London / Immenstaad, 9. Februar 2021 – Das Research-Unternehmen RegTech Analyst hat heute seinen Global RegTech Buyer’s Guide herausgegeben. Er basiert auf der RegTech 100 Liste für 2021. Diese jährlich erscheinende Liste zeigt die innovativsten Anbieter von Technologielösungen im regulatorischen Umfeld der Finanzbranche. ACTICO zählt jetzt zu den Top 100 RegTech-Unternehmen weltweit.
Ein Gremium von Analysten und Branchenexperten wählte die Finalisten aus über 1.000 Unternehmen aus. Die Top 100 tragen laut der Einschätzung dieser Jury am besten zur Lösung von Herausforderungen oder Generierung von Effizienzsteigerungen in Compliance bei.
Die Analysten nennen 3 Gründe, die für ACTICO in der Top-100-Liste sprechen:
- Solide Basis mit etablierten, internationalen Kunden und die Fähigkeit, mit den nationalen regulatorischen Anforderungen umzugehen
- Vielseite Lösungen in unterschiedlichen Verticals wie Anti-Geldwäsche, KYC, Zahlungsüberwachung, Erkennung von Marktmissbrauch und Insiderhandel
- Schnelle Reaktionsfähigkeit auf regulatorische Änderungen. Das versetzt Kunden in die Lage, sich an neue Marktbedingungen anzupassen. Vor allem in Hinblick auf Covid 19 wurde das positiv bewertet.
Mit mehr als 100 Kunden in 25 Ländern hat ACTICO langjährige Geschäftsbeziehungen und kennt die Herausforderungen der Branche:
„Unsere Erfahrung zeigt, dass die Digitalisierung und Automatisierung in den Fokus von Compliance-Abteilungen rückt“, sagt Thomas Knöpfler, Chief Sales Officer, Geschäftsführer und Mitgründer von ACTICO. „Banken und Versicherungen sind dabei, mit RegTech ihre Compliance-Aufgaben weiter zu automatisieren, weil regulatorische Anforderungen hohe Kosten und Anpassungen nach sich ziehen. Compliance-Organisationen wollen in Zukunft flexibler und agiler werden und setzen deshalb auch auf Technologien wie Machine Learning,“ so Thomas Knöpfler weiter.
Machine Learning als zentraler Erfolgsfaktor beim Compliance Monitoring
Projekte in Banken und Versicherungen zeigen, wie Machine Learning die Automatisierung vorantreibt. Im Vordergrund steht die Verbesserung der Trefferqualität, um den Aufwand für Compliance-Abklärungen zu reduzieren. Im Sanktionslisten- und Payment Screening erzielen Finanzinstitute bis zu 60% weniger Aufwand, wenn sie ihr Expertenwissen mit Machine-Learning-Datenwissen kombinieren.
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