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Soluciones y análisis predictivos para los servicios financieros

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Hortonworks es un líder. Leer el Forrester Wave.

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¿Están en riesgo sus datos?

Su océano de datos. ¿Es seguro? Los principales bancos y empresas de los mercados de capitales están utilizando la plataforma de datos de Hortonworks y Hortonworks DataFlowpara procesar enormes cantidades de datos de fuentes tradicionales y no tradicionales. Los equipos de cumplimiento pueden analizar datos en movimiento y datos en reposo para detectar actividades sospechosas en tiempo real.

Minimice el riesgo, maximice la oportunidad

El riesgo regulatorio está presente en todos los negocios y siempre hay un riesgo interno. Unos pocos individuos sin escrúpulos pueden causar pérdidas extraordinarias si sus actividades maliciosas pasan desapercibidas.

Los bancos, las empresas de seguros y las firmas de seguridad que almacenan y procesan grandes cantidades de datos en Apache™ Hadoop® tienen un menor conocimiento de sus riesgos y oportunidades. Un análisis más profundo puede mejorar los márgenes operativos y proteger contra eventos únicos que podrían causar pérdidas catastróficas.

casos de usos

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.

Con Hortonworks Data Platform es posible almacenar y analizar múltiples flujos de datos, lo que permite a los gerentes de sucursales regionales aplicar el análisis predictivo y controlar así los riesgos de nuevas cuentas financieras en sus sucursales. Pueden contrastar las decisiones tomadas por sus banqueros con la información de riesgo que tenían y controlar el riesgo mediante la imposición de sanciones, la actualización de las políticas del banco y la identificación de patrones de fraude. Con el tiempo, los datos acumulados permiten que los algoritmos detecten comportamientos sutiles y de alto riesgo que han pasado desapercibidos para los analistas bancarios.


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.


Mantener los SLA de subsegundo con un "Ticker Plant" de Hadoop

Los sistemas de flujo continuo recopilan y procesan grandes flujos de datos del mercado de valores. Comunican los precios a los operadores y envían los datos a los sistemas informatizados de negociación lo suficientemente rápido como para aprovechar las oportunidades en cuestión de segundos. La aplicación de este análisis predictivo a los mercados financieros es útil para la toma de decisiones en tiempo real. Además, el almacenamiento de años de información sobre el mercado permite el análisis a largo plazo de las tendencias del mercado.

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.

Ahora, Hortonworks Data Platform acelera la velocidad de análisis y extiende la retención de los datos. Un repositorio de datos compartidos a través de múltiples LOB proporciona una mayor visibilidad a todas las actividades comerciales. El grupo de riesgo de comercio accede a este data lake compartido para procesar más datos de posición, ejecución y equilibrio. Pueden hacer este análisis en la jornada laboral actual y está disponible por al menos cinco años—mucho más tiempo que antes.