50 największych banków w Polsce 2016: Era Big Data – zarządzanie ryzykiem z dopalaczem

Udostępnij Ikona facebook Ikona LinkedIn Ikona twitter

Zarządzanie ryzykiem w bankowości nie jest łatwe, analityk ds. ryzyka codziennie boryka się z wieloma wyzwaniami i musi pracować pod presją czasu. Co więcej - każdy rok przynosi znaczące zmiany w sektorze finansowym, a banki z jednej strony muszą dostosowywać się do kolejnych regulacji i zaleceń organizacji nadzorczych, z drugiej zaś uzyskują pewną swobodę w przeprowadzaniu analiz, również z wykorzystaniem rosnących w lawinowym tempie zbiorów danych.

Łukasz Libuda Senior Business Solutions Manager SAS Institute

Mogą z nich skorzystać, jeżeli będą w stanie je przetworzyć. Dzięki Big Data mogą przy tym wykorzystywać cenną wiedzę ukrytą w nieustrukturyzowanych zbiorach danych do zarządzania ryzykiem płynności, wyceny instrumentów finansowych, jak też badania zachowania klientów oraz sezonowości rynku.

Jedno jest pewne: banki muszą sprostać wyzwaniom wynikającym z potrzeby szybkiej i sprawnej analizy dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym, między innymi w zakresie analizy pozycji walutowej, wskaźników płynności podmiotu czy też rentowności skorygowanej o poziom narażenia na ryzyko.

Innowacyjna bankowość podąża za high-performance

Często słyszymy, iż żyjemy w czasach Big Data, czyli takich, w których wolumeny danych przetwarzanych każdego dnia rosną w tempie lawinowym, a systemy wykorzystywane przez instytucje finansowe dochodzą do granic swoich możliwości. Należy jednak pamiętać, że informacje to cenne aktywo, które dobrze zarządzanym i innowacyjnym organizacjom daje wiele możliwości i zapewnia przewagę konkurencyjną. Współczesna bankowość wymusza więc niejako analizę ogromnej ilości danych w jak najkrótszym czasie – optymalnie w czasie rzeczywistym. Oczywistym jest zatem, iż przyszłość przetwarzania i analizowania danych na potrzeby zarządzania ryzykiem związana będzie nierozerwalnie z hasłami, które coraz częściej pojawiają się w codziennych rozmowach specjalistów od ryzyka na każdym szczeblu zarządzania: in-memory, in-database, real-time processing oraz oczywiście Big Data.

Zasadniczym celem tych podejść jest maksymalne skrócenie czasu potrzebnego na wygenerowanie wyników oraz dostarczenie konkretnych informacji do odbiorców końcowych. Odbywa się to automatycznie, bez konieczności ingerencji użytkownika albo poprzez zrównoleglenie przeliczeń i wielowątkowe procesowanie (grid computing) albo wykonanie przeliczeń bezpośrednio w bazach danych bez konieczności czasochłonnego przenoszenia ich (in-database) lub jako in-memory analytics, czyli wykonywanie przeliczeń w szybkiej pamięci operacyjnej, które mogą być przy tym zrównoleglone.

Dopalacze potrzebne od zaraz…

Wspomniane rozwiązania łączą w sobie siłę zintegrowanej platformy ryzyka z wysokowydajną infrastrukturą przeliczeniową, pozwalającą na ...

Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:

  • zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
  • wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
  • wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
  • zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na BANK.pl/sklep.

Uwaga:

  • zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
  • wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).

Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:

  • bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI