Dynamisch, innovativ, vielseitig einsetzbar
Die Entity-Resolution-Unternehmenslösung von Quantexa liefert bislang unerreichte Genauigkeit. Der Schlüssel: ein Bezug zu ganz realen Anwendungsfällen in Kombination mit modernstem Machine Learning sowie KI-Techniken. Quantexa unterstützt unterschiedlichste Use Cases und Anwendungen mit nur einer einzigen Plattform.
Was macht die Entity-Resolution-Lösung von Quantexa anders?
Eine genaue und vollständige Datengrundlage weist die folgenden Merkmale auf:
Dynamisch
Genau
Transparent
Skalierbar
Use Cases
Bilden Sie in Ihren Daten enthaltene reale Entitäten innerhalb einer genauen 360°-Ansicht ab
Profitieren Sie von einer zentralen Datenansicht
Machen Sie reale Entitäten aus mehren fragmentierten Datenquellen mit unserer führenden Entity-Resolution-Methode sichtbar.
Höhere Datenqualität
Beseitigen Sie Duplikate und lassen Sie sich nicht länger von fehlender oder mangelhafter Datenqualität stoppen – selbst wenn Daten absichtlich manipuliert wurden.
Bessere datengestützte Entscheidungen
Stärken Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Daten, um auf Grundlage dieser informierte strategische und operative Entscheidungen treffen zu können.
Heben Sie das Potential von Graph Analytics
Erstellen Sie detailliertere und aussagekräftigere Graphen auf Basis realer Entitäten und den dazwischenliegenden Beziehungen.
EFFEKT
Das haben wir bereits erreicht
Datenauflösung für eine schnelle Wertschöpfung
Datenabgleich durch Entity Resolution
Datensätze durch Deduplizierung
Produktmerkmale
Low-Code-Datenimporte
Schnelleres schemafreies Daten-Onboarding mit automatisiertem Datenmapping und der Möglichkeit, komplexe verschachtelte Datenstrukturen wie Unternehmen, Organisationen und weitere komplexe Entitäten zu verarbeiten.
Intelligente Datenaufbereitung
Mehrere ML- und NLP-Modelle dienen der Bereinigung, Analyse, Transliteration und Synonymisierung von Daten aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen. Die ML-Modelle werden dabei länderspezifisch trainiert und abgestimmt.
ML-gestützter Datenabgleich
ML-gestützte, sofort einsatzbereite Entity-Resolution-Modelle zur Überwindung von Datenverfügbarkeits- und Qualitätsproblemen. Trainingsdaten müssen dabei nicht im Vorfeld aufgelöst werden. Die ML-Modelle sind komplett transparent, erklärbar und erweiterbar.
Batch-Vorgänge und dynamischer Modus
Eine duale Architektur, die es ermöglicht, Entitäten sowohl per einmaligem Batch-Vorgang als auch dynamisch und in Echtzeit zum Zeitpunkt der Abfrage mit überdurchschnittlicher Performance aufzulösen.
Transparentes Scoring und Tuning der Entitätsqualität
Setzen Sie zur Identifizierung von Entitäten mit unausreichenden bzw. zu vielen Verknüpfungen bzw. zur Konfigurationsabstimmung für die Entity Resolution auf gleich mehrere KI-gestützte Modelle.
Offene Architektur
Die Bereitstellung ist sowohl als On-Prem-Lösung als auch in der von Ihren bevorzugten Cloud-Umgebung möglich. Integrieren Sie dank vollständig unterstützter APIs und Bibliotheken bestehende Data-Science- und Analyseumgebungen, Data Lakes, Warehouses sowie viele weitere Ressourcen.
Transformieren Sie den Wert Ihrer Daten
Skalierbarkeit bis auf Milliarden von Datensätzen per Batch-Vorgang oder in Echtzeit
Skalierbarkeit bis auf Milliarden von Datensätzen per Batch-Vorgang oder in Echtzeit
Unser Fundament: bewährte und skalierbare Open-Source-Technologien wie Hadoop, Spark und Elastic
Für anspruchsvollste Geschäftsanforderungen entwickelt
Für anspruchsvollste Geschäftsanforderungen entwickelt
Unterstützen Sie Ihre Data-Science-Teams mit modernsten Analysen und profitieren Sie von der Anwendbarkeit in diversen Use Cases u. a. in den Bereichen Finanzkriminalität, AML, Customer Intelligence und Betrugsermittlungen.
Auf verschiedenste Use Cases und ohne Datenduplikation anwendbar
Auf verschiedenste Use Cases und ohne Datenduplikation anwendbar
Steigern Sie Ihren ROI mit einer einzigen Instanz, auf Grundlage derer Sie Ihr Vorgehen für diverse andere Use Cases und Zugriffsrechtsszenarien entsprechend ableiten können. Bei Bedarf binden Sie neue Datenquellen ganz flexibel ein.
Zukunftssichere Architektur
Zukunftssichere Architektur
Binden Sie die Lösung nahtlos in Ihr bestehendes IT-Ökosystem ein und profitieren Sie von flexiblen Bereitstellungsoptionen: nativ oder containerisiert, On-Prem oder in der Cloud.
Entity Resolution in Aktion
Scaling AI Impact with Accenture - Julie Sweet
In this lively fireside chat, Julie Sweet joins Vishal Marria to explore what it takes for enterprises to turn AI ambition into measurable, scalable impact. You’ll hear why success in AI depends on anchoring adoption to real business KPIs, how contextualized data is now the critical foundation for trusted, enterprise‑grade outcomes, and the importance of transparency, explainability, and feedback loops in decisioning.
How Context Helps Detect Financial Crime
Discover how data context reduces false positives in financial crime.
How to Detect Sanctions Circumvention - Jinesh Amin
In this lightboard video, Jinesh Amin, Head of Sanctions Circumvention at Quantexa, explains why contextual data is critical to detecting and disrupting sanctions circumvention. Sanctions circumvention relies on coordinated activity and shadow networks designed to obscure the true origin and destination of goods, the jurisdictions involved, and the parties subject to sanctions. Most institutions still depend on list‑based screening and manual investigations to identify these risks. As a result, detection efforts are often reactive, lagging behind increasingly sophisticated circumvention techniques. In this video, Jinesh walks through an example showing how, by unifying internal and external data at scale, an institution can reveal hidden context across entities and networks. This contextual insight uncovers multiple sanctions risks that would otherwise have remained undetected, enabling earlier, more effective intervention.