了解一家全球银行如何利用Sinequa的AI驱动的搜索和分析平台来:
利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)加速机密数据的管理自动进行法规遵从,系统地分类和预测机密性类别通过节省价值超过4000万美元的员工时间来提高单个业务部门的生产率欧洲一家领先的银行希望识别机密数据,以更一致,更有效地保护其客户的隐私。使得这些数据很难找到的原因在于,其中大多数是非结构化的文本内容,必须从中提取敏感信息。此内容散布在银行系统中,以多种格式保存,并且不断变化。另外,许多此类数据都受法规的约束,尤其是非公开信息(NPI)和个人身份信息(PII)。为了减轻风险,银行合规团队定义了多个保密类别,以适用于银行中的所有内容。每个创建或修改文档的员工都有责任评估其机密性类别并正确对其进行标记。只有一小部分员工知道并完全理解这些分类准则。
因此,给员工造成的认知负担在损失的时间上付出了高昂的代价,同时也使私人银行工作人员无法建立客户关系。这可能是值得的,但是,对流程的合规性是不系统的且不一致的。
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