Par Robert Metzger, co-fondateur, ingénieur responsable chez Ververica
Les
organisations financières du monde entier subissent une transformation numérique importante, à mesure que la volatilité des marchés s’intensifie, les changements de comportement des consommateurs et les exigences des régulateurs augmentent. Les marchés des capitaux et les industries financières passent d’un minimum de numérisation et d’automatisation de leurs processus métiers à devenir hautement automatisés et exploités par logiciel. Selon les analystes, les dépenses en services financiers pour les technologies de mégadonnées dépasseront 14 milliards de dollars en 2021, contre 9 milliards de dollars en 2018, atteignant un TCAC d’environ 17 % au cours des trois prochaines années.
Robert Metzger
En adoptant le traitement des flux et une architecture de flux de données en continu, les organisations de services financiers sont en mesure de mettre en œuvre les changements nécessaires aux modèles et aux processus d’affaires de manière agile et rentable. Cet environnement d’architecture de données en continu permet aux organisations de services financiers de se transformer en une nouvelle façon de réagir à l’information. Dans cette nouvelle réalité, les entreprises peuvent bénéficier d’informations en temps réel et créer des applications basées sur les données 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, qui apportez instantanément les modifications et alertes nécessaires.
Alors que de plus en plus d’organisations de services financiers modernisent leur infrastructure, examinons de plus près la façon dont nous pouvons nous attendre à ce que le traitement des flux serve de catalyseur principal de l’innovation dans le secteur financier de demain.
Détection des fraudes en matière de cybersécurité en temps réel
En utilisant une architecture de données en continu, les organisations de services financiers sont en mesure de traiter les données au moment où elles sont générées, c’est-à-dire au moment où elles sont les plus précieuses. Grâce au traitement des flux, les entreprises peuvent créer des systèmes de détection des fraudes en temps réel et des algorithmes d’apprentissage automatique puissants. Cette combinaison permet de détecter les actions frauduleuses en temps réel et peut donc éviter toute perte potentielle pour l’entreprise et atténuer toute expérience client potentiellement négative. Plus ces outils deviennent sophistiqués, plus les organisations de services financiers réagissent efficacement face à la fraude par carte de crédit, au vol d’identité, aux transactions frauduleuses ou à toute autre menace de cybersécurité.
ING
est un exemple d’utilisation du traitement des flux pour alimenter son moteur de détection des fraudes en temps réel. Ils ont pu construire un moteur de risque alimenté par Apache Flink qui a permis à l’entreprise de réagir instantanément à de nouvelles menaces auparavant inconnues. Le système de détection des fraudes d’ING prend en charge de multiples objectifs pour l’entreprise : il prend en charge toute une gamme de modèles d’apprentissage automatique et a créé un moteur de risque pouvant être déployé dans différents environnements.
Une expérience client 360
Toute une série d’entreprises fintech commence à présenter un e menace pour l’industrie financière. Ces nouveaux venus dans le jeu peuvent innover plus rapidement et peuvent également offrir des expériences personnalisées à leurs clients. Par conséquent, en adoptant le traitement des flux, l’industrie financière peut rester en avance sur la concurrence en mettant en place un programme de vision client à 360° capable d’analyser les données en temps réel. Certaines organisations de services financiers ont des millions de clients qui génèrent des milliards de transactions quotidiennes et qui interagissent avec les portails web et mobiles de l’entreprise, ainsi que les outils et les agents du service à la clientèle. Imaginez être en mesure de traiter et de répondre à ces transactions de données en temps réel. Cela permettra sûrement une meilleure surveillance de la santé et de la fidélité des clients. De plus, ce traitement en temps réel permet à une entreprise de créer une offre de produit plus personnalisée, en fonction des types de transaction privilégiés par le client ou de la façon dont il interagit avec le site Web de l’organisation, l’application mobile, le portail d’assistance clientèle, etc. Comprendre complètement le point de vue du client et fournir des le temps de réponse est le meilleur moyen de relever les défis de l’industrie moderne des services financiers.
Capital One utilise le traitement de flux et Apache Flink pour surveiller en temps réel les données d’activité des clients afin de s’assurer que les problèmes sont détectés et résolus de manière proactive, ce qui offre une expérience client numérique améliorée.
Simplification de la conformité réglementaire
L’ industrie des services financiers (et des marchés financiers) opère souvent dans un environnement réglementaire complexe. Il y a encore beaucoup de travail manuel à produire des rapports aux organismes de réglementation, ce qui crée des coûts et des frais généraux supplémentaires pour l’industrie financière. Le rythme des changements associés à ce paysage réglementaire soulève des défis majeurs pour les organisations de services financiers. Le traitement des flux peut permettre une conformité en temps réel basée sur la technologie qui s’éloigne des vérifications manuelles, en proposant au contraire des systèmes toujours activés et basés sur les données qui alertent et signalent instantanément l’état actuel de l’entreprise aux différents organismes de réglementation. Le traitement des flux est souvent utilisé pour maintenir une position de marché en temps réel et un état de base de la vérité dans l’ensemble de l’organisation, ce qui permet à son tour d’obtenir une vue en temps réel de l’exposition au risque de la banque. Les architectures de données en continu permettent aux services de conformité de traiter en continu les informations en temps réel en évitant les amendes lourdes imposées par les organismes de réglementation en cas de non-conformité.
Ce ne sont là que quelques exemples de la façon dont le traitement des flux peut permettre aux organisations de services financiers modernes de devenir des entreprises de demain en temps réel et exploitées par logiciel. Selon IDC d’ici 2025, près de 30 pour cent des données dites « mondiales » deviendront des informations en temps réel [1], nous pouvons certainement nous attendre à ce que le traitement des flux soit un nouveau paradigme central pour le traitement des données dans le secteur financier de /p >
[1] https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf
