為什麼現代金融合規規模很重要

讓我們談談監管。雖然不是最性感的話題讓銀行處理,處理規則和遵從性金融機構的成功至關重要。平均10%的銀行收入花在合規計劃成本和代表大多數金融機構的最大成本。此外,浪潮的規定自2008年全球金融危機以來,金融服務機構(FSIs)和首席合規官正努力跟上新規定的基本評估交易賬戶(FRTB), 2023年和綜合資本分析和評估(CCAR)。這些規定,連同其他很多人,呼籲更好的數據管理和風險評估。

FRTB是一個新的法規遵從性要求2023年1月上線。FRTB將迫使全球銀行提高資本儲備和數據管理實踐,使它們更好地準備承受市場低迷。遵守這些新措施,銀行將需要從許多不同的來源聚合數據構建FRTB報告和計算資本要求,這將被證明是特別具有挑戰性的大型銀行多個前台係統。銀行還需要評估他們的市場風險和資本敏感性,必須計算和綜合FRTB聚合元素。

IDG報告需要額外的計算和曆史數據存儲容量空前數量的不同的數據和過程適應實時數據攝入。事實上,估計Cloudera引用FRTB需要24 x增加曆史數據存儲和30倍增加計算能力。

因此,FRTB金融機構麵臨的挑戰是需要改革市場風險基礎設施技術顯著提高可伸縮性和性能。使它正確的銀行拯救數百萬美元被綁在一起的資本儲備要求。大規模數據分析是一個重要的支柱對銀行監管的漲潮。這個博客討論規模的必要性和如何lakehouse提供了數據驅動的現代建築在金融機構合規。

計算機對現代合規

以滿足現代合規要求,FSIs需要不斷增加的報告數據拉伸年過去。運行風險計算,每周或每天現在必須每天跑幾次,和在許多情況下,實時的新數據。此外,規定像FRTB要求風險團隊規模為數千如果不是數百萬場景模擬並行執行。的體積數據,報告頻率和規模的計算需要大量的計算能力,遠遠超過了原有的本地分析平台的功能。Beplay体育安卓版本因此,合規風險團隊無法分析所有數據也為監管部門提供及時的計算。

此外,先進的數據分析中發揮著越來越重要的作用在風險相關用例AML,什麼水平,預防欺詐。這些用例依賴於異常檢測通過大規模數據集找到海裏撈針。機器學習(ML)使團隊更有效的風險減少假陽性和超越基於規則的檢測。不幸的是,傳統的數據倉庫缺乏毫升功能需要實現這些需求。他們規模數十億美元的交易,也需要分析這些預測。補強型解決方案高級分析需要跨平台數據複製,導致數據的不一致和緩慢的見解。Beplay体育安卓版本

現代數據架構

隨著FRTB和其他規定,數據和合規團隊將發現自己考慮現代建築時采取的數據驅動方法和合規風險。是什麼重要的是在雲平台構建為機構提供所需的彈性範圍內分析的海量數據對Beplay体育安卓版本風險和合規的目的。現代係統可以處理pb的批處理和實時流數據在附近是必要的,這可能並不總是可能的數據湖上或倉庫。團隊需要規模模擬對於數以百萬計的場景在他們的投資組合以幫助降低風險。CCAR盤中對控製和實時報道,FRTB,和其他法規成為可能。

欺詐和AML檢測法規遵從性是一個大的組成部分,包括異常檢測。如前所述,異常檢測識別惡意行為隱藏在大規模事務數據。異常檢測的規模,吸入大量的數據集和加工,FIs需要執行高級分析和AI-driven監控。這允許FSIs看著數以千計或數十億交易來檢測異常,新的、未知的模式和威脅。

先進的分析,金融中間人還可以關聯孤立信號威脅,因此,減少誤報率,同時提高警報的質量,因此它們可以集中於相關的,高風險的欺詐,AML, KYC和合規情況。此外,數據和AI允許團隊自動化重複合規調查任務和增強英特爾,在大規模的和不斷變化的數據集人工智能關注高風險情況下更好地預測風險事件和驅動合規團隊內的敏捷性。

風險和合規團隊需要一個架構,穿過所有攝入的複雜性和處理數以百萬計的大規模數據點來實現異常檢測,這有助於預防欺詐。這使得團隊從規則到機器學習反應快速、降低運營成本與欺詐。

三角洲湖和規模

我們討論了一個架構,類似於Lakehouse範例。什麼是許多現代FIs使用三角洲湖-一個開源數據管理層,簡化了數據管理的所有方麵毫升。三角洲湖接受和過程數據在規模、可靠性和性能給Lakehouse規模原則上無限製的數據集的能力迅速。lakehouse和δ引擎一起提供一個健壯的數據ETL的基礎和先進的分析方法用於創建遵循應用程序在一個彈性的計算環境。三角洲湖提供先進的分析除了數據ETL——使ML和AI平台。Beplay体育安卓版本可伸縮的分析和人工智能電力合規係統發現和學習新模式來幫助簡化法規遵循警報係統近乎完美,解決假陽性問題。一個人工智能係統可以使重複的任務自動化,可以設計來檢測異常和模式,你不是尋找實現更多的精度和預測威脅之前發生。例如,它可以防止兩個調查的分析師相同的兩部分相同的威脅警報(中將事件及相關隔離信號)來減少的工作量和提高檢測。

越來越多的金融機構報告說,當前數據係統合規不能執行高級分析在生活環境中,需要的規模。Lakehouse架構可以幫助簡化和構建可伸縮的風險和可行性的解決方案在一個高度管製的環境。FINRA使用Lakehouse平台執行規則,阻止Beplay体育安卓版本不良行為檢測和防止不當行為在美國資本市場。Lakehouse, FINRA可以快速迭代ML檢測模型和規模上努力每天100的數十億的市場事件在一個統一的平台上。Beplay体育安卓版本

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