Dynamique, innovante et adaptée à des cas d'usage multiples
La résolution d’entités de Quantexa est pensée pour les entreprises : elle offre une précision inédite en associant compréhension du monde réel et techniques avancées de machine learning et d’IA. Quantexa prend en charge de nombreux cas d’usage et applications dans une seule et même plateforme.
En quoi la résolution d’entités de Quantexa est-elle si différente ?
Des données précises et complètes basées sur quatre principes centraux :
Dynamisme
Précision
Transparence
Évolutivité
Cas d'usage
Créez une vue précise et complète des entités du monde réel présentes dans vos données
Une vue unifiée des données
Révélez des entités du monde réel issues de multiples sources de données disparates à l’aide d’une résolution d’entités de pointe.
Une qualité des données optimisée
Éliminez les doublons et remédiez aux données manquantes ou de mauvaise qualité, même lorsque les données ont été volontairement manipulées.
Des décisions basées sur les données
Renforcez la confiance dans vos données pour optimiser la prise de décisions stratégiques et opérationnelles à l'échelle de votre entreprise.
Une analyse graphique
Créez des graphes plus riches et plus pertinents basés sur des entités du monde réel et les liens qui les unissent.
IMPACT
Nos réalisations
pour une rentabilisation accélérée
du couplage des données via la résolution d'entités
du nombre d'enregistrements grâce à la déduplication
Fonctionnalités du produit
Ingestion de données low-code
Intégration des données plus rapide et sans schéma grâce à l'association automatisée des données et à la capacité de traiter des structures de données imbriquées complexes, comme les entreprises, les organismes et d'autres entités hiérarchisées.
Préparation intelligente des données
Un ensemble de modèles de machine learning et de traitement du langage naturel nettoient, analysent, transcrivent et standardisent les données structurées et non structurées. Les modèles de machine learning sont entraînés et affinés pour chaque pays.
Rapprochement des données basé sur le machine learning
Nos modèles de résolution des données basés sur le machine learning et prêts à l’emploi sont conçus pour résoudre les problèmes de disponibilité et de qualité des données sans recourir à des données d’entraînement prétraitées. Nos modèles de machine learning sont parfaitement transparents, explicables et extensibles.
Mode batch et mode dynamique
Notre architecture double permet de résoudre les entités avec des performances exceptionnelles de manière ponctuelle (par lots) ou en temps réel et de manière dynamique au moment de la requête.
Ajustement et scoring fluide des entités
Divers modèles basés sur l’IA permettent d’identifier les entités sur-liées et sous-liées ou d’affiner les configurations de résolution des entités.
Architecture ouverte
Déployez la plateforme sur site ou dans le cloud de votre choix. Intégrez notre plateforme à votre environnement de science des données ou d’analyse, vos lacs de données, vos entrepôts et autres systèmes en place par le biais d’API et de bibliothèques complètes.
Augmenter la valeur de vos données
Prise en charge de milliards de points de données en lots ou en temps réel
Prise en charge de milliards de points de données en lots ou en temps réel
Plateforme basée sur des technologies éprouvées et open source comme Hadoop, Spark et Elastic.
Une conception pour les utilisations les plus exigeantes
Une conception pour les utilisations les plus exigeantes
Utilisez notre plateforme pour effectuer des analyses avancées et aider vos équipes de science des données ou pour des cas d’usage tels que la lutte contre la criminalité financière et le blanchiment de capitaux, la veille de la clientèle, la lutte contre la fraude, etc.
Prise en charge de multiples cas d’usage sans duplication des données
Prise en charge de multiples cas d’usage sans duplication des données
Optimisez votre retour sur investissement avec une instance unique capable de s'adapter aux différents cas d’usage et droits d’accès. Intégrez de nouvelles sources de données en toute simplicité.
Architecture tournée vers l’avenir
Architecture tournée vers l’avenir
Intégrez facilement la plateforme à votre écosystème grâce à des options de déploiement flexibles : natif, en conteneur, sur site ou dans le cloud.
La résolution d’entités en action
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.