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Predictive Analytics and Solutions for Financial Services

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클라우드 Hortonworks는 리더입니다. Forrester Wave를 읽어보세요.

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Who’s looking at you?

Your ocean of data. Is it secure? Leading banks and capital markets firms are using Hortonworks Data Platform and Hortonworks DataFlow to process huge amounts of data from traditional and non-traditional sources. Compliance teams can analyze both data-in-motion and data-at-rest to detect suspicious activity in real-time.

리스크 최소화, 기회 극대화

Regulatory risk is present in all of these businesses and there is always internal risk. A few rogue individuals can cause extraordinary losses if their malicious activities go unnoticed.

Banks, insurance companies, fintech financial services and securities firms that store and process huge amounts of data in Apache™ Hadoop® have better insight into both their risks and opportunities. Predictive analytics in finance can provide deeper analysis and insight to help improve operational margins and protect against one-time events that might cause catastrophic losses.

이용 사례

새 계좌 신청서 심사를 통한 채무 불이행 리스크 확인

대형 시중 은행에는 신규 당좌 예금 및 저축 예금 계좌 신청서가 매일 수천 개씩 접수됩니다. 이 신청서를 받는 은행원은 계좌를 개설하기 전에 외부 리스크 평가 서비스 업체에 자문을 구합니다. 은행원은 은행 거래 실적이 좋지 않은 신청자의 계좌를 개설하지 말라는 권고를 무시할 수 있고, 실제로 무시하기도 합니다. 이런 고위험 계좌의 상당수는 관리 잘못 또는 부정 행위로 인해 초과 인출되고 상각 처리되어 은행은 수백만 달러의 손실을 입게 됩니다. 손실 비용의 일부는 계좌를 책임 있게 관리하는 고객에게 전가됩니다.

Hortonworks Data Platform can store and analyze multiple data streams and help regional bank managers apply predictive analytics to control new financial account risks in their branches. They can match banker decisions with the risk information presented at the time of decision, to control risk by sanctioning individuals, updating policies, and identifying patterns of fraud. Over time, the accumulated data informs algorithms that may detect subtle, high-risk behavior patterns unseen by the bank’s risk analysts.


유통 시장에서 익명 은행 거래 데이터로 수익 창출

은행은 거시경제적 동향에 대한 정보가 포함된 막대한 양의 운영, 거래 및 잔액 데이터를 보유하고 있습니다. 이 정보는 은행 외부의 투자자 및 정책 입안자들에게 가치가 있을 수 있지만, 법규 및 사내 정책에서는 이런 정보를 사용할 때 은행 고객의 익명성을 철저히 보호해야 한다고 규정합니다.

시중 은행에서는 Hortonworks Data Platform을 주택 담보 대출, 소비자 뱅킹, 개인 신용, 도매 및 기금 뱅킹(treasury banking) 같은 다양한 LOB의 데이터를 위한 기업 간 공용 Data Lake로 사용해 왔습니다. 유통 시장의 사내 관리자 및 소비자들은 모두 데이터에서 가치를 도출합니다. 은행은 단일 데이터 지점을 관리하여 식별 정보 제거, 마스킹, 암호화 및 사용자 인증 같은 보안 및 개인 정보 보호 조치를 운영화할 수 있습니다.


Hadoop “Ticker Plant”를 활용한 Sub-Second SLAs 유지하기

Ticker plants collect and process massive data streams on stock trades, displaying prices for traders and feeding computerized trading systems fast enough to capture opportunities in seconds. Applying predictive analytics to the financial markets is useful for making real-time decisions, and years of historical market data can also be stored for long-term analysis of market trends.

한 Hortonworks 고객은 HDP를 초석으로 사용하여 티커 플랜트를 다시 설계했습니다. Hadoop을 사용하기 전에는 티커 플랜트에 10년 분량의 거래 데이터만 보관할 수 있었지만 이제는 수천 개의 서버 로그 피드에서 수 테라바이트의 데이터가 유입됩니다. 이 데이터는 초당 3,0000번 이상 쿼리되며, Apache HBase는 고객의 SLA 목표를 충족하는 초고속 쿼리를 지원합니다. 이 모든 기능 외에, 보존 기간도 10년 이상으로 연장되었습니다.


거래 로그 분석으로 자금 세탁 적발

투자 서비스를 제공하는 또 다른 Hortonworks 고객은 매일 1,500만 건의 트랜잭션과 30만 건의 증권 거래를 처리합니다. 이 회사는 저장 용량의 한계로 인해 오래된 거래 데이터를 자료로 보관했기 때문에 데이터를 편리하게 사용할 수 없었습니다. 최근까지만 해도 하루 거래 데이터를 리스크 분석에 사용할 수 있으려면 영업 종료 후까지 기다려야 했습니다. 그렇기 때문에 자금 세탁이나 불법 거래 위험에 노출될 수 있는 리스크가 용납할 수 없는 수준으로 높아지는 기간이 생겼습니다.

Now Hortonworks Data Platform supports their AML software and accelerates the firm’s speed-to-analytics and also extends its data retention timeline. A shared data repository across multiple LOBs provides more visibility into all trading activities. The trading risk group accesses this shared data lake to processes more position, execution and balance data. They can do this analysis on data from the current workday, and it is highly available for at least five years—much longer than before.

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