Finanzdienstleistungsunternehmen brauchen alle Data Analytics , die sie bekommen können
Es gibt Zeiten, in denen die Finanzmärkte einen Aufwärtstrend verzeichnen. Es gibt Zeiten, in denen die Märkte einen Abwärtstrend verzeichnen. Und dann gibt es Zeiten, in denen die Märkte verrückt spielen und das Einzige, was vorhersehbar ist, die Volatilität ist. Wenn die Märkte solche volatilen Phasen durchlaufen, sind Finanzdienstleister in hohem Maße auf Data Analytics angewiesen, Data Analytics ermitteln, woher die tatsächlichen Marktkräfte stammen, und Data Analytics zu entscheiden, wie sie am besten reagieren sollten. Es gibt fünf zentrale Fähigkeiten Finanzdienstleister benötigen, um in einem volatilen Marktumfeld effektiv agieren zu können.
verbundene Daten
Je mehr Daten Sie für die Analyse zur Verfügung haben, desto mehr Genauigkeit können Sie erreichen. Es gibt eine ganze Wissenschaft rund um die Korrelationsanalyse, auf die wir hier nicht eingehen werden, aber im Allgemeinen gibt es mehr Variablen zu analysieren, wenn man mehr verschiedene Datensätze in seine Analyse einbezieht. Dies wiederum erhöht die Wahrscheinlichkeit, starke Korrelationen zwischen Marktkräften und Marktleistung zu entdecken. Die Herausforderung für Finanzdienstleister (und die Fähigkeit, die sie entwickeln müssen) besteht darin, viele Datenquellen zusammenzuführen, um ihre Analysealgorithmen zu speisen.
Robuste Analytik
Moderne Finanzanalysen werden nicht manuell durchgeführt, sondern stützen sich auf fortschrittliche Technologien. Finanzdienstleister müssen künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen ML) in Verbindung mit verbundene Daten in Echtzeit verbundene Daten nutzen, das Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen – darunter Kunden, Geschäftspartner und sogar Behörden – zusammenführt, um Wachstum, Rentabilität und Geschäftsrisiken umfassend zu optimieren. Ihre Analysealgorithmen durchforsten die Daten auf der Suche nach Trends, Zusammenhängen und aussagekräftigen Ausreißern, die in umsetzbare Marktkenntnisse umgewandelt werden können. Leistungsfähigere Fähigkeiten Ihnen, größere Datensätze zu analysieren und tiefere Einblicke zu gewinnen.
Engagement-Tools
Die meisten Finanzdienstleistungsunternehmen sind nicht isolation tätig. Sie sind Teil einer größeren Dienstleistungs-Wertschöpfungskette, die auf der Arbeit von vorgelagerten Lieferanten aufbaut, Mehrwertdienste anbietet und einer Gruppe von nachgelagerten Kunden Fähigkeiten zur Verfügung stellt. In Zeiten volatiler Märkte ist es von entscheidender Bedeutung, dass diese Unternehmen in der Fähigkeiten sind, die globale Finanzwelt und ihre Kunden mit wichtigen Nachrichten, Informationen und Analysen zu versorgen, um Transaktionen zu ermöglichen und Fachleute aus den Bereichen Handel, Investitionen, Finanzen und Unternehmen miteinander zu verbinden.
Betrugserkennung und Prävention
Die Turbulenzen an den Märkten lenken Finanzdienstleister und ihre Kunden ab. Hacker und Diebe wissen das und zögern nicht, diese Gelegenheit für Angriffe zu nutzen. Ablenkungen erhöhen das Betrugsrisiko, weshalb robuste Mechanismen Betrugserkennung -prävention unerlässlich sind. Der Schlüssel liegt darin, Ihre Betrugsbekämpfungssysteme anpassungsfähig zu gestalten, dabeiFähigkeiten künstlicher Intelligenz und Maschinelles Lernen zu nutzen und sie mit den richtigen Daten für Training abfragen zu versorgen. KI- und ML-Systeme verfügen über leistungsstarke Fähigkeiten Identifizierung von Datenanomalien und ungewöhnlichem Verhalten sowie Fähigkeiten Ausführung automatisierter Reaktionen. Wenn Ihre Betriebsabläufe durch KI geschützt sind, die mit robusten Echtzeitdaten ausgestattet ist, haben Betrüger keine Chance.
Datenverarbeitung im Unternehmensmaßstab
Die wichtigste Fähigkeit, die Finanzdienstleister benötigen, um durch die trüben Gewässer eines volatilen Marktes zu navigieren, ist eine High-Performance Datenverarbeitung. Sie können Zugang zu allen Daten der Welt haben, die besten Algorithmen, Tools für die Kommunikation mit Ihren Kunden und modernste Betrugsüberwachung, aber wenn Sie nicht die Rechenleistung haben, um diese Dinge zu unterstützen, haben Sie ein echtes Problem. Genau hier kommt Actian ins Spiel.
Actian Data Platform ist ein vernetztes Data Warehouse, das für die massiv parallele Verarbeitung von Streaming in Echtzeit konzipiert ist. Mit der Actian Data Platform können Sie Nachrichten, soziale Feeds, Marktleistungen, Kundentransaktionen, Aktionen von Wettbewerbern und vieles mehr überwachen und diese Datenquellen in Echtzeit analysieren, um festzustellen, was Rauschen ist und was wichtig ist.
Da Sie mit Streaming über die sich schnell ändernden Marktkräfte und Marktbedingungen zu tun haben, ist es von entscheidender Bedeutung, dass Ihr Analysesystem auf Unternehmensebene mit einer Latenzzeit von nahezu Null arbeiten kann. Actian kann das liefern.
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