あるグローバル銀行は、多国籍にまたがる40億の取引記録のアイデンティティー検証(複数の国に住所をもつ同一人物等の特定、その他)を自動的に行っています。
これにより、コンプライアンスを遵守する上で必要となる顧客情報へのアクセスに要する時間が90%短縮されました。
ある小売銀行では、マネーロンダリングの疑いのある新たな口座開設申請の内、わずか30%しか審査できておらず、他の申請は自動的に却下していました。
Foundry導入後の現在では、同じチームがこれらのマネーロンダリングの疑いのある新たな口座開設申請の全てを審査できるようになりました。
Foundryを使って開発されたマルチファクタ・アラート・モデルにより、あるグローバル銀行は日々進化する脅威に対処しつつも、誤検知アラートを減らすことができました。現在ではアラートの分類の正確さが45倍になり、また、アラートの原因となる問題の解決に要する時間が60%短縮されました。
ある銀行では次善の提案(NBO:Next Best Offer)・マーケティング・キャンペーンの為のデータ収集およびその効果の分析に最大3ヶ月間を費やしていました。
Foundryの導入により、同銀行は現在ではテスト目的の事前キャンペーン(少人数)および本キャンペーンをそれぞれ毎日打ち上げています。この結果、各地域でのレスポンス率が15%以上も上昇しました。
ある決済処理サービス会社はFoundryを使って、数億件のレコードを統合することにより、各顧客のビジネス環境やニーズを深く理解し、収益を増やす一方で解約の徴候を示している高価値の顧客に対して迅速な対応を行うことに成功しました。
このように、顧客の置かれている状況や環境を深く理解することにより、莫大な増分収益が生み出されました。
あるグローバル銀行は、各国固有の規制に対応するために、Foundryを使用してデータレイク運用を抜本的に再検討し、国境を越えたデータ・インフラストラクチャを3ヶ月で構築しました。
加えて、その後の6か月間で同銀行は20を超える課題(EUデータ保護規則*、アンチ・マネーロンダリング・コンプライアンス、資産の質の検証、その他)においてFoundryを導入しました。
*GDPR: General Data Protection Regulation