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提高交易大厅通信的透明度可帮助该银行节省 700 万美元的预计调查成本

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公司规模
Large Corporate
地区
  • Europe
国家
  • France
产品
  • Forcepoint Behavioral Analytics
技术栈
  • Natural Language Processing
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Cost Savings
技术
  • 分析与建模 - 大数据分析
适用行业
  • 金融与保险
适用功能
  • 商业运营
用例
  • 监管合规监控
  • 欺诈识别
服务
  • 数据科学服务
关于客户
客户是一家国际银行集团,业务遍及 70 多个国家。除了零售业务外,它还是一家全球领先的投资银行。该银行在受到严格监管的投资银行业中运营,Skype 和 WhatsApp 等新通信渠道以及 Investopedia 等网络论坛增加了广泛滥用的风险,无论是通过内幕交易、欺诈还是泄露敏感的公司信息。该银行的运营和合规领导层知道他们需要一种更好的方式来密切关注交易员的对话并保护交易大厅。
挑战
由于交易员越来越多地使用个人消息渠道和网络论坛,这家国际银行集团在满足 SEC 合规性规定方面面临挑战。该银行现有的监控技术已经过时,需要大量人工干预才能识别和调查潜在的合规性问题。该系统没有覆盖所有现代通信渠道,也没有提供系统方法来标记欺诈行为的潜在指标。这些耗时的调查,其中绝大多数是误报,给银行造成了数百万美元的损失。
解决方案
该银行与 Forcepoint 合作建立了一个项目,以现代化和优化其监控技术。Forcepoint Behavioral Analytics 用于提供交易员活动和通信的完整画面,并深入了解交易大厅的实际情况。该解决方案收集旧电子邮件数据以及其他电子通信数据(如 Skype 聊天、彭博终端等),并对其进行分析以寻找内幕交易活动的潜在指标。自然语言处理用于分析非结构化数据,如电子邮件和聊天消息的内容。该银行还监控其交易员发送和接收的所有信息。当所有这些数据源都经过汇编和分析后,一幅非常清晰的行为和背景画面开始浮现出来。
运营影响
  • The bank successfully met its SEC deadline for demonstrating compliance.
  • It has bolstered its ability to recognize patterns of behavior and to identify situations of concern more quickly.
  • The bank is now much more attuned to its traders and their activity on the floor.
  • False positives have been reduced by 66%, leading to significant optimization in the investigation process.
数量效益
  • 66% reduction in false positives
  • $7 million saved annually in investigation staffing cost

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