SymphonyAI

ກຸ່ມແອັບພລິເຄຊັນ AI ระດັບວິສາຫະກິດ ທີ່ครอบคลุมການເງິນ, ການຄ້າปลีก ແລະ ອຸດສາຫະກຳ

Contact for pricing United States

SymphonyAI ບໍ່ແມ່ນຜະລິດຕະພັນດ່ຽວ, ແຕ່ເປັນຊຸດແອັບພລິເຄຊັນ AI ຕາມຂະແໜງອຸດສາຫະກຳ: Sensa ສຳລັບການປ້ອງກັນອາຊະຍາກຳທາງການເງິນ, ການວາງແຜນສິນຄ້າສຳລັບຮ້ານຄ້າปลีก ແລະ ສິນຄ້າອຸປະໂພກບໍລິໂພກ, ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາສຳລັບໂຮງງານອຸດສາຫະກຳ, ແລະ AIOps ສຳລັບການດຳເນີນງານ IT. ຈຸດຮ່ວມແມ່ນການນຳເອົາຄວາມຮູ້ສະເພາະດ້ານອຸດສາຫະກຳມາໃສ່ໃນໂມເດວ, ບໍ່ແມ່ນການໃຫ້ແພັດຟອມທີ່ວ່າງເປົ່າ.

ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

ຍົກຕົວຢ່າງສາຍງານອາຊະຍາກຳທາງການເງິນ, ຕຳແໜ່ງຂອງ Sensa ແມ່ນວາງຊ້ອນທັບເທິງລະບົບຕິດຕາມກວດກາທຸລະກຳທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທະນາຄານ, ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ເພື່ອກອງສັນຍານເຕືອນທີ່ຜິດພາດອອກ ແລະ ຊອກຫາຮູບແບບທີ່ໜ້າສົງໃສທີ່ກົດລະບຽບແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດຈັບໄດ້ - ບັນຫາໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງການຕ້ານການຟອກເງິນ ບໍ່ເຄີຍແມ່ນການຈັບບໍ່ໄດ້, ແຕ່ແມ່ນການມີສັນຍານເຕືອນຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ຫຼາຍກວ່າ 90% ແມ່ນສັນຍານປອມ. ຂະນະທີ່ສາຍງານການຄ້າปลีกແມ່ນເນັ້ນການຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການສົ່ງເສີມການຂາຍ, ແລະ ສາຍງານອຸດສາຫະກຳແມ່ນກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນ.

ເໝາະສຳລັບວິສາຫະກິດຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ມີພາລະລະບົບເກົ່າ ແລະ ຕ້ອງການນຳໃຊ້ AI ໂດຍທີ່ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປ່ຽນລະບົບຫຼັກ. ການເພີ່ມຊັ້ນ AI ເຂົ້າໄປແມ່ນທາງເລືອກທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຈິງຫຼາຍທີ່ສຸດ ເມື່ອລະບົບເກົ່າບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ ແຕ່ຄວາມກົດດັນດ້ານລະບຽບການ ແລະ ການແຂ່ງຂັນມີສູງ.

ຄຸນສົມບັດຫຼັກ

Sensa ກວດຈັບອາຊະຍາກຳທາງການເງິນ ແລະ ກອງສັນຍານເຕືອນທີ່ຜິດພາດ
ຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າปลีก ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການສົ່ງເສີມການຂາຍ
ບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນອຸດສາຫະກຳແບບຄາດເດົາ
AIOps ການດຳເນີນງານ IT
ຮູບແບບການຕິດຕັ້ງທີ່ສາມາດວາງຊ້ອນທັບເທິງລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ

ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ

ຫຼຸດຜ່ອນສັນຍານເຕືອນການຟອກເງິນທີ່ຜິດພາດໃນທະນາຄານ
ຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າໃນຮ້ານຄ້າปลีก
ເຕືອນໄພຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນໂຮງງານ
วิเคราะห์ສາເຫດຮາກເຫງົ້າຂອງເຫດການ IT

ຄຸນສົມບັດເດ่น

Sensa ກວດຈັບອາຊະຍາກຳທາງການເງິນ ແລະ ກອງສັນຍານເຕືອນທີ່ຜິດພາດ
ຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າปลีก ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການສົ່ງເສີມການຂາຍ
ບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນອຸດສາຫະກຳແບບຄາດເດົາ
AIOps ການດຳເນີນງານ IT
ຮູບແບບການຕິດຕັ້ງທີ່ສາມາດວາງຊ້ອນທັບເທິງລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ

ຂໍ້ດີ

ມີໂມເດວອຸດສາຫະກຳສຳເລັດຮູບໃນແຕ່ລະຂະແໜງ
ສາມາດດຳເນີນການຄຽງຄູ່ກັບລະບົບຫຼັກທີ່ມີຢູ່ ໂດຍไม่ต้องປ່ຽນແປງຄັ້ງໃຫຍ່
ຂະໜາດກຸ່ມບໍລິສັດໃຫຍ່, ມີການສະໜັບສະໜູນໄລຍະຍາວທີ່ໝັ້ນຄົງ

ຂໍ້ເສຍ

ສາຍຜະລິດຕະພັນມີຄວາມສັບສົນ, ການຈັດຊື້ຕ້ອງ, ຄວາມຕ້ອງການທີ່ແທ້ຈິງໃຫ້ຈະແຈ້ງ
ໂຄງການລະດັບວິສາຫະກິດ, ວົງຈອນການນຳໃຊ້ຍາວນານ
ລາຄາບໍ່ເປີດເຜີຍ, ວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງ (SME) ປະເມີນໄດ້ຍາກ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ຫຼຸດຜ່ອນສັນຍານເຕືອນການຟອກເງິນທີ່ຜິດພາດໃນທະນາຄານ
ຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າໃນຮ້ານຄ້າปลีก
ເຕືອນໄພຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນໂຮງງານ
วิเคราะห์ສາເຫດຮາກເຫງົ້າຂອງເຫດການ IT

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ທີມງານຕ້ານການຟອກເງິນຕ້ອງກວດເບິ່ງສັນຍານເຕືອນຫຼາຍຮ້ອຍລາຍການຕໍ່ມື້, ເຊິ່ງລາຍການທີ່ມີບັນຫາແທ້ໆອາດຈະມີພຽງແຕ່ເລກຕົວດຽວ. AI ໃນວົງການນີ້ຄວນແກ້ໄຂບັນຫາ "ຢ່າລົບກວນຂ້ອຍອີກເລີຍ" ບໍ່ແມ່ນ "ຊ່ວຍຂ້ອຍຈັບໃຫ້ຫຼາຍຂຶ້ນ".

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

ຈຳເປັນຕ້ອງປ່ຽນລະບົບຕ້ານການຟອກເງິນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວບໍ?

ບໍ່ຈຳເປັນ.ວິທີແກ້ໄຂບັນຫາປະເພດນີ້ສ່ວນใหญຖືກອອກແບບໃຫ້ເປັນຊັ້ນວາງຊ້ອນທັບ, ເພື່ອອ່ານສັນຍານເຕືອນທີ່ສ້າງໂດຍລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ແລ້ວມາວິເຄາະ ແລະ จัดລຳດັບຊ້ຳອີກຄັ້ງ. ນີ້ຍັງເປັນວິທີການນຳໃຊ້ທີ່ຂະແໜງການເງິນສາມາດຍອມຮັບໄດ້ງ່າຍກວ່າ.

ອັດຕາການເຕືອນທີ່ຜິດພາດຫຼຸດລົງໄດ້ແທ້ບໍ?

ກໍລະນີສຶກສາຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການມັກจะมีຕົວເລກທີ່ຊັດເຈນ, ແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ ແລະ ການອອກແບບກົດລະບຽບທີ່ມີຢູ່. ວິທີການທີ່ສົມເຫດສົມຜົນແມ່ນການໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນອະດີດມາທົດສອບຄືນກ່ອນ ເພື່ອເບິ່ງວ່າມັນສະແດງຜົນແນວໃດກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.