When you run a query in Vertica software, it’s going to be lightning fast. Its performance you wouldn’t think is possible.

  • - Mike Krolnik, Head, Technology and Engineering, North American Bank

世界の金融市場および金融サービス企業では、日々ペタバイト単位のデータが生成および保管されています。

使用されるアプリケーションの数が多く、さまざまなデータ要素が存在し、厳しい規制要件が課されるため、情報管理は嵐のような忙しさになっています。 これらの要因により複雑性が非常に高まるとともに、金融業界自体も競争が激しく、スピードが重視される環境にあるため、円滑に分析を進めることが非常に困難な状況にあります。 たとえば、デイトレード、住宅ローンの承認、ローンの保証などの金融取引の前に、非常に短い時間で迅速にリスク分析を行うことが求められます。 このような状況では、わずか数分の遅れが、取引あたり数百万ドルもの差を生み出すことさえあります。

金融サービス機関(FSI)では、継続的に非常に多くのシミュレーションやシナリオを実行して、リスクやその他の規制に対応したベンチマークおよび指標の評価を行う必要があります。 金融サービスやその他金融業界の企業にとっての課題はリスク分析だけではありません。 金融バリューチェーン全体で組織における重要性を増している課題として、クレジットカード、預金、保険などに関する不正行為の検知および特定があります。 Verticaは、SQLベースのモンテカルロ法、統計モデリングツールとの連携、組み込みの機械学習アルゴリズム、さらに比類ない効率性、パフォーマンス、スケーラビリティにより、金融サービスエコシステムにおけるほぼリアルタイムの分析および意思決定を実現します。

Verticaの不正行為監視およびリスク管理における代表的なユースケース:

Financial Risk Management

新しいデータソース、および大量の情報を分析するための新たなテクノロジーの登場により、銀行、保険会社、資産管理会社、金融アナリストその他は、過去と未来の金融パフォーマンスおよびリスクを詳細に把握できるようになっています。 金融機関では、データを使用して予期しない世界的な危機が資産の保有に与える影響のシミュレーションを実行する、ローンの借主が債務不履行に陥る確率を判断する、負債比率に対するマイナスの効果を評価するなどのさまざまな作業に、これまで以上にビッグデータを活用するようになりました。

Regulatory Compliance

2008年から2009年にかけて発生した世界的な金融危機を受け、世界の金融センターの政策決定者は、資本、流動性、信用度、透明性に関するベストプラクティスを適用することにより消費者や投資家を保護するための一連の新たな規制を打ち立てました。 たとえば、ドッド・フランク法、ボルカールール、バーゼルII、ソルベンシーII、その他米国やEUなどが打ち出した規制がそうです。 これらの規制に準拠するためには、多くの場合、非常に大規模なデータセットに対して数百万件ものシミュレーションを実行する必要があります。 Verticaは、大量のデータを高速に処理して、ほぼリアルタイムのインサイトを提供することができるため、これらの規制要件に準拠するためにFSIが必要とする大量のデータも余裕を持って処理することができます。

Fraud Detection

不正行為の手口が巧妙化する現在、企業が製品やサービスに対する消費者の信頼を維持するために、銀行システム、電気通信ネットワーク、オンラインストアなどにおいて不正行為を特定できることが不可欠となっています。 サイバー犯罪者の手口が巧妙になるなか、不正行為の特定を担当する社内部門でもスキルに磨きをかけてそれらの行為に対応しています。 Verticaを使用すると、非常に大規模なデータセットに対しても、ユーザー行動の高度なベースライニングとプロファイリング、ほぼリアルタイムの取引分析、アノマリ検知を高いパフォーマンスで実施できます。そのため、銀行、保険会社、オンラインストア事業者などでVerticaを導入すれば、不正行為をスムーズに特定することができます。


Frost & Sullivan:優れた成果を目指してビッグデータ活用を進める金融サービス機関をVerticaがサポート

かつて金融サービス機関(FSI)は、業務におけるデータの活用の分野で他のほとんどの業界よりも先行していました。しかし、金融業界では取引のペースや量が急激に増えていることに加え、コンプライアンスに準拠するためにあらゆる関連データを即座に取得し、対策を行い、レポートを作成する義務を課されていることが足かせとなり、データの活用において他の業界から後れを取りつつあります。

Verticaを導入することにより、FSIは、ビッグデータを活用して優れた成果を上げるために分析データベースソリューションに求められる主な基準を満たしつつ、最高レベルのパフォーマンスとスケーラビリティを実現できます。この内容について紹介したFrost & Sullivanのホワイトペーパーをご覧ください。

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Finansbankはデータの価値を引き出す

課題:

  • 悪意のない顧客行動と、異常な行動(不審な行動)を迅速に見分ける必要がある

解決策:

  • Verticaを活用して、セキュリティ情報およびイベント管理ソリューションにより収集されHadoopに保管されたデータに対して高度なSQL分析を実施し、ユーザー行動の高速なベースライニングおよびプロファイリングを推進する

その結果:

  • 15,000のソースから毎日120GBを超えるデータを収集し、20~40億行のデータに対してクエリを実行できた
  • かつては長い時間がかかり、失敗することもあったレポート生成だが、わずか数分で生成できるようになり、数か月間1件のエラーも発生しない状態を達成できた
  • セキュリティチームは、ベースラインとプロファイルを使用することで、迅速にアノマリを検知し、ハッカー、マルウェア、不正行為に対する優れた保護を実現できた

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Vertica implementation facilitated the generation of compliance and audit reports. Formerly, the supply of bulk reports was a time and human consuming job, whereas it takes minutes now.

  • - Erdem Alasehir, Consulting Security Designer, Finansbank