Спецпроекты

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.

Источник: CNews Analytics, 2015