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Analisi predittiva e soluzioni per servizi finanziari

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Chi ti sta guardando?

Il tuo oceano di dati è al sicuro? Le più importanti banche e società che operano sul mercato dei capitali utilizzano Hortonworks Data Platform e Hortonworks DataFlow per elaborare enormi quantità di dati provenienti da fonti tradizionali e non tradizionali. I team incaricati del controllo della conformità possono analizzare sia data-in-motion che data-at-rest per individuare attività sospette in tempo reale.

Ridurre i rischi, espandere al massimo le opportunità

Tutte queste attività presentano un rischio normativo, oltre a rischi interni. Un ristretto numero di persone disoneste è in grado di provocare ingenti perdite se le loro attività illecite passano inosservate.

Le banche, le compagnie assicurative e le società di tecnofinanza e di intermediazione mobiliare che archiviano ed elaborano ampi volumi di dati in Apache™ Hadoop® hanno una visione più dettagliata sia dei rischi che delle opportunità. In ambito finanziario, l'analitica predittiva consente un'analitica più approfondita e la creazione di un quadro preciso per migliorare i margini operativi e proteggersi rispetto a singoli eventi in grado di causare perdite catastrofiche.

casi d'uso

Monitoraggio delle richieste per l'apertura di nuovi conti contro il rischio di default

Ogni giorno, le grandi banche retail ricevono migliaia di richieste per l'apertura di nuovi conti correnti e di risparmio. Prima di aprire un conto, le banche ricorrono a consulenti terzi che si occupano della valutazione dei rischi. Nel caso di richiedenti con record bancari negativi, le banche possono (ed è una prassi seguita) ignorare le raccomandazioni che sconsigliano l'apertura di un conto. Molti di questi conti ad alto rischio utilizzano somme eccedenti l'effettiva disponibilità di fondi e provocano perdite dovute a cattiva gestione o truffe, causando alle banche perdite per milioni di dollari. Alcuni di questi costi vengono riversati sui clienti più responsabili.

Hortonworks Data Platform è in grado di archiviare e analizzare più flussi di dati e aiutare i responsabili delle banche regionali ad applicare l'analisi predittiva per controllare i rischi relativi ai nuovi conti nelle loro filiali. Abbinando le decisioni dei banchieri alle informazioni sui rischi presentate al momento della decisione, si possono controllare i rischi con sanzioni a carico dei soggetti, aggiornamenti delle politiche e identificazione dei modelli alla base delle frodi. Nel corso del tempo, i dati accumulati permettono l'esecuzione di algoritmi per rilevare modelli di comportamento ad alto rischio che possono sfuggire agli analisti della banca.


Monetizzare i dati bancari anonimi nei mercati secondari

Le banche dispongono di enormi quantitativi di dati su operazioni, transazioni e saldi, contenenti informazioni sulle tendenze macro-economiche. Tali informazioni possono risultare preziose per gli investitori e i policy-maker esterni alle banche. Tuttavia, normative e politiche interne severe impongono la tutela dell'anonimato dei clienti delle banche.

Le banche retail si sono affidate a Hortonworks Data Platform in quanto data lake comune di informazioni provenienti da divisioni diverse di molti istituti: mutui, servizi bancari per i privati, crediti personali, servizi all'ingrosso e di tesoreria. Sia per i responsabili interni che i consumatori del mercato secondario queste informazioni costituiscono un valore importante. Con la possibilità di gestire i dati da un unico punto, la banca può rendere operative misure di sicurezza e privacy quali eliminazione degli elementi identificativi, mascheramento, crittografia e autenticazione dell'utente.


Mantenere SLA inferiori al secondo con "Ticker Plant" Hadoop

I sistemi di gestione dei dati delle borse raccolgono ed elaborano immensi flussi di dati del mercato dei titoli, mostrando i prezzi ai trader e alimentando i sistemi informatici utilizzati per le contrattazioni a una velocità tale da consentire di cogliere le opportunità in pochi secondi. L'applicazione dell'analisi predittiva ai mercati finanziari è utile per prendere decisioni in tempo reale e permette di archiviare intere annate di dati cronologici dei mercati al fine analizzare le tendenze del mercato nel lungo periodo.

Un cliente di Hortonworks ha ristrutturato il proprio sistema di gestione dei dati dei mercati sulla base di HDP. Prima di Hadoop, il sistema non era in grado di contenere più di dieci anni di dati sulle contrattazioni. Ora, ogni giorno fluiscono nel sistema gigabyte di dati, con migliaia di feed provenienti dai registri dei server. Su questi danti vengono eseguite query più di trentamila volte al secondo, e Apache HBase permette di farlo a una velocità conforme alle esigenze degli obiettivi SLA del cliente. In più, l'orizzonte di conservazione dei dati si è spostato oltre i dieci anni.


Analisi dei registri di contrattazione per il rilevamento di attività di riciclaggio

Un altro cliente Hortonworks che fornisce servizi per gli investitori, elabora quotidianamente quindici milioni di transazioni e trecentomila contrattazioni. A causa delle restrizioni imposte sulla conservazione dei dati, venivano archiviati i dati storici delle contrattazioni, limitando la disponibilità di molti dati. Nel breve termine, i dati sulle contrattazioni di ogni giornata non erano disponibili per l'analisi dei rischi fino a dopo la chiusura delle contrattazioni. Ciò creava una finestra di tempo che implicava un'esposizione inaccettabile al rischio di riciclaggio e di contrattazioni illecite.

Ora, Hortonworks Data Platform supporta il loro software AML e accorcia i tempi necessari per rendere i dati disponibili all'analitica, consentendo inoltre di conservarli più a lungo. Un archivio dati condivisi fra LOB diverse offre maggiore visibilità in tutte le attività di contrattazione. Il gruppo, che si occupa di rischi nelle contrattazioni, accede a questo data lake condiviso per elaborare un maggior numero di dati su posizioni, esecuzioni e saldi. Per questa analitica è possibile attingere ai dati della giornata lavorativa attuale e gli stessi dati rimangono ampiamente disponibili per almeno cinque anni, cioè molto più a lungo di prima.