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Analystenhaus bewertet SAS als führenden Anbieter für Enterprise Fraud Management

Veröffentlicht in BI- und IT-Markt, SAS Business Analytics

SASSAS wird im Bericht „The Forrester Wave: Enterprise Fraud Management, Q1 2016” als führender Anbieter eingestuft. Besonders hervorgehoben werden die Funktionalitäten von SAS im Hinblick auf Datenintegration, Queue Management, Regel- und Modellerstellung sowie der „Out-of-the-Box“-Ansatz, mit dem Unternehmen sämtliche wichtigen Transaktionen umsetzen können.

Vorne in der Bewertung liegt SAS in der Kategorie „aktuelles Angebot“, und die Höchstbewertung erhielt der Analytics-Anbieter bei Strategie und Marktpräsenz.

Forrester hebt insbesondere die kontinuierliche Produktentwicklungsstrategie von SAS hervor, darunter „1) die Verbesserung der In-Memory-Visualisierung der Performance Indicator Dashboards; 2) die Erweiterung von Design und Simulation für Big-Data-Anforderungen sowie 3) den Ausbau von Analytics durch die Integration von Geräte- und Verhaltensdaten.“

Machine Learning als wichtiges Unterscheidungskriterium

Eines der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale bei der Beurteilung der Anbieter war in diesem Jahr Machine Learning. Im Bericht heißt es: „Isolierte Technologien zur Bewertung von Betrugsrisiken sind überholt und weniger effektiv. Eine bessere Verwaltung, Machine-Learning-Methoden und maßgeschneiderte Reportings entscheiden heute, welche Anbieter vorne liegen.“

Regelbasierte Fraud-Management-Systeme sind unter Umständen nicht in der Lage, Muster in den Daten zu erkennen. Machine Learning umfasst automatisierte Modellerstellung, mit der eine Anpassung an Verhaltensänderungen bei komplexen Daten unterstützt wird. SAS hat seine Fraud- und Compliance-Lösungen von Anfang mit diesen Fähigkeiten ausgestattet.

„SAS ist mit der Breite und Tiefe seiner Fraud-Analytics-Lösungen sehr gut im Markt aufgestellt“, erklärt Randy Guard, Chief Marketing Officer bei SAS. „Wir werden weiterhin die Neuentwicklung in Sachen Fraud Detection vorantreiben. Denn Unternehmen möchten schnell und zielgerichtet Modelle entwickeln, die in großem Ausmaß intelligente Handlungen unterstützen – und das Ganze in Echtzeit.“

(Quelle: SAS)

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