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内部风险白皮书

我们采取了完全不同的方法来检测的内幕,他们成为安全事件之前的风险。传统技术局限于被动地分析机器生成的数据和用户行为识别已经发生的违规行为。与之形成鲜明对比,我们的算法通过了解他们的通信内容,使恶意用户可以自己犯下的罪行之前停止模拟内幕的意图。

15出前20的全球性银行的使用,我们的专利方法,从人类交流得出的见解将处理在2020年我们的机器学习模型10周十亿的谈话已被证明在最艰巨的监管环境,并且是值得信赖的主动定位从风险内幕交易串谋和骚扰。通过将多个弱信号组合成的冒险行为档案,我们通知的人​​的风险,组织他们成为国际惨败之前。