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
세계 금융 시장 및 금융 서비스 기업들은 매일 페타바이트급의 데이터를 생성하고 저장합니다.
엄청난 수의 애플리케이션, 데이터 요소 및 규정 요구 사항이 정보 관리의 ‘폭주’를 초래합니다. 정점에 달한 이러한 속성과 금융 산업의 치열한 경쟁 및 적시성이 중요한 특성으로 인해 소수만 해결할 수 있는 분석 기회가 생깁니다. 예를 들어, 신속한 위험 분석은 데이 트레이딩, 모기지 승인, 대출 보증 및 기타 금융 거래 이전의 특정 기간 내에 반드시 필요합니다. 이러한 상황에서는 몇 분 만에 단일 거래에서 수백만 달러의 차이가 발생할 수 있습니다.
금융 서비스 기관(FSI)은 위험과 기타 규제 기관용 벤치마크 및 지표를 평가하기 위해 수많은 시뮬레이션과 시나리오를 지속적으로 실행해야 합니다. 금융 서비스 및 기타 기업이 고민해야 하는 것은 위험 분석만이 아닙니다. 신용 카드, 예금, 보험 등 사기 행위를 탐지하고 식별하는 일이 금융 가치 사슬에서 조직에게 점점 더 중요해지고 있습니다. Vertica는 금융 서비스 에코시스템이 SQL 기반 몬테카를로 기법, 통계 모델링 툴과의 통합, 기본 제공 머신 러닝 알고리즘, 탁월한 효율성, 성능 및 확장성을 통해 거의 실시간으로 정보를 분석하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
사기 모니터링 및 위험 관리를 위한 주요 Vertica 활용 사례:
Financial Risk Management
새로운 데이터 소스와 방대한 양의 정보를 분석할 수 있는 신기술을 통해 은행, 보험 회사, 자산 관리 회사, 재무 분석가 등이 과거 및 미래의 재무 성과 및 위험에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 데이터를 사용하여 예상치 못한 글로벌 위기가 자산 보유에 미칠 영향을 시뮬레이션하든, 대출자의 연체 가능성을 판단하든, 부채 비율에 대한 잠재적 악영향을 평가하든 금융 기관은 그 어느 때보다 빅 데이터에 의존하고 있습니다.
Regulatory Compliance
2008~9년 글로벌 금융 위기 이후 세계 금융 센터의 정책 입안자들은 자본, 유동성, 신용 품질 및 투명성에 관한 모범 사례를 적용하여 소비자와 투자자를 보호하기 위한 새로운 규정을 발표했습니다. 이러한 규정에는 미국, EU 등지에서 시행하는 Dodd-Frank Act, Volcker Rule, Base II, Solvency II 등의 규정이 포함됩니다. 이러한 규정을 준수하려면 방대한 데이터 세트에서 수백만 건의 시뮬레이션을 실행해야 하는 경우가 많습니다. Vertica는 방대한 양의 데이터를 처리하고 거의 실시간으로 인사이트를 제공하여 FSI가 이러한 규정 요구 사항을 준수하는 데 필요한 데이터의 폭증을 따라잡을 수 있도록 지원합니다.
Fraud Detection
사기 수법이 점점 정교해지고 기업이 자사 제품 및 서비스에 대한 소비자의 신뢰를 유지해야 한다는 점을 감안하면 금융 시스템, 통신 네트워크, 온라인 소매업체 등에서의 사기 행위 식별은 필수적이라 할 수 있습니다. 사기 수법이 더욱 정교해짐에 따라 사기를 식별하는 내부 부서도 그래야 합니다. Vertica는 가장 방대한 데이터 세트까지 확장 가능한 검증된 성능을 통해 은행, 보험 회사 및 온라인 소매업체가 사용자 행동에 대한 고급 기준점 산정 및 프로파일링, 실시간에 가까운 트랜잭션 분석, 이상 징후 탐지 등을 통해 사기 행위를 식별할 수 있도록 지원합니다.
Frost & Sullivan: 금융 서비스 기관이 빅 데이터를 활용하여 성공할 수 있도록 Vertica가 도움을 주는 방법
데이터 활용이라는 측면에서 거의 모든 산업보다 앞서던 금융 서비스 기관(FSI)은 가속화된 트랜잭션 속도 및 양이 규정 준수를 위해 모든 관련 데이터를 즉각적으로 확보, 조치 및 보고해야 한다는 의무와 맞물려 이제는 뒤처지고 있습니다.
이 Frost & Sullivan 백서를 통해 어떻게 Vertica가 FSI들이 최고 수준의 성능 및 확장성을 제공하는 동시에 빅 데이터를 활용하여 성공을 거두기 위한 분석 데이터베이스 솔루션의 핵심 기준을 충족하도록 지원하는지 알아보세요.
Finansbank, 데이터 보물 창고 개방
과제:
- 고객의 어떤 행동은 무해하고 어떤 행동은 비정상적이고 따라서 잠재적으로 의심스러울 수 있는지 신속하게 파악해야 합니다.
해결책:
- Vertica를 활용하여 보안 정보 및 이벤트 관리 솔루션에서 수집하고 Hadoop에 저장된 데이터에 대해 정교한 SQL 분석을 수행함으로써 사용자 행동에 대한 빠른 기준점 산정 및 프로파일링을 지원합니다.
성과:
- 매일 15,000개의 소스에서 120GB 이상의 데이터를 수집하고 2~4억 개의 데이터 행에 대해 쿼리를 수행합니다.
- 이전에는 보고서 생성이 매우 오래 걸리거나 실패하는 경우가 있었습니다. 이제는 몇 개월 동안 단 한 번의 오류 없이 몇 분 내에 생성됩니다.
- 보안 팀은 기준점 및 프로필을 통해 이상 징후를 신속하게 탐지하고 해커, 맬웨어 및 사기 행위로부터 더 효과적으로 보호할 수 있습니다.
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