動的、革新的、マルチユース
Quantexaのエンタープライズレベルのエンティティ解決は、現実世界についての理解を高度な機械学習およびAI技術と組み合わせて、卓越した精度を実現します。Quantexaは、複数のユースケースとアプリケーションを単一のプラットフォームからサポートします。
Quantexaのエンティティ解決ならではの特長とは？
正確かつ完全なデータは、以下の4つの基本原則に基づいて構築されます。
動的
高精度
透明性
拡張可能
ユースケース
エンティティ解決は、現実のエンティティの正確な360度ビューをデータ内で作成します。
信頼できるデータビューを作成
クラス最高のエンティティ解決を使用して、複数の異種データソースから現実世界のエンティティを明らかにできます。
データ品質の向上
データが意図的に操作されている場合でも、重複を排除し、データの欠落や品質の低さを修復できます。
データを活用した決定を促進
データの信頼性を高めて、組織全体の戦略的および運用上の意思決定を強化します。
高度なグラフ分析
現実世界のエンティティとそれらの間の関係に基づき、より豊かで意味のあるグラフを構築します。
導入の効果
Quantexaの実績
データ照合により価値実現までの時間を短縮
エンティティ解決によるデータマッチング
重複排除によるレコード削減
製品機能
ローコードデータ投入
自動データマッピングに加え、企業、組織、その他の複合エンティティなどの複雑にネストされたデータ構造を処理する機能のおかげで、スキーマを用いないデータのオンボーディングがスピードアップします。
インテリジェントなデータ準備
MLおよびNLPモデルを組み合わせて、構造化データソースと非構造化データソースのどちらでも、データのクレンジング、解析、音訳、同義化を行います。MLモデルは、世界各国に合わせてトレーニングおよび調整されています。
MLを活用したデータマッチング
MLを利用したすぐに使えるエンティティ解決モデルは、データの可用性と品質の問題に対処するよう設計されています。事前解決されたトレーニング用データは必要ありません。MLモデルは完全に透過的で、説明可能かつ拡張可能です。
バッチモードと動的モード
デュアルアーキテクチャにより、リクエストがあったときに1回限りのバッチとしてエンティティを解決することも、リアルタイムで動的に解決することもできるため、優れたパフォーマンスが得られます。
透明なエンティティ品質スコアリングおよび調整
オーバーリンクおよびアンダーリンクされたエンティティを特定したり、エンティティ解決構成を調整したりするのに使用できる、AIを活用したモデルのスイートです。
オープンなアーキテクチャ
オンプレミスまたはご希望のクラウドに導入できます。完全サポートのAPIとライブラリを介して、既存のデータサイエンスおよび分析環境、データレイク、ウェアハウスなどと統合します。
データの価値を変革
バッチまたはリアルタイムで数十億のレコードに拡張可能
バッチまたはリアルタイムで数十億のレコードに拡張可能
Hadoop、Spark、Elasticといった実績あるスケーラブルなオープンソーステクノロジーに基づき構築されています。
最も要求の厳しいビジネスニーズに合わせて構築
最も要求の厳しいビジネスニーズに合わせて構築
高度な分析に使用して、データサイエンスチームを強化します。または、ユースケース、金融犯罪、AML、カスタマーインテリジェンス、不正行為などのユースケースに使用できます。
データを重複させずに複数のユースケースをサポート
データを重複させずに複数のユースケースをサポート
単一のインスタンスでさまざまなユースケースやセキュリティアクセス権限に合わせて対応を調整することで、投資をより速く回収します。必要に応じて新しいデータソースを柔軟に導入します。
将来を見越したアーキテクチャ
将来を見越したアーキテクチャ
柔軟な導入オプション（ネイティブまたはコンテナ化）をオンプレミスまたはクラウドで使用して、既存のITエコシステムにシームレスに統合します。
エンティティ解決の実際
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.