在当今数字优先的世界，金融服务和保险 (FSI) 机构面临着日益复杂的挑战，从监管压力、不断变化的客户需求，到持续的欺诈威胁和市场波动。如今，成功的关键在于机构能否快速、智能地将数据转化为行动。
然而，遗留系统和孤立的数据持续拖慢着进度。业务用户常常难以应对分散在理赔平台、保单系统、交易引擎和 CRM 工具之间的碎片化信息。手动流程和僵化的分析流程会延迟洞察的获取，并限制敏捷性——这对于实时决策至关重要的行业来说，是一个严重的障碍。
欺诈分析师需要应对不连贯的系统，因为这些系统会延迟调查、错过细微的模式，并且缺乏实时触发器来防止损失。
承保人和索赔经理缺乏统一、可解释的见解，无法加速风险评分、索赔分类和批准决策。
由于手动提取数据以及缺乏明确的沿袭或阈值监控，合规官面临审计疲劳和报告延迟。
当客户数据分散在各个渠道和系统时，产品和营销团队无法有效地个性化体验。
为了在这种环境下保持竞争力和合规性，金融服务机构需要的不仅仅是仪表盘。他们需要一个现代化、受管控、由人工智能驱动的平台，将企业数据转化为智能的实时结果。
在金融服务机构能够充分利用人工智能/机器学习和智能自动化之前，他们必须克服以下基础挑战：
核心银行业务、CRM 和索赔处理等系统必须虚拟连接（而不是复制），以实现整体视图而不会造成数据蔓延。
数据访问必须由业务域和角色控制，具有审计就绪透明度并符合 PCI DSS、SOC2、HIPAA 和 GDPR 等标准。
数据平台必须提供即时洞察——无论是检测欺诈、评估投资组合风险还是快速跟踪索赔。
业务线专家（欺诈分析师、索赔经理、服务代表）应该用通俗易懂的语言提出问题，建立预测模型，并以零代码分享见解。
该平台必须具有弹性扩展能力，并支持跨团队重复使用数据模型和指标，以减少冗余和成本。
AVRIO 是一个现代化的、无代码的、支持 AI/ML 的云平台，旨在为金融服务和保险 (FSI) 组织提供统一的数据访问、分析和决策智能环境。AVRIO 专为非技术用户和领域专家设计，它弥合了原始企业数据与运营决策之间的差距，无需代码或繁重的 IT 干预。
AVRIO 使用联合查询引擎连接到不同的数据源，例如核心银行系统、保单管理、CRM 平台、索赔处理系统、交易引擎和监管信息源。这种方法无需将数据复制到中央仓库，从而降低了成本、风险和复杂性。
集成云和本地环境中的结构化和非结构化数据。
支持来自多个系统的数十亿条记录的实时连接。
无需 ETL 开发即可实现新数据源的敏捷接入。
AVRIO 从头开始嵌入企业级治理和可观察性。当用户探索和使用数据时，该平台能够确保安全性、信任度和透明度。
基于域的访问控制可确保欺诈团队、承销商、合规官或营销主管只看到他们需要的内容。
自动数据分类（例如，PII、PHI、财务标识符）可改善风险状况并简化对 PCI DSS、GDPR、HIPAA 和其他标准的遵守。
端到端数据沿袭跟踪每个转换和查询，以实现完全的可审计性和对决策的信任。
AVRIO 的联合查询引擎支持对海量数据集进行亚秒级查询，从而使业务用户能够：
通过AVRIO Conversa AI提出自然语言问题并获得实时答案。
使用可视化工具深入研究模式、异常值或异常情况 - 无需 SQL。
根据实时阈值或模式触发操作工作流或警报。
此功能将耗时的手动分析转化为即时洞察和行动，对于欺诈检测、索赔分类、投资组合重新平衡等至关重要。
AVRIO 通过Live Intel Studio实现机器学习的民主化，这是一个可视化 ML 工作台，用户无需数据科学技能即可构建、训练和部署模型。
使用预先构建的模板选择客户流失预测、欺诈评分或潜在客户分类等用例。
通过可视化步骤配置模型——选择特征、设置阈值、验证准确性——所有这些都无需代码。
使用 GenAI 助手自动建议变量、解释模型输出并提高模型透明度。
这使得强大的人工智能能够被交到欺诈分析师、风险官和营销经理手中，从而在每个职能部门做出更明智的决策。
AVRIO 提倡数据即产品的思维，允许用户在整个企业内发布和重用模型、指标和见解。
通过集中目录共享数据模型和 KPI。
将见解发布为REST API，以插入外部应用程序、工作流或面向客户的平台。
实现跨业务线的实时决策协调，无需重复工作。
AVRIO 基于 AWS 构建，旨在实现弹性规模和性能，使其能够满足未来不断增长的数据需求和不断发展的 AI 工作负载。
根据使用情况自动扩展，最大限度地减少闲置基础设施成本。
与 AWS 原生存储、计算和安全服务无缝集成。
通过将多种工具（BI、ML、治理）整合为单一体验来降低 IT 开销。
