Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
SAS заняла первое место среди поставщиков аналитических решений для задач противодействия мошенничеству и отмыванию доходов

15, февраль 2022  —  Компания SAS признана лучшим поставщиком на рынке ML-платформ для борьбы с мошенничеством и отмыванием денег согласно рейтингу Aite Matrix: Leading Fraud & AML Machine Learning Platforms от независимой консалтинговой компании Aite-Novarica Group . При его составлении продукты 11 ведущих поставщиков оценивались по четырем параметрам: способность закрывать различные задачи компаний-заказчиков, устойчивость поставщика и его возможность инвестировать в развитие продуктов, а также функциональные характеристики решения и удовлетворенность пользователей самим решением и его технической поддержкой. По   всем четырем параметрам решение SAS Financial Crimes Analytics набрало высочайшие оценки – от 90% и более, что обеспечило компании SAS уверенное первое место в рейтинге.

Особенно высокие показатели SAS получила по критериям « функциональные характеристики решения » – 93% и « потенциал для клиента », то есть возможность покрывать любые задачи с помощью продукта – 96%. Устойчивость бизнеса поставщика, оцененная у SAS в 95%, и ранее никогда не имела меньших оценок. Составители рейтинга также отметили следующие сильные стороны решений SAS:

Простота использования . Согласно отчету, независимо от уровня технической подготовки и на всех этапах жизненного цикла аналитических моделей – от разработки до применения – решение SAS Financial Crimes Analytics предоставляет сотрудникам аналитической команды простой, мощный и автоматизированный способ решения поставленных задач. При этом эксперты отмечают, что возможности решений SAS позволяют оставлять за пользователями системы выбор – использовать автоматизированные инструменты по построению моделей или же самостоятельно создавать пользовательские модели машинного обучения.

Высокая результативность моделей. Платформа SAS позволяет использовать как встроенные алгоритмы машинного обучения, так и задействовать автоматизированное машинное обучение (Auto-ML). Широкий выбор типов аналитических моделей, подходов к их разработке и применению, а также возможности по непрерывному мониторингу моделей обеспечивают в совокупности их высокую эффективность, интерпретируемость и стабильность.

Легкость внедрения . В отчете подчеркивается, что клиенты SAS довольны производительностью решений и простотой интеграции с уже имеющимися у них инструментами, что вкупе с высокой оценкой экспертизы команды внедрения SAS позволяет говорить об относительно небольших сроках реализации проекта. В то же время функциональные возможности решений SAS, включающие все самые современные инструменты, позволяют команде внедрения разработать невероятно сложные алгоритмы, способные предотвратить даже самые изощренные схемы мошенничества и отмывания средств.

«SAS в очередной раз подтвердила свою репутацию эксперта в сфере аналитических решений для борьбы с мошенничеством и отмыванием денег, – говорит Чак Сабрт (Chuck Subrt), директор направления по борьбе с мошенничеством и отмыванием денег, Aite-Novarica Group. – SAS Financial Crimes Analytics – мощный, многофункциональный и при этом интуитивно понятный инструмент, предполагающий глубокую интеграцию и обеспечивающий максимальную автоматизацию бизнес-процессов и повышение их эффективности. Помимо классического развертывания системы в инфраструктуре заказчиков, решение может быть представлено в виде облачной или контейнерной архитектуры, с возможностью применения так популярных сегодня open source технологий. Иными словами, SAS не просто предлагает продукт как таковой, а создает корпоративную платформу, которая обладает мощным аналитическим арсеналом и дает клиенту гибкие возможности для управления рисками и своевременного принятия решений ».

« Недавнее исследование существующих на рынке AML-технологий, проведенное Ассоциацией сертифицированных специалистов по борьбе с отмыванием средств (ACAMS), показывает, что финансовые организации быстрее решаются на внедрение глубокой аналитики, чтобы повысить точность выявления подозрительных операций и эффективность расследований, лучше соответствовать требованиям регуляторов и уменьшить операционные расходы за счет автоматизации, – говорит Дэвид Стюарт (David Stewart), директор SAS по решениям для предотвращения финансовых преступлений и AML. – Признание, полученное от независимых экспертов Aite-Novarica Group не только подтверждает лидирующие позиции SAS на рынке аналитики, но и подчеркивает, что у компании есть необходимые знания и опыт, чтобы помогать клиентам бороться с финансовыми преступлениями, а также масштабировать и развивать их AML-экосистемы в зависимости от меняющихся потребностей ».

Консалтинговая компания Aite-Novarica Group обладает огромным опытом на рынке финансовых услуг. В число ее экспертов входят бывшие руководители технологических, стратегических, операционных направлений, а также ведущие исследователи и консультанты. Рейтинг Aite Matrix составляется Aite-Novarica Group на основе запатентованной методологии, которая предполагает сбор и изучение подробной информации о продукте, знакомство с возможностями, в том числе в ходе демонстрации, а также независимую оценку клиентских отзывов.

Справочная информация

Компания SAS является признанным лидером в сфере решений для анализа данных и партнером по инновациям для более чем 70  000 организаций по всему миру.

Помимо программного обеспечения, своим заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку.

В России и странах СНГ SAS работает с 1996 года. Здесь клиентами SAS являются топ-10 российских банк (Сбербанк, ВТБ, Газпромбанк и др.), 10 страховых компаний (Ингосстрах, Росгосстрах, Альфастрахование, Группа Ренессанс Страхование и др.), представители транспорта (РЖД, « Аэрофлот » и др.), лидеры рынка розничной торговли (X5 Retail Group, Ашан, М.Видео/Эльдорадо, и др.), крупнейшие компании из телекоммуникационного (МТС, Мегафон, и др.) и топливно-энергетического секторов, агропроизводители, государственные организации.

Подробная информация - на веб-сайте компании: http://www.sas.com/russia .

Публикации по теме
Рынки
 
Новости SAS

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.