欺诈监控和风险管理

当您在 Vertica 软件中运行查询时，速度将快如闪电。它的性能超乎您的想象。

- Mike Krolnik, 技术与工程主管, Suunto

全球金融市场和金融服务公司每天生成和存储 PB 级数据。

他们的应用程序、数据元素和法规要求的数量之多，给信息管理制造了“完美风暴”。这些属性的结果以及金融行业的激烈竞争和时间的关键性，导致只有少数人能够处理的分析机会。例如，快速风险分析在关键的时间窗口至关重要：日内交易之前、抵押贷款批准、贷款担保和其他金融交易。在这些及其他情况下，数分钟可能意味着单笔交易的金额相差数百万美元。

金融服务机构 (FSI) 需要持续运行无数次模拟和情景，以评估风险和其他监管机构就绪的基准和指标。金融服务和其他企业需要担心的不仅仅是风险分析。发现和识别与信用卡、存款、保险等相关的欺诈活动，已成为整个金融价值链中的组织日益重视的问题。 Vertica 通过基于 SQL 的 Monte Carlo 技术，结合统计建模工具、内置机器学习算法，以及出色的效率、性能和可扩展性，使金融服务生态系统能够近实时地分析并做出明智的决策。

Vertica 欺诈监控和风险管理的优秀用例：

财务风险管理

新的数据来源和用于分析大量信息的新兴技术让银行、保险公司、资产管理公司、财务分析师等能够更好地了解过去和未来的财务绩效和风险。无论是利用数据来模拟突发性全球危机会如何影响资产持有，确定借款人违约的可能性，还是评估对杠杆率的潜在不利影响，现在的金融机构比以往任何时候都更依赖大数据。

法规符合性

在 2008 – 2009 年全球金融危机之后，全球金融中心的决策者颁布了一批新法规，通过在资本、流动性、信贷质量和透明度方面实施最佳做法来保护消费者和投资者。这些法规包括《多德-弗兰克法案》、沃尔克规则、新巴塞尔资本协定、欧盟偿付能力 II 以及美国、欧盟和其他地方实施的其他法规。为了符合这些法规，通常需要在庞大的数据集上模拟数百万次。 Vertica 可处理大量数据，并提供近实时的洞察，以帮助 FSI 跟上数据爆炸的步伐，满足这些数据监管要求。

欺诈检测

鉴于欺诈方法日益复杂，企业需要保持消费者对其产品和服务的信心，因此识别欺诈活动（无论是在银行系统、电信网络还是在线零售商中）是必不可少的工作。随着犯罪者越来越狡猾，负责识别欺诈行为的内部部门也变得越来越精明。 Vertica 通过先进的基准和用户行为分析，近实时的交易分析和异常检测，帮助银行、保险公司和在线零售商识别欺诈活动，并且所有这些都经证实具有最大数据集中的可扩展性。