En titt på selskapene som demonstrerer på FinovateFall i New York 11. og 12. september. Registrer deg i dag og lagre stedet ditt.
DataVisor leverer sofistikerte AI-drevne løsninger for å holde bedrifter og deres kunder trygge mot svindel og misbruk.
Egenskaper
DataVisor sin sanntidsbetalingssvindelløsning er
- Designet for sanntidsscenarier med betalingssvindel
- Gir sanntidsvarsler og reduserer trusler uten forsinkelser
- Inkluderer generativ AI-drevet automatisering
Hvorfor det er flott
Den eneste svindelplattformen med innebygd generativ AI-drevet automatisering.
Presenter
Ryan Nichols, løsningsingeniør
Nichols er forankret i programvareutvikling og skyløsningsarkitektur. Hans ekspertise ligger i å lage løsninger for Cybersecurity, AML og Fraud SaaS-plattformer.
Linkedin
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- ChartPrime. Hev handelsspillet ditt med ChartPrime. Tilgang her.
- BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
- kilde: https://finovate.com/finovatefall-2023-sneak-peek-datavisor/
- :er
- 11
- 12
- 2023
- misbruk
- AI
- AI-drevet
- Varsler
- AML
- og
- arkitektur
- At
- Automatisering
- Cloud
- Selskaper
- Kunder
- Cybersecurity
- leverer
- Utvikling
- innebygd
- ekspertise
- Finovat
- FinovateFall
- Til
- svindel
- fra
- generative
- Generativ AI
- hans
- HTTPS
- in
- jpg
- Hold
- ligger
- Se
- max bredde
- Ny
- New York
- on
- bare
- betalinger
- plattform
- Plattformer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- powered
- sanntids
- sanntidsbetalinger
- SaaS
- trygge
- Spar
- September
- snike
- Software
- programvareutvikling
- løsning
- Solutions
- sofistikert
- Spot
- De
- deres
- trusler
- til
- med
- uten
- york
- Din
- zephyrnet