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Análise preditiva e soluções
para serviços financeiros

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Who’s Looking at You?

Seu oceano de dados. É seguro? Os principais bancos e empresas de mercados de capitais estão usando a Hortonworks Data Platform e o Hortonworks DataFlow para processar grandes quantidades de dados provenientes de fontes tradicionais e não tradicionais. As equipes de conformidade podem analisar tanto dados em movimento quanto dados em repouso para detectar atividades suspeitas em tempo real.

Minimize Risk, Maximize Opportunity

O risco regulatório está presente em todas essas empresas e há sempre o risco interno. Alguns indivíduos desonestos podem provocar perdas extraordinárias se suas atividades maliciosas passarem despercebidas.

Bancos, companhias de seguros e empresas de valores mobiliários e serviços financeiros que armazenam e processam grandes quantidades de dados no Apache™ Hadoop® têm melhor visão sobre seus riscos e oportunidades. A analítica preditiva em finanças pode oferecer uma análise e compreensão mais aprofundadas para ajudar a melhorar as margens operacionais e proteger contra eventos únicos que podem causar perdas catastróficas.

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.

A Hortonworks Data Platform pode armazenar e analisar vários fluxos de dados, bem como ajudar gerentes de bancos regionais a aplicar analíticas preditivas para controlar o risco de novas contas nas suas filiais. Eles podem comparar decisões bancárias com as informações de risco apresentadas no momento da decisão e, assim, controlar o risco punindo pessoas físicas, atualizando políticas e identificando padrões de fraude. Ao longo do tempo, os dados acumulados geram algoritmos que podem detectar padrões de comportamento sutis e de alto risco que os analistas de risco do banco não conseguem identificar.


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

Os ticker plants recolhem e processam volumes de dados em massa em negociações de ações, exibindo os preços para os comerciantes e alimentando sistemas de negociação computadorizados com rapidez suficiente para aproveitar oportunidades em segundos. Aplicar a análise preditiva aos mercados financeiros é útil para a tomada de decisões em tempo real; também pode-se armazenar anos de históricos de dados do mercado para análise das tendências do mercado no longo prazo.

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.

Agora a Hortonworks Data Platform suporta software AML e acelera a velocidade das analíticas da empresa, além de ampliar sua linha do tempo para retenção de dados. Um repositório de dados compartilhados entre várias linhas de negócios proporciona mais visibilidade em todas as atividades de negociação. O grupo de risco de negociação acessa esse data lake compartilhado para processar mais dados de posição, execução e balanço. Eles podem fazer essa análise de dados desde o dia de trabalho atual, e eles estarão altamente disponíveis por, pelo menos, cinco anos — tempo muito maior que antes.