金融服务公司的数据驱动转型
金融服务公司需要向个性化、数字优先和数据驱动体验转型，以满足前所未有的客户需求。 同时，监管机构和业务领导需要对公司的风险和合规状况提出实时和预测性的观点。 网络安全和欺诈策略正在迅速增加，同时也越来越复杂，而金融公司是一大主要目标。
为了获得成功，公司必须打破数据孤岛，并基于所有数据提供分析洞察（无论数据存储在何处）。 他们需要克服技术和技能障碍，以便实施人工智能和机器学习。
全球许多金融服务公司都依靠 Vertica 来统一不同的数据源和消除不一致性，以便在生产中部署预测模型。 Vertica 的客户能够提供客户洞察，响应不断变化的动态监管环境，并保护其资产和客户免受网络犯罪的侵害。
数据对于银行转型至关重要
金融服务领导者了解分析的重要性，但高管们的需求与现实之间存在差距。 在本信息简报中，IDC Financial Insights 的副总裁 Jerry Silva 探讨了推动银行转型的趋势，并为寻求进一步成为数据驱动的公司提供指导。
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全球金融服务公司依赖 Vertica 开展业务转型
最大化规模和性能
管理不断增长的数据量，并以公司所需的速度提供分析性能，同时降低总拥有成本。
统一
分析
将不同的客户数据源结合在一起，以构建稳健的客户建模。 基于组织范围内的数据视图，向监管机构提供定期、个性化的报告。
库内机器学习
克服金融服务公司的数据科学技能差距并消除障碍，以便使用基于 SQL 的数据库内机器学习来实施预测分析。
多云和混合云
金融服务公司在接纳云方面进度缓慢。 但随着这一趋势越来越引人注目，Vertica 通过在任何云和本地运行来帮助实现混合或多云环境，并消除选择战略性云提供商的风险。
法规符合性
在 2008 年全球金融危机之后，人们对金融服务公司的审查力度有所加大。 监管环境变得更加严格和动态化。 监管机构有权根据实时和预测建模，要求金融服务公司提供除常规报告外的特别报告。 由于数据存储在整个组织的各个孤岛中，许多公司为了监管和商业决策而努力提供全公司风险和合规状况的准确视图，但显得力不从心。
客户体验
在 2008 年全球金融危机之后，客户对金融机构的满意度和信任度降到最低点。而在全球疫情期间，对现代数字化资产管理方法的需求有所增加。 金融服务公司必须利用不同的客户数据，包括来自新来源的半结构化和非结构化数据，获得实时和预测性洞察，以便实现富有同理心的客户体验，确保信任和忠诚度，并增加钱包份额。
网络安全
金融服务公司面临网络攻击的可能性是其他行业的 300 倍，而攻击所造成的损失可能比其他公司高出 40%。 网络犯罪和欺诈策略正在迅速发展，同时也越来越复杂。 金融服务公司在降低误报的负面影响的同时还要承担保护其客户资产的压力。
特色资源
通过 Vertica，China PnR 实现了 422% 的投资回报率，每年平均收益约为 190 万美元。
MassMutual 正在发展一种数据文化，并通过 Vertica 和自行开发的采集引擎提供快速分析和报告。
Finansbank 利用 Vertica 解锁宝贵的数据库。
Vertica 提供自适应数据仓库和人工智能支持的数据驱动决策。
Cerner 优化了健康信息解决方案，以提高患者护理的效率和质量。
飞利浦的目标是通过 Predictive Analytics 实现计划外的设备停机时间为零。
通过 Vertica，Anritsu 实现了 351% 的投资回报率，年度平均收益超过 300 万美元。
中国电信通过利用数据的力量为数千万客户提供个性化服务。
Maxcom 大大提高了法规符合性，使欺诈相关成本降低了 85%。