AI PAM プラットフォーム
問題点
問題点
ポリシーと実行の不一致
規制要件は何層にも渡って受け継がれることが多く、最前線の従業員はそれらを理解したり、覚えたり、正しく従ったりするのに苦労しています。
非効率的な手動監査
人間の判断に大きく依存する監査では、漏れや誤判断が発生しやすく、コンプライアンス報告には時間と労力がかかります。
リスク対応の遅れ
セキュリティ侵害はインシデント後に検出されることが多く、タイムリーな緩和と復旧を妨げています。
ソリューションの概要
金融コンプライアンス・ナレッジ・グラフ
ルールベースの抽出と組み合わせた大規模な言語モデルを使用して、中央銀行と金融当局からの最新の規制更新を継続的に同期します。
配列アラインメントと異常検出モデル
Transformerアーキテクチャと編集距離アルゴリズムを利用して、計画されたアクションと実際のアクションの相違を検出し、誤検出率を 2% 未満に抑えます。
マルチモーダルフュージョンエンジン
コマンドストリーム (テキスト) を画面アクティビティ (ビデオ) とフレームごとに調整して、バックエンド監視では見えないUIレベルのリスクを明らかにします。
プラガブル承認コールバック
JIRA および Alibaba Cloud OAM エンジンと統合できます。リスクサマリーは追加の承認基準として自動的に書き戻され、意思決定ワークフローが強化されます。
金融コンプライアンス・ナレッジ・グラフ
ルールベースの抽出と組み合わせた大規模な言語モデルを使用して、中央銀行と金融当局からの最新の規制更新を継続的に同期します。
配列アラインメントと異常検出モデル
Transformerアーキテクチャと編集距離アルゴリズムを利用して、計画されたアクションと実際のアクションの相違を検出し、誤検出率を 2% 未満に抑えます。
マルチモーダルフュージョンエンジン
コマンドストリーム (テキスト) を画面アクティビティ (ビデオ) とフレームごとに調整して、バックエンド監視では見えないUIレベルのリスクを明らかにします。
ビジネスバリュー
プロアクティブなリスク防止
実行前のナレッジベースとリアルタイムの逸脱検出を活用して、実行前または実行中に潜在的な違反を特定してブロックし、ヒューマンエラーによるシステムダウンタイムとデータ侵害を削減します。
コンプライアンス負担の大幅な軽減
組み込みの金融規制ナレッジグラフにより、複雑なポリシーを機械で実行可能なルールに変換できるため、一貫した適用と簡単な更新が可能になり、手作業で繰り返し解釈したり、土壇場でパッチを適用したりする必要がなくなります。
運用と監査のコラボレーションの効率化
自動生成されたリスクサマリーと監査レポートは、運用、承認、コンプライアンスチームに統一されたエビデンスベースを提供し、結果のコミュニケーションと信頼性を向上させます。
ガバナンスコストの最適化
AIによる自動化により、手作業によるスクリプトの比較、ログのフィルタリング、レポート生成に取って代わり、主要担当者はより深い分析と継続的な改善に集中できるようになります。
顧客と規制当局からの信頼の強化
リアルタイムの傍受と完全なトレーサビリティにより、機密性の高い行動を強力に管理できることが実証され、金融機関が監査や規制審査の際に信頼を築くことができます。
関連製品
特権アクセス管理
データアクセス管理
関連ケーススタディ
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