Cloudera wächst weiter im Finanzsektor

Informationsorientierte Finanzdienstleister verlassen sich auf Cloudera Enterprise, um die digitale Transformation zu beschleunigen.

(firmenpresse) - München, Palo Alto (Kalifornien), 20. Dezember 2016 - Finanzdienstleister aus der ganzen Welt stehen heute unter großem Druck: Sie müssen neue, kundenfreundliche, digitale Services anbieten, etwa für den mobilen Zugang, und dabei Risiken minimieren und die Compliance einhalten. Immer mehr von ihnen nutzen Cloudera Enterprise als Rückgrat eines unternehmensweiten Data-Hubs und unterstützen damit ihre Bemühungen um eine digitale Transformation. Die Big-Data-Softwarelösungen von Cloudera helfen informationsorientierten Finanzdienstleistern, den Umsatz anzukurbeln und gleichzeitig neue Kunden anzusprechen und bestehende an sich zu binden. Die Cloudera-Lösungen ermöglichen eine leistungsfähige Betrugserkennung und stellen sicher, dass Finanzorganisationen bestehende Gesetzen und Vorschriften einhalten.



Um für speziell für den Finanzdienstleistungsmarkt die effektivsten Echtzeit-Analyselösungen und regelkonforme Umgebungen, mit denen sich Kosten senken lassen, anbieten zu können, hat Cloudera Partnerschaften mit Unternehmen wie CSC und SAS geschlossen.



"Finanzdienstleister müssen auf dem Weg zur digitalen Transformation zahlreiche Herausforderungen überwinden, darunter Customer-Journeys, Fragmentierung, Sicherheit, Datenschutz und -qualität. Um eine neue Kundengeneration anzusprechen, müssen sie mehr Services über eine Vielzahl von Kanälen anbieten", so Steve Totman, Big-Data-Evangelist und verantwortlich für die Finanzdienstleistungsbranche bei Cloudera. "Wir beobachten eine starke Nachfrage nach Clouderas Enterprise Data Hub von Finanzunternehmen, die komplexe, geschäftliche Herausforderungen angehen, schnellere und akkuratere Analysen ermöglichen und dabei gleichzeitig Vorschriften und erforderliche Sicherheits- und Governance-Methoden einhalten müssen."



Den Unternehmenswert erhöhen



Cloudera arbeitet weltweit mit über 180 führenden Finanzorganisationen zusammen - darunter Allstate, Bank Mandiri, Credit Suisse, DBS Bank, Markerstudy, Nordea, Northern Trust und Royal Bank of Scotland -, um den Unternehmenswert in drei wichtigen Bereichen zu erhöhen:





* Erkenntnisse über Kunden: Finanzdienstleister wollen einen vollständigen Blick auf das Verhalten von Kunden bekommen, um mit diesen Information Kundenzufriedenheit und -bindung einen Schub zu geben. Dazu müssen sie fragmentierte Kundendaten zentralisieren, die in Silos über hunderte von Systemen und Plattformen verteilt sind. Mit Clouderas Enterprise Data Hub können Organisationen für einen echten 360-Grad-Blick auf die Customer Journey ein sicheres, einziges, zentrales, aktives Repository aufbauen.



* Betrugserkennung und Cyber-Sicherheit: Traditionelle Technologie kann mit dem Maßstab und der Raffinesse moderner Cyber-Bedrohungen nicht mehr Schritt halten. Kunden setzen Cloudera ein, um durch die Anreicherung und Analyse voller Datenbestände - sowohl historischer als auch von Echtzeit-Streamingdaten - Betrug zu erkennen und zu verhindern. Mit der Cloudera-Plattform können Finanzdienstleister sich Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage von Cybercrime, Geldwäsche und Bedrohungen durch Insider schneller und genauer zunutze machen.



* Risikomanagement und Compliance: Die Anforderungen an Compliance mit einer zunehmenden Vielfalt an Risiken, Unternehmensregeln, Transparenz und Technologiestandards wachsen im Exabyte-Maßstab. Finanzdienstleister und Regulierungsbehörden bauen sich dafür eine Dateninfrastruktur mit Clouderas Plattform im Zentrum. Mit einem Enterprise Data Hub können Organisationen die Kosten für Compliance reduzieren und für Vorschriften wie Dodd-Frank, CCAR, BCBS239, FRTB, Basel III, Solvency II, MiFID II, IFRS-9 oder PCI DSS (um nur einige zu nennen) schneller Berichte erstellen.



In jedem einzelnen dieser Anwendungsfälle haben die Kunden sich aufgrund der Expertise für Cloudera entschieden und nutzen die Plattform als Basis für die Transformation bestehender Prozesse durch Machine Learning / Artificial Intelligence und Predictive Modeling. Im Finanzsektor sorgen Scoring-Modelle dafür, dass Organisationen Risiken ausschließen und Betrug schneller und intelligenter erkennen, indem sie ihre Systeme mit enormen Datenmengen trainieren.



"Wir wollten einen Enterprise Data Hub aufbauen, der es ermöglicht, uns ohne jede Steuerung über vertikal ausgerichtete Implementierungen wichtiger Data Marts hinaus zu bewegen und doppelte Daten zu löschen, um so eine einzige Darstellung der Daten aus der ganzen Organisation zu erhalten. Letztendlich versuchen wir, das Konzept von Big Data zu monetarisieren und unseren geschäftlichen Aktivitäten und Klienten durch neue Services und Business-Fähigkeiten einen finanziellen Mehrwert zu verschaffen", so der Leiter für Datenarchitektur und semantische Technologie bei der Credit Suisse.Weitere Infos zu dieser Pressemeldung:

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Datum: 20.12.2016 - 14:40 Uhr
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