Financial Services
สถาบันการเงินใช้ Big Data อย่างกว้างขวาง เพื่อพัฒนาการตัดสินใจและการบริการลูกค้า Big Data เป็นเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้สถาบันการเงินสามารถเก็บรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้กับลูกค้า
Use Cases
Log Management and Cybersecurity Data-Lake
เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลแบบเดิมมีข้อจำกัดด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และความสามารถในการติดตามต้นตอของปัญหา ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าในการวิเคราะห์ข้อมูล
ด้วยการบันทึกข้อมูล (Log) ของ Blendata โดยใช้เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ที่ค้นหาข้อมูลได้รวดเร็ว นำเสนอแดชบอร์ดจากการ Forensic ข้อมูลภัยคุกคามเชิงโต้ตอบ และใช้ AI/ML เพื่อระบุรูปแบบที่น่าสงสัย ผลลัพธ์คือความสามารถในการติดตามสาเหตุที่แท้จริง ลดเวลาการดำเนินงานและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ตลอดจนตรวจจับและคาดการณ์การโจมตีทางไซเบอร์ผ่านพฤติกรรมที่ผิดปกติ
Data Archiving-house
Blendata จัดการกับความท้าทายของการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมที่ไม่ยืดหยุ่นโดยใช้เทป โดยการพัฒนาโซลูชันการเก็บข้อมูลถาวร ที่ทำให้การเชื่อมต่อข้อมูลและการจำลองแบบข้อมูล (Replication) จากหลายแหล่งเป็นไปโดยอัตโนมัติ
โดยจัดเก็บข้อมูลในแบบ Open Platform เพื่อการจัดการและการวิเคราะห์ที่ง่ายดายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ช่วยให้ประหยัดพื้นที่อย่างมาก สามารถค้นหาข้อมูลได้เร็วตามความต้องการ และปรับขนาดการประมวลผลและพื้นที่เก็บข้อมูลที่คุ้มค่า รวมถึงความสามารถในการกู้คืนและรวมข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
360-Degree Customer Dashboard
โซลูชัน Customer 360 ของ Blendata ช่วยให้จัดการแหล่งข้อมูลลูกค้าที่ซับซ้อนและหลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการรวมศูนย์และทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) ในขณะเดียวกันก็นำเสนอการจัด Segmentation แดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ และรายงานเพื่อการวิเคราะห์ที่รวดเร็ว
ส่งผลให้สามารถระบุมูลค่าตลอด Life Cycle ของลูกค้า ประสบการณ์การซื้อสินค้าส่วนบุคคล ความสามารถในการคาดการณ์สำหรับการสั่งซื้อใหม่และการเสนอสินค้าอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกัน และเพิ่มประสิทธิภาพของทีมสนับสนุนให้สามารถนำข้อมูลไปต่อยอดได้
Fraud Detection System
ระบบตรวจจับการฉ้อโกงของ Blendata ตอบโต้เทคนิคอาชญากรรมไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI/ML โดยรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เรียนรู้จากรูปแบบในอดีตเพื่อตรวจจับและแจ้งเตือนนักวิเคราะห์ความปลอดภัยอย่างรวดเร็วถึงกิจกรรมที่น่าสงสัยในการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์
ระบบรองรับการพิสูจน์หลักฐานการฉ้อโกงและการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงผ่านข้อมูลที่ค้นหาได้และ BI แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ ช่วยลดความเสี่ยงทางไซเบอร์และการป้องกันการฉ้อโกงอย่างมีนัยสำคัญ ลดต้นทุน ลดการพึ่งพาทรัพยากรมนุษย์ และเสริมความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือให้กับบริการของธนาคาร
Credit Scoring
การให้คะแนนเครดิตอัตโนมัติของ Blendata ช่วยลดเวลาการให้คะแนนเครดิตแบบ Manual ที่ใช้เวลานานและมีข้อจำกัด โดยการรวมศูนย์ข้อมูลและใช้การสร้างแบบจำลองเครดิตขั้นสูงและวิทยาการข้อมูล รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อการประเมินเครดิตที่แม่นยำ
ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดการพึ่งพาทรัพยากรมนุษย์ และรับประกันความสม่ำเสมอในการตัดสินใจ รวมทั้งช่วยเพิ่มความสามารถในการทำกำไรให้กับสถาบันการเงินโดยการเพิ่มสินเชื่อที่ประสบความสำเร็จและลดสินเชื่อที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้
Customers Success
