs often have access to real-time GPS coordinates of every purchase made by their customers. In this solution centered around geospatial analytics, we show how the Databricks Lakehouse Platform enables organizations to better understand customers spending behaviors in terms of both who they are and how they bank.

Rule-based AI for Financial Fraud Detection

Preempt fraud with rule-based patterns and select ML algorithms for a successful and reliable fraud detection program, including anomaly detection and fraud prediction to respond to bad actors quickly.

ブログ/ノートブック:

投資のためのオルタナティブデータ

Make better investment decisions by revealing valuable insights about trends, behaviors and risks. Alternative data extends across a variety of use cases, including back-testing, market risk and ESG investing.

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パーソナライゼーション

Enrich transactions with contextual information (brand, category) that can be leveraged for downstream uses such as customer segmentation or fraud prevention.

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