Das Modul Mediensuche ermöglicht die Nutzung digitaler Quellen, um Informationen zu einem bestimmten Thema zu generieren, sei es ein potenzieller Kunde, Lieferant, Mitarbeiter, etc.. Beliebige Informationsquellen wie Google, Webmedien, spezielle Quellen (z. B. LexisNexis, OpenCorporate, öffentliche Register usw.) werden über das Modul Media Search durchsucht.

Mit diesem Modul können Kundenstammdaten während des Eröffnungsprozesses oder später bei Änderungen und periodischen Prüfungen auf mögliche Risiken geprüft werden. Die Namensprüfungsfunktion des "Filter Kundenstamm" vergleicht den Inhalt beliebiger Risikopersonendatenbanken mit den zu prüfenden Namen. Diese können mit dem Rule Designer einfach und schnell erweitert werden.

Mit diesem Modul können verdächtige ein- und ausgehende Transaktionen vor der Buchung gestoppt werden. Die Analytical Engine DetectX® - das Herzstück des Prospero Predictive Analytics Moduls - erzielt hochpräzise Treffer. Falsche Alarme, d.h. vermeintliche Treffer, die sich nach einer manuellen Analyse als ungerechtfertigt herausstellen, werden minimiert.

Digital Identity ist ein weiteres Modul neben den Modulen Dynamic Profiling und Behavioral Analysis, die hauptsächlich auf der analytischen Verarbeitung von Transaktions- und Kundenstammdaten basieren. Das Modul Digital Identity analysiert Informationen und Verhaltensmuster von Kunden aus Web- und mobilen Anwendungen sowie Informationen aus den Geräten der Endnutzer über alle digitalen Kanäle, wie Handy, Maus, Tastatur, Gyroskop, etc..

Das Modul Verhaltensanalyse von Prospero ist eine fortschrittliche Lösung, die selbstlernende Algorithmen aus den Bereichen der maschinellen Intelligenz und des evolutionären Lernens nutzt, um das Verhalten der Kunden von Finanzvermittlern zu analysieren. Das Modul erstellt vermittlerspezifische Modelle, die die Individualität jedes Kunden respektieren und vollautomatisch optimiert und validiert werden.

Das Dynamic Profiling ist das zentrale Modul für die 360° - Kundensicht. Im Dynamic Profiling werden für jeden Kunden laufend verschiedene KPI``s und KRI’s berechnet. Daraus ergeben sich Zeitreihen von Kennzahlen zu allen Aspekten des Kunden, die für die laufende Berechnung und Klassifizierung des Kundenprofils verwendet werden.