NASA Federal Credit Union憑藉DataVisor的AI原生實時平台榮獲Celent模型風險管理獎

專為詐欺與金融犯罪防制打造的AI原生即時決策平台DataVisor宣布，其客戶NASA Federal Credit Union（NASA FCU）榮獲Celent年度最佳模型風險管理獎。全球金融服務研究與顧問機構Celent表彰NASA FCU透過統一的AI原生即時FRAML平台，實現詐欺防制與AML現代化轉型。NASA FCU以DataVisor取代舊有解決方案，透過統一數據、即時決策、機器學習及AI代理的結合，將營運成本降低了50–60%，同時在詐欺偵測、誤報率、審查時間及SAR申報方面均取得顯著改善。

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NASA Federal信用合作社營運長Doug Nahas表示：「在NASA Federal，創新的意義在於為會員創造更好的體驗，並使我們的組織更有效率、更具成效。DataVisor讓我們能夠進一步擁抱AI與自動化，提升我們管理風險、改善營運效率的能力，並賦予團隊更多時間專注於服務會員。」

Celent風險研究主管Ian Watson表示：「DataVisor正協助金融犯罪風險管理跨越詐欺與AML之間的舊有藩籬。透過在單一即時FRAML基礎上重建NASA Federal Credit Union的入會審核、偵測與調查流程，他們運用機器學習、統一案件管理、AI輔助規則優化，以及基於共享智能層生成的AI SAR敘述，交出清晰的成果：更少誤報、更強偵測、更快調查、縮短SAR申報時間，並實現有意義的營運節省。」

NASA Federal Credit Union服務全球逾244,000名會員，致力於透過卓越服務與創新金融解決方案，協助會員實現終身財務成功。隨著金融犯罪威脅不斷演進，該信用合作社積極投資AI驅動技術，以實現更快速的決策、精簡營運並強化風險管理，同時為會員創造更大價值。

該信用合作社此前已使用DataVisor進行詐欺偵測，享受更靈活、以數據為先架構所帶來的優勢。分別運行詐欺與AML系統的成本較高，且需要重複的供應商關係、整合作業及人工交接。這種對比使舊有AML環境的局限性愈發難以合理化，並為更廣泛地轉向FRAML奠定了基礎。業界長期以來已認識到整合這兩個領域的優勢，但要充分發揮FRAML的潛力，需要統一基礎架構與數據。

為實現此目標，該機構將與DataVisor的合作擴展至更廣泛的FRAML模型。DataVisor的統一平台將詐欺、AML、第三方情報及行為訊號整合至統一智能層，實現即時決策。該平台賦能詐欺與AML團隊協同合作，以提升偵測能力、降低人工作業、加速法規申報並降低平台成本。DataVisor的AI代理協助NASA FCU從人工、耗時的流程轉型為AI輔助的優化與申報。成果顯著：

• AML誤報率降低了42%，同時維持100%真陽性保留率。
• 人工審查時間降低了41%，積壓案件從數天縮短至數小時。
• 詐欺偵測精準度提升了20%。
• 透過AI輔助敘述生成，SAR申報時間降低了90%。

DataVisor執行長Patrick Harr表示：「金融機構已無法再依賴為不同時代所建構的分散式詐欺與AML系統。NASA Federal Credit Union認識到在統一AI原生平台上進行現代化轉型的機會，該平台提供即時決策、更強偵測能力、更高營運效率及更佳會員體驗。我們很榮幸與他們攜手合作，共同引領現代詐欺與金融犯罪防制的行業發展。」

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