USE CASES

Astra DB pour les services financiers

Les services financiers concernent une grande diversité d’entreprises, dont les banques, les sociétés d’investissements, les cabinets de courtage, les gestionnaires de prêts et les compagnies d’assurances. Les services financiers sont soumis à une énorme pression pour moderniser leur infrastructure et rendre leurs données facilement accessibles tout en assurant la sécurité. Ils doivent aussi se conformer aux normes du secteur et aux réglementations nationales.

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Ces dernières années, les attentes des consommateurs par rapport aux services financiers ont aussi changé en termes d’expérience numérique mobile transparente avec la personnalisation, des recommandations et une vision client 360 des services. Un rapport BDO Insights indique que la transformation numérique des services financiers représente des bénéfices évidents, dont une amélioration de l’expérience client, l’efficacité opérationnelle et d’excellents retours en termes de chiffre d’affaires et de rentabilité.

DataStax Astra DB fournit la pile de données en temps réel avec l’évolutivité, la sécurité et l’agilité nécessaires à la transformation des services financiers.

Pourquoi Astra DB pour les services financiers ?

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Évolutivité sans compromis

Les services financiers doivent gérer des données de transactions centrales à grande échelle avec des délais de réponse rapides. Les analyses avancées de ces données en relation avec des données de tiers (autres institutions financières, agences d’évaluation de crédit et de régulation) sont aussi importantes. Le volume de ces données analysées est d’un ordre de grandeur supérieur aux simples données de transaction. Astra DB peut gérer les transactions centrales et analyses sans compromettre les délais de réponse et la disponibilité des services. Exploitez l’évolutivité dynamique et la haute disponibilité d’Astra DB pour gérer efficacement cet immense volume de données.

Pipelines de données en temps réel pour les services financiers

Traditionnellement, les services financiers ont recours au traitement en batch et aux techniques ETL (extract, transform, load) avec des entrepôts de données pour les analyses. Modernisez vos analyses de données avec Change Data Capture (CDC) pour Astra DB, basé sur Astra Streaming. CDC aide à créer des pipelines de données en temps réel et permet des analyses de données avancées, comprenant les placements just-in-time, la détection des fraudes et la personnalisation.

Sécuriser les données clients

Les données financières sont soumises à de nombreuses réglementations en termes de confidentialité, de sécurité et d’audit. Les services financiers ont accès à un volume significatif de données clients sensibles et les clients accordent une immense confiance à ces services pour qu’ils protègent leurs données. Les entreprises peuvent garantir la sécurité des données clients sensibles grâce aux fonctionnalités Astra DB comme l’intégration SSO/SAML, l’authentification TLS mutuelle pour le chiffrement des données en transit, le chiffrement des données au repos et la gestion BYOK (bring your own key).

Flexibilité multi-cloud et multi-modèle

Les développeurs utilisent de plus en plus des modèles de données différents pour offrir des expériences numériques plus riches. Réduisez le time to value avec la flexibilité multi-modèle d’Astra DB qui prend en charge les API Document (JSON), REST, GraphQL et gRPC. Les données financières sont distribuées globalement et soumises à des règles sur la résidence des données. Avec Astra DB, englobez plusieurs datacenters ou zones cloud et déployez dans AWS, GCP et Azure tout en garantissant la compatibilité avec Cassandra open source.

Découvrir Astra DB en action

Architecture pour applications de services financiers

Astra DB peut gérer des données de transactions financières centrales et permettre la création de pipelines de données en temps réel pour l’analyse des données financières. Les transactions financières centrales incluent les paiements, le traitement des chèques et les placements. Les analyses comprennent les fonctions comme l’évaluation de crédit, la détection des fraudes et les autorisations de prêts.

Figure 1 – Architecture pour applications de services financiersFigure 1 – Architecture pour applications de services financiers

Exemple de modèle de données et requêtes pour services financiers dans Astra DB

DataStax recommande le modèle de données suivant pour une application de gestion de portefeuille d’investissements. L’application stocke des informations sur les investissements, actions et opérations en plus des informations des profils des clients. Les différentes requêtes qui peuvent être réalisées incluent les opérations (achat/vente), les positions actuelles dans une action et la valeur marchande actuelle du compte.

Pour plus d’informations sur le modèle de données panier d’achats, consultez notre bibliothèque de modélisation de données.

Figure 2 – Modèle de données et requêtesFigure 2 – Modèle de données et requêtes

En savoir plus sur Astra DB pour les services financiers

Secteur et réussite client

Endowus est la principale plateforme de gestion financière sur honoraires d’Asie, elle donne accès à des produits d’investissement supérieurs, des conseils personnalisés et des coûts réduits sur une plateforme numérique d’investissement transparente pour tous les investisseurs. Grâce aux performances supérieures d’Astra DB, Endowus est capable d’exploiter rapidement d’importants volumes de données pour fournir des perspectives extraordinaires qui contribuent à sa mission et à sa croissance.

Plus d’informations sur Endowus et AstraDB ici.

Ressources

Astra DB

DBaaS multi-cloud basée sur Apache Cassandra

Découvrez comment DataStax Astra DB peut aider à réduire le coût total de possession et le time to market ainsi que ses nombreuses fonctionnalités et API très appréciées des développeurs.

Livre blanc

Data Modernization in Financial Services (Modernisation des données dans les services financiers)

Dans de nombreuses entreprises, les systèmes centraux et leurs données sont historiquement hébergés sur des mainframes, dont les inconvénients sont des coûts élevés et une faible agilité. C’est particulièrement vrai pour le secteur des services financiers qui utilise encore des mainframes pour de nombreuses applications vitales.

DataStax Enterprise

Fonctionnalités de bases de données pour les services financiers

Il est évident que la sécurisation des données financières au 21e siècle constitue un casse-tête majeur. Il faut dorénavant prendre en compte de nombreux éléments, dont il n’était pas nécessaire de se préoccuper il y a encore cinq ou dix ans, comme les nouvelles lois et réglementations sur la conformité et les moyens d’empêcher les fraudeurs sophistiqués d’exploiter tous les nouveaux points de contact utilisés par les clients.