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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.

Minimice el riesgo, maximice la oportunidad

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.

Use Cases

Filtra nuevas aplicaciones de cuenta para el riesgo de impago

Cada día, los grandes bancos toman miles de solicitudes para nuevas cuentas de corriente y ahorro. Los banqueros que aceptan estas aplicaciones consultan los servicios de riesgo de terceros antes de abrir una cuenta. Pueden anular recomendaciones para solicitantes con historiales bancarios pobres. Muchas de estas cuentas de alto riesgo se anulan debido a la mala administración o el fraude, costando millones de dólares en pérdidas a los bancos. Algunos de estos costes se transmiten a los clientes que gestionan sus cuentas de manera responsable.

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.


Beneficios económicos de datos bancaros anónimos en mercados secundarios

Los bancos poseen grandes cantidades de operaciones, transacciones y datos de balance que contienen información sobre tendencias macroeconómicas. Esta información puede ser valiosa para los inversores y los políticos fuera de los bancos, pero las regulaciones y las políticas internas requieren que estos usos protejan el anonimato de los clientes del banco.

Los bancos minoristas han recurrido a Hortonworks Data Platform como un data lake común entre empresas de diferentes LOB: hipotecas, banca de consumo, crédito personal, baca mayorista y tesorería. Tanto los directivos como los consumidores en el mercado secundario derivan el valor a partir de los datos. Un único punto de gestión de datos permite a los bancos poner en funcionamiento medidas de seguridad y privacidad como des-identificación, enmascaramiento, cifrado y autenticación de usuarios.


Maintain Sub-Second SLAs with a Hadoop “Ticker Plant”

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.

Un cliente de Hortonworks ha rediseñado su planta ticker con HDP como su piedra angular. Antes de utilizar Hadoop, la planta ticker era incapaz de mantener más de diez años de datos de comercio. Ahora cada día, gigabytes de datos fluyen desde miles de servidores de registro. Estos datos se consultan más de treinta mil veces por segundo, y Apache HBase permite realizar consultas muy rápidas que cumplen con los objetivos SLA del cliente. Todo esto, y también un horizonte de retención de más de diez años.


Analiza los registros comerciales para detectar el lavado de dinero

Otro cliente de Hortonworks que proporciona servicios de inversión procesa quince millones de transacciones y trescientos mil operaciones cada día. Debido a las limitaciones de almacenamiento, la empresa almacenaba los datos históricos, limitando la disponibilidad de esos datos. En el corto plazo, cada día de datos de comercio no estaba disponible para el análisis de riesgos hasta después del cierre de los negocios. Esto creaba una ventana de tiempo con una exposición al riesgo inaceptable para el lavado de dinero y el comercio sin escrúpulos.

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.