Shiboleth Özellikler

WebsiteFree Trial

Shiboleth, müşteri etkileşimlerini denetleyerek düzenleyici ihlalleri tespit edip hafifleten, tüketici kredisi uyumunu otomatikleştiren AI destekli bir platformdur.

Daha Fazla Göster

Daha Fazla Bilgi

Shiboleth Nasıl Kullanılır ve SSS

Shiboleth Temel Özellikleri

Shiboleth, finansal kurumlar için tüketici kredisi uyumunu otomatikleştiren AI destekli bir platformdur. Müşteri etkileşimlerinde uyum ihlallerini otomatik olarak işaretlemek, eğilimleri belirlemek, hafifletme eylemleri başlatmak ve büyük veri hacimlerini hızlı bir şekilde işlemek için gelişmiş doğal dil işleme ve makine öğrenimi kullanır. Sistem, UDAAP ve FDCPA gibi düzenlemelere odaklanarak, şirketlerin manuel denetim işlerini ve maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olurken uyum kapsamını artırır.

Otomatik İhlal Tespiti: AI ve NLP kullanarak müşteri etkileşimlerinde uyum ihlallerini otomatik olarak işaretler.

Eğilim Belirleme: Kamusal şikayet verileri ile karşılaştırarak eğilimleri belirler ve izole eder.

Hızlı Hafifletme: İhlaller tespit edilir edilmez uygun hafifletme eylemlerini başlatır.

Yüksek Hızda İşleme: Büyük veri miktarlarını hızlı bir şekilde işlemek için LLM'ler ve NLP kullanarak birikimleri verimli bir şekilde temizler.

Kapsamlı Kapsama: Tüm müşteri çağrılarını tarar, manuel denetimlerden çok daha geniş bir kapsam sağlar.

Shiboleth Kullanım Alanları

Tüketici Kredisi Uyum: Bankaların ve kredi kurumlarının UDAAP ve FDCPA gibi düzenlemeler için uyum kontrollerini otomatikleştirmelerine yardımcı olur.

Müşteri Etkileşimi Denetimleri: Uyum sorunları için müşteri hizmeti çağrılarını ve etkileşimlerini otomatik olarak denetler.

Düzenleyici Raporlama: Analiz edilen verilere dayalı olarak hükümet düzenleyicileri için raporların ilk taslaklarını oluşturmaya yardımcı olur.

Biriken İşlerin Temizlenmesi: Uyum birikimlerini temizlemek için büyük hacimlerdeki tarihsel müşteri etkileşim verilerini hızlı bir şekilde işler.

Artıları

Manuel denetim işlerini ve maliyetleri önemli ölçüde azaltır

Manuel ekiplerden daha kapsamlı uyum kapsamı sağlar

Uyum sorunlarının hızlı tespiti ve hafifletilmesini sunar

En son düzenleyici eğilimler ve kamu verilerine dayalı olarak sürekli güncellenir

Eksileri

Mevcut sistemler ve süreçlerle entegrasyon gerektirebilir

İhlal tespitinde yanlış pozitif olasılığı

AI'ye bağımlılık, bazı düzenleyiciler için açıklanabilirlik konusunda endişeleri artırabilir

Shiboleth Aylık Trafik Trendleri

Shiboleth geçen ay 1.1k ziyaret aldı ve -27.1% oranında bir Önemli Düşüş gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.

Geçmiş trafiği görüntüle