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Predictive Analytics and Solutions for Financial Services

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nuvem Hortonworks é um líder. Leia o Forrester Wave.

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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.

Minimize riscos, maximize oportunidades

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.

casos de uso

Faça a triagem de novas aplicações de contas para avaliar risco de não conformidade

Todos os dias, grandes bancos de varejo recebem milhares de pedidos de novas contas correntes e de poupança. Antes de abrirem uma conta, os banqueiros que aceitam esses pedidos consultam serviços terceirizados de classificação de risco. Eles podem ignorar (e ignoram) recomendações de não abertura para candidatos com histórico bancário fraco. Muitas dessas contas de alto risco emitem cheques sem fundo e cancelamentos devido a má gestão ou fraude, custando aos bancos milhões de dólares em perdas. Parte desse custo é repassado para os clientes que administram suas contas de forma responsável.

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.


Rentabilize dados bancários anônimos em mercados secundários

Os bancos possuem grandes quantidades de dados operacionais, transacionais e de balanço contendo informações sobre tendências macroeconômicas. Essas informações podem ser valiosas a investidores e formuladores de políticas de fora dos bancos, mas os regulamentos e políticas internas exigem que esses usos protejam rigorosamente a identidade dos clientes do banco.

Os bancos de varejo têm se voltado para a Hortonworks Data Platform como um data lake comum entre empresas para dados de diferentes linhas de negócios: hipotecas, serviços bancários ao consumidor, crédito pessoal, atacado e banco de tesouraria. Gestores internos e consumidores do mercado secundário extraem valor dos dados. Um ponto único de gerenciamento de dados permite que o banco a operacionalize medidas de segurança e privacidade, como desidentificação, máscara, criptografia e autenticação do usuário.


Mantenha SLAs abaixo de um segundo com um "ticker plant" Hadoop

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.

Um cliente da Hortonworks rearquitetou seu ticker plant usando a HDP como base. Antes do Hadoop, o ticker plant não conseguia preservar mais de dez anos de dados de negociação. Agora, todos os dias, gigabytes de dados adentram milhares de feeds de registro do servidor. Esses dados poderão ser consultados mais de trinta mil vezes por segundo; o Apache HBase permite consultas super-rápidas que cumprem com as metas de SLA do cliente. Tudo isso é possível e também traz um horizonte de retenção prolongada por mais de dez anos.


Analise os registros de negociações para detectar lavagem de dinheiro

Outro cliente Hortonworks que presta serviços de investimento processa quinze milhões de transações e trezentos mil negócios por dia. Em virtude das limitações de armazenamento, a empresa costumava arquivar os históricos de dados de negociação, e isso limitava a disponibilidade desse dados. No curto prazo, os dados comerciais de cada dia não estavam disponíveis para análise de risco até o fechamento do negócio. Isso criava uma janela de tempo com inaceitável exposição ao risco de lavagem de dinheiro ou negociações desonestas.

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.