Inscribe
Inscribe ist eine KI-gestützte Risikoinformationsplattform, die Finanzorganisationen hilft, Betrug zu erkennen, die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren und intelligentere Underwriting-Entscheidungen zu treffen.
https://inscribe.ai/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 16, 2025
Inscribe Monatliche Traffic-Trends
Inscribe verzeichnete einen 16,5%igen Rückgang des Traffics, wobei die Besuche auf 35,9T sanken. Die von TechCrunch berichtete 40-prozentige Personalkürzung im März 2024 hatte wahrscheinlich Auswirkungen auf das Nutzervertrauen und die Produktentwicklung, was zum Rückgang des Traffics beitrug.
Was ist Inscribe
Inscribe ist ein führender Anbieter von KI-gestützten Risikoinformationslösungen für Finanzdienstleistungsunternehmen. Gegründet im Jahr 2017 und mit Hauptsitz in San Francisco, nutzt Inscribe fortschrittliches maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Banken, Fintechs und Kreditgebern zu helfen, komplexe Arbeitsabläufe im Zusammenhang mit Betrugserkennung, Dokumentenverifizierung und Underwriting zu automatisieren. Die Plattform wird von großen Unternehmen wie Plaid, Ramp, Bluevine und Navan genutzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern und Betrugsverluste zu reduzieren.
Hauptfunktionen von Inscribe
Inscribe ist eine KI-gestützte Risk Intelligence-Plattform, die Finanzinstituten hilft, Betrug zu erkennen, Dokumentenprüfungen zu automatisieren und schnellere Kreditentscheidungen zu treffen. Sie verwendet fortschrittliche Machine-Learning-Modelle und KI-Risikoagenten, um komplexe Onboarding- und Underwriting-Aufgaben durchzuführen, Finanzdokumente zu analysieren, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und Einblicke in das Kreditrisiko zu geben. Die Plattform zielt darauf ab, die Effizienz zu steigern, manuelle Arbeiten zu reduzieren und die Entscheidungsgenauigkeit für Risiko- und Operationsteams zu verbessern.
KI-Risikoagenten: Vortrainierte KI-Agenten, die routinemäßige Onboarding- und Underwriting-Aufgaben autonom durchführen, Ausgaben aus verschiedenen Systemen koordinieren und nächste Schritte empfehlen.
Betrugserkennungsmodelle: Modernste Machine-Learning-Modelle, die auf einem großen, vielfältigen Netzwerk von realen Dokumenten trainiert wurden, um Anzeichen von Betrug und Manipulation zu identifizieren.
Dokumentenparsing und -verifizierung: Automatisierte Extraktion und Verifizierung finanzieller Details aus verschiedenen Dokumenttypen, einschließlich Kontoauszügen, Gehaltsabrechnungen und Steuerformularen.
Transaktionsanreicherung: Analyse und Kategorisierung finanzieller Transaktionen, um Kontext bereitzustellen und potenzielle Risikosignale zu identifizieren.
Cashflow-Analyse: Umfassende Bewertung der finanziellen Gesundheit eines Antragstellers basierend auf geparsten Dokumentendaten und Transaktionshistorie.
Anwendungsfälle von Inscribe
Kreditvergabe: Automatisieren Sie die Prüfung von Kreditanträgen, überprüfen Sie die Informationen der Antragsteller und bewerten Sie die Kreditwürdigkeit schneller und genauer.
Betrugsprävention im Fintech: Erkennen und verhindern Sie betrügerische Aktivitäten während des Onboardings von Kunden und der Eröffnung von Konten für digitale Finanzdienstleistungen.
Ausstellung von Firmenkreditkarten: Optimieren Sie den Prozess der Ausstellung von Firmenkreditkarten, indem Sie Hintergrundprüfungen und finanzielle Bewertungen von Unternehmen automatisieren.
Kreditvergabe an KMU: Ermöglichen Sie schnellere und genauere Kreditentscheidungen für kleine und mittelständische Unternehmen, indem Sie die Analyse finanzieller Dokumente automatisieren.
Vorteile
Reduziert die manuellen Prüfzeiten erheblich und steigert die Betriebseffizienz
Verbessert die Betrugserkennungsfähigkeiten über die menschliche Genauigkeit hinaus
Ermöglicht schnellere Entscheidungsfindung und verbessert das Kundenerlebnis
Skaliert leicht, um steigende Arbeitslasten ohne zusätzliches Personal zu bewältigen
Nachteile
Kann Integrationsaufwand mit bestehenden Systemen erfordern
Potenzial für übermäßige Abhängigkeit von KI, die menschliche Aufsicht erfordert
Ersteinrichtung und Schulung können für einige Organisationen komplex sein
Wie verwendet man Inscribe
Demo buchen: Besuchen Sie die Inscribe-Website und fordern Sie eine Demo an, um zu sehen, wie die KI-Risikomanager und Risikomodelle von Inscribe Ihrer Organisation helfen können.
Wählen Sie Ihre Lösung: Entscheiden Sie, ob Sie KI-Risikomanager für automatisierte Arbeitsabläufe oder Risikomodelle für spezifische Aufgaben wie Betrugserkennung und Dokumentenanalyse implementieren möchten.
Integration: Arbeiten Sie mit Inscribe zusammen, um deren Lösungen in Ihre bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
Einstellungen konfigurieren: Richten Sie Regeln und Parameter für die Dokumentenprüfung, Betrugserkennung und andere Risikobewertungsprozesse basierend auf den Bedürfnissen Ihrer Organisation ein.
Dokumente hochladen: Reichen Sie Kundendokumente wie Kontoauszüge, Steuerformulare und Finanzberichte bei Inscribe zur automatisierten Überprüfung und Analyse ein.
Ergebnisse überprüfen: Untersuchen Sie die Analyse von Inscribe, einschließlich Betrugserkennungswarnungen, extrahierten Finanzdaten und Risikobewertungen.
Maßnahmen ergreifen: Nutzen Sie die Erkenntnisse von Inscribe, um informierte Entscheidungen zur Kundenaufnahme, Underwriting und Risikomanagement zu treffen.
Überwachen und optimieren: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung von Inscribe und arbeiten Sie mit deren Team zusammen, um das System im Laufe der Zeit zu optimieren und zu verfeinern.
Inscribe FAQs
Inscribe ist eine KI-gestützte Risikoinformationsplattform, die Unternehmen hilft, betrügerische Dokumente zu erkennen und Dokumentenprüfungsprozesse während der Onboarding- und Underwriting-Phasen zu automatisieren.
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Wird geladen...Beliebte Artikel
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Analyse der Inscribe Website
Inscribe Traffic & Rankings
36K
Monatliche Besuche
#754127
Globaler Rang
#2931
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Jul 2024-Jan 2025
Inscribe Nutzereinblicke
00:01:44
Durchschn. Besuchsdauer
3.2
Seiten pro Besuch
43.35%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Inscribe
US: 22.13%
VN: 10.73%
IN: 9.5%
PH: 9.44%
CA: 9.08%
Others: 39.11%
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