Shiboleth Особенности

WebsiteFree Trial
Shiboleth — это платформа с поддержкой искусственного интеллекта, которая автоматизирует соответствие потребительскому кредитованию, аудируя взаимодействия с клиентами для выявления и устранения регуляторных нарушений.
Посмотреть больше

Дополнительная информация

Профиль Shiboleth
Обзор
Аналитика
Что такое Shiboleth
Как использовать Shiboleth и часто задаваемые вопросы

Ключевые особенности Shiboleth

Shiboleth — это платформа на базе искусственного интеллекта, которая автоматизирует соответствие потребительского кредитования для финансовых учреждений. Она использует передовые методы обработки естественного языка и машинного обучения для автоматического выявления нарушений соответствия в клиентских взаимодействиях, определения тенденций, выработки мер по снижению рисков и быстрой обработки больших объемов данных. Система ориентирована на регуляции, такие как UDAAP и FDCPA, помогая компаниям сократить ручной аудит и затраты, а также улучшить охват соответствия.
Автоматическое выявление нарушений: Автоматически отмечает нарушения соответствия во взаимодействиях с клиентами с использованием ИИ и NLP.
Определение тенденций: Определяет и изолирует тенденции путем сравнения с публичными данными о жалобах.
Быстрое устранение: Вырабатывает соответствующие меры по снижению рисков сразу после обнаружения нарушений.
Высокоскоростная обработка: Использует LLM и NLP для быстрой обработки огромных объемов данных, эффективно устраняя задержки.
Комплексный охват: Проверяет все звонки клиентов, обеспечивая гораздо более широкий охват, чем ручные аудиты.

Варианты использования Shiboleth

Соответствие потребительского кредитования: Помогает банкам и кредитным учреждениям автоматизировать проверки соответствия для регуляций, таких как UDAAP и FDCPA.
Аудит взаимодействий с клиентами: Автоматически проводит аудит телефонных звонков и взаимодействий с клиентами на предмет вопросов соответствия.
Отчетность перед регуляторами: Помогает создавать первые черновики отчетов для государственных регуляторов на основе проанализированных данных.
Очистка отставания: Быстро обрабатывает большие объемы исторических данных о взаимодействиях с клиентами для устранения задержек в соответствии.

Преимущества

Значительно сокращает ручную работу по аудиту и затраты
Обеспечивает более комплексное соответствие, чем ручные команды
Обеспечивает быстрое обнаружение и устранение проблем с соответствием
Непрерывно обновляется на основе последних регуляторных тенденций и публичных данных

Недостатки

Может потребовать интеграции с существующими системами и процессами
Возможность ложных срабатываний при выявлении нарушений
Зависимость от ИИ может вызвать опасения по поводу объяснимости для некоторых регуляторов