SiNGL은 AI 기반 데이터 중복 제거 및 골든 레코드 생성 도구로, 90일 이내에 정확한 고객 인사이트를 제공합니다. 타겟팅된 업셀링으로 수익을 증대하고, 오류 없는 데이터로 비용을 절감하며, 사기 탐지 기능으로 리스크를 줄일 수 있습니다. 고가의 MDM(Master Data Management)이 필요 없습니다. 은행, 금융, 규정 준수 분야에 이상적입니다. 지금 SiNGL을 사용해 보세요!
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게시일:
2024-09-13
생성일:
2025-04-29
최종 수정일:
2025-04-29
게시일:
2024-09-13
생성일:
2025-04-29
최종 수정일:
2025-04-29
SiNGL은 마스터 데이터 관리(MDM)의 복잡성 없이 고객 데이터에 대한 단일하고 정확한 뷰가 필요한 기업을 위한 AI 기반 데이터 중복 제거 및 골든 레코드 생성 솔루션입니다. 고급 알고리즘을 사용하여 중복 레코드를 식별하고 병합함으로써 신뢰할 수 있는 고객 프로필을 생성하여 의사 결정을 개선합니다.
SiNGL은 비용 효율적인 중복 제거를 원하는 은행, 금융 서비스 및 기타 데이터 중심 산업의 기업에 이상적입니다. 마케팅 팀, 고객 서비스 담당자 및 리스크 관리 전문가는 정확한 고객 프로필, 업셀 기회 및 사기 감지 기능을 통해 혜택을 얻을 수 있습니다.
SiNGL은 고객 온보딩, 규정 준수(GDPR, KYC), 그리고 합병 후 시스템 통합에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 우편 비용 절감, 캠페인 응답률 향상, 그리고 은행, 금융 또는 운영 효율성을 위해 깨끗하고 통합된 데이터가 필요한 모든 부문에서의 사기 감지에 완벽합니다.
SiNGL은 Master Data Management(MDM)의 복잡성 없이 중복 제거 및 Golden Record 생성을 위해 설계된 AI 기반 솔루션입니다. 고급 알고리즘을 사용하여 기업 데이터를 분석하고 레코드를 점수화하며 설정된 임계값을 기반으로 동일한 엔티티에 속하는지 여부를 판단합니다. 이를 통해 정확한 중복 제거가 가능해지며, 기업이 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 효율적으로 유지할 수 있도록 돕습니다.
SiNGL은 AI를 활용하여 기업 데이터를 사용해 모델을 학습시킵니다. 시스템은 레코드에 대한 매칭 점수를 계산하고 사용자 정의 가능한 임계값을 적용하여 레코드가 동일한 엔티티를 나타내는지 여부를 결정합니다. 이 AI 기반 접근 방식은 정확한 중복 제거를 보장하여 수작업을 줄이고 데이터 정확도를 향상시킵니다.
네, SiNGL은 90일 이내에 제공될 수 있어, 긴 구현 시간 없이 중복 제거 및 Golden Record 생성이 필요한 기업들에게 빠르고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
SiNGL은 세 가지 주요 이점을 제공합니다: 더 나은 고객 프로파일링과 타겟 마케팅을 통한 수익 증대, 메일링 및 콜센터 오류 감소를 통한 비용 절감, 정확한 리스크 프로파일링과 사기 감지를 통한 위험 감소입니다. 또한 데이터 품질과 운영 효율성을 향상시킵니다.
SiNGL은 정확하고 완전한 고객 프로파일을 제공하여 개인화된 상호 작용과 적시의 응답을 가능하게 함으로써 고객 유지를 향상시킵니다. 이는 에이전트가 고품질 데이터를 갖추도록 하여 만족도를 높이고 이탈률을 줄입니다.
네, SiNGL은 은행 및 금융 서비스에 이상적입니다. 고객 온보딩, 가구 구성, GDPR 및 KYC와 같은 규정 준수를 지원하며 교차 판매 기회를 식별하여 해당 산업에서 다목적 도구로 사용될 수 있습니다.
SiNGL은 은행 및 금융 서비스에 특히 유용하지만, 소매, 의료, 통신 등 대규모 데이터 세트를 다루는 모든 산업이 중복 제거, Golden Record 생성, 데이터 품질 개선의 혜택을 받을 수 있습니다.
SiNGL은 중복 메일링을 제거하고 정확한 고객 데이터로 콜센터 효율성을 향상시키며 수동 데이터 정제 작업을 줄여 비용을 절감합니다. 이는 운영을 간소화하고 낭비적인 지출을 최소화합니다.
네, SiNGL은 DPDP, GDPR, KYC, AML과 같은 규정 준수를 돕습니다. 데이터 정확성과 무결성을 보장하고 통합된 고객 뷰를 제공하여 법적 및 보고 요구 사항을 충족하는 데 필수적입니다.
SiNGL은 API를 통해 원활한 통합을 제공하여 현재 시스템과 함께 작동할 수 있습니다. 이는 플랫폼 간 데이터 일관성을 보장하고 기존 인프라를 방해하지 않으면서 워크플로를 자동화합니다.
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