Что делают крупнейшие российские банки при помощи больших данных?
| Название банка | Технологии, используемые для работы с большими данными | Задачи, решаемые с применением технологий для обработки больших данных |
|---|---|---|
| Сбербанк | Teradata, Cloudera Hadoop, Impala, Zettaset, стек продуктов Apache (Hadoop, HBase, Hive, Mahout, Oozie, Zookeeper, Flume, Solr, Spark и пр.), специализированные базы данных (Neo4j, MongoDB и т.д.), различные аналитические инструменты, собственные решения в области data minig, predictive/prescriptive-аналититки, обработки текстов на естественном языке. | - Управление рисками, - противодействие мошенничеству, - сегментация клиентов, - оптимизация эквайринговой сети, - управление оттоком, - расчет бонусов для сотрудников массового сегмента, - технологии по работе с большими данными рассматриваются к применению в транзакционных и расчетных системах банка. |
| Газпромбанк | Передовые технологии российской и зарубежной разработки: надежные системы хранения данных, отказоустойчивые системы резервного копирования и восстановления большого объема данных, системы управления базами данных различного уровня, системы индексирования, системы и интерфейсы для создания запросов и получения удобных отчетов и др. В банке эксплуатируется уникальная система работы с большими данными – «Корпоративное хранилище данных». | - Оперативное получение отчетности, - скоринг, - противодействие мошенничеству, - персонализация конкретных продуктов для различных категорий клиентов, - верификация данных при внедрении новых систем и решений (сравнительное тестирование выдаваемых результатов), - построение вспомогательных аналитических материалов для работы фронт-, мидл- и бэк-офисных подразделений, - выполнение требований регуляторов по предоставлению информации о различного рода операциях клиентов в разрезе операционного дня или любого другого отчетного периода, - поиск информации во внешних информационных хранилищах (платные сервисы в интернет), - проверка репутации потенциальных заемщиков (до скоринга), - построение электронных архивов (хранение первичных документов в электронном виде). |
| ВТБ24 | Teradata, SAS Visual Analytics, SAS Marketing Optimizer. | - Сегментация клиентов, - управление оттоком клиентов, - формирование финансовой отчетности, - анализ отзывов в соцсетях. |
| Альфа-Банк | Oracle Exadata, Oracle Big Data Appliance, Hadoop. | - Анализ информации в соцсетях, - кредитный скоринг, - анализ поведения пользователей сайта, - вторичные продажи, - персонализация контента. |
| ФК Открытие | RS-DataHouse, SAP Business Objects. | - Управленческая и обязательная отчетность; - Оперативная аналитическая отчетность для бизнес-подразделений. |
| Райффайзенбанк | н/д | - Быстрое формирование отчетности, - управление взаимоотношениями с клиентами, - персонализация услуг, - противодействие мошенничеству, - кредитный скоринг. |
| ХМБ Открытие | HP Vertica, SAP Business Objects. | - Управление рисками, - онлайн-мониторинг продаж банковских продуктов, - мониторинг процессов взыскания. |
| Ситибанк | Hadoop, Teradata. | - Управление рисками, - противодействие легализации доходов, полученных преступным путем, - моделирование при разработке новых продуктов. |
| Нордеа Банк | Vertica (пилотный проект) | - Параллельная загрузка в хранилище данных, - расчет агрегатов, - получение отчетов взамен реляционным отчетам и иногда OLAP Cubes. |
