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Predictive Analytics and Solutions for Financial Services

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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.

リスクは最小限に、機会は最大限に

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.

ユースケース

新規口座申込に関する債務不履行のリスクを調査

大規模な小売銀行では、毎日何千もの当座預金口座や普通口座の開設申込書を受け取っています。申込書を受け取った銀行は、口座をを開設する前に第三者リスク・スコアリング・サービスを利用します。銀行が、利用実績の悪い申込者に関する口座開設拒否の勧告を無視することもあります。これらハイリスク口座の多くでは、ずさんな管理や詐欺が原因で当座借り越しや償却が発生し、銀行に数百万ドルもの損失を与えています。そしてそのコストの一部は、責任をもって口座を管理している顧客に転嫁されているのです。

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.


流通市場で匿名のバンキングデータをマネタイズ

銀行では、マクロ経済の動向に関する情報を含んだ、運用、トランザクション、残高についてのデータを大量に保有しています。この情報は、銀行外の投資家や政策立案者にとって価値の高いものですが、規制や内部政策は、これらの情報を利用するにあたって銀行の顧客の匿名性が厳重に守られることを求めています。

リテールバンクは、住宅ローン、当座預金、カードローン、企業向け金融、国庫銀行業務など、異なる業務分野のデータを扱う共通 Data Lake として Hortonwoeks Data Platform を利用し始めました。そして、内部の役員と流通市場の顧客が共にデータの価値を引き出しています。この銀行ではデータ管理だけで、非識別化、マスキング、暗号化、ユーザー認証など、セキュリティとプライバシー対策の実行を可能にしています。


Hadoop の「ティッカープラント」で、即時性の高い SLA を維持

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.

Hortonworks のあるお客様は、HDP を礎石としてティッカープラントを再設計しました。Hadoop 登場前、ティッカープラントは 10 年分を超える取引データを保有することができませんでした。しかし現在は日々、数千ものサーバログフィードからギガバイトクラスのデータが流れ込んでいます。このデータは秒間 3 万回クエリですが、Apache HBase は顧客の SLA ターゲットに対応する超高速クエリを実現しています。さらに、保有範囲は 10 年を超えました。


売買ログを分析して、マネーロンダリングを発見

Hortonworks をご利用されている別のお客様は、1 日に 1,500 万回のトランザクションと 30 万回の売買取引を処理する投資サービスプロセスを提供しています。ストレージに制限があるため、この会社では売買履歴データをアーカイブしていましたが、それによりデータの可用性も制限されていました。また、毎日の売買データをリスク分析に利用できるのは、業務が終了してからでした。そのせいで、マネーロンダリングや不正取引といった、受け入れがたいリスクにさらされる時間帯が生まれてしまいました。

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.