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Finanzdienstleister aller Größenordnungen transformieren ihre operativen Abläufe und Kundenerlebnisse mit Daten-Streaming. Jetzt erfahren, wie die Branche die Daten-Streaming-Plattform von Confluent nutzt.
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Jetzt erfahren, wie Citizens Bank mit Echtzeit-Datentransformation die Kundenbindung um 20 % gesteigert hat. Unsere neue Case Study zeigt, wie die Bank ihre Systeme modernisierte, um ihre Daten in die Cloud zu migrieren und ihre KI-/ML-Projekte zu unterstützen.
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Blog-Beitrag lesenWas macht das Enterprise-Data-Technology-Team bei einer der größten US-Banken so erfolgreich? Nisha Paliwal, Managing Vice President of Enterprise Data Technology, gibt Einblicke in ihre Welt der Daten-Streaming-Innovation für über 100 Millionen Kunden bei Capital One.
Ein Gespräch mit Scotiabank und Forrester
Wir beleuchten die Rolle, die kontextsensitive Echtzeitdaten bei der Risikoanalyse und Betrugsbekämpfung spielen, und wie Scotiabank Daten-Streaming nutzt, um diesen „Need for Speed“ in ihren KI/ML- und Betrugserkennungsprozessen umzusetzen.
„Confluent ist zum Dreh- und Angelpunkt geworden, wenn es darum geht, Apache Kafka für verbesserte betriebliche Transparenz und zeitnahe datengestützte Entscheidungen zu nutzen.Wir sind begeistert über die Verbesserungen, die wir bei der Überwachung unserer Geschäftsabläufe, der Beschleunigung von Kreditgenehmigungen und der Bereitstellung besserer und zeitnaher Betrugsanalysen feststellen konnten.“
„Wir lieben Open Source, aber gleichzeitig sind wir kein Start-up. Wir sind ein großes Finanzinstitut, das mit renommierten Organisationen zusammenarbeitet. Dementsprechend brauchen wir Services, die uns ruhig schlafen lassen. Confluent ist sehr zuverlässig und bis dato noch nie ausgefallen. Es ist zu unserem Rückgrat geworden.“
„Wir sind mit Confluent Platform als Rückgrat unserer Persistence-Engine sehr zufrieden. Die Plattform ist äußerst zuverlässig. Wir haben hohe Anforderungen an die Echtzeit-Performance und Zuverlässigkeit, und es hat sich – vom Proof-of-Concept bis hin zur Bereitstellung einer hochmodernen Trading-Plattform – bestätigt, dass wir die richtige Entscheidung getroffen haben.
„EVO Banco konnte die wöchentlichen Verluste durch Betrug mithilfe von Confluent um erstaunliche 99 % reduzieren. Das ist ein unglaubliches Ergebnis, das für die Leistungsfähigkeit der Daten-Streaming-Technologie spricht ... Darüber hinaus hat es große Auswirkungen auf das Kundenvertrauen und den Ruf der Bank.“
„Wir operieren vollkommen in Echtzeit, denn die Batch-Verarbeitung ist eine veraltete Methode. Je länger Daten stillliegen, desto mehr verlieren sie an Wert. Wenn wir Daten erhalten, müssen wir sie schnell verarbeiten und anreichern können. Confluent ermöglicht uns dies“
„Die Daten-Streaming-Technologie hat sich zu einem wichtigen Enabler für unsere innovativen Anwendungsfälle entwickelt und ermöglicht unseren 100 Millionen Kunden heute Echtzeit-Erlebnisse, einschließlich Echtzeit-Personalisierung, -Betrugserkennung und -Cybersicherheit. Wir streamen täglich Milliarden von Transaktionen, die selbstverständlich gemonitort werden müssen, und Confluent ist die zentrale Lösung für viele dieser Anwendungsfälle.“
„Die Daten-Streaming-Technologie ist zu einem wahren Enabler für die Innovation unserer Anwendungsfälle geworden. Heute können wir unseren 100 Millionen Kunden Echtzeit-Erlebnisse, einschließlich Echtzeit-Personalisierung, Betrugserkennung und Cybersecurity bieten. Das Volumen der durchgeführten Transaktionen ist enorm: Täglich werden Milliarden von Transaktionen gestreamt, überwacht – und natürlich spielt Confluent bei der Lösung von zahlreichen dieser Anwendungsfälle eine zentrale Rolle.“
Ganz gleich, ob Echtzeit-Anwendungen für den Zahlungsverkehr, das Risikomanagement oder die Betrugsprävention erstellt, Mainframe-Daten für neue Services extrahiert oder die Kundenbindung durch innovative Erlebnisse verbessert werden sollen, eine hochmoderne Daten-Streaming-Architektur, die mit der vorhandenen Infrastruktur kompatibel und gleichzeitig für die Zukunft gewappnet ist, ist dafür unerlässlich. Die Anwendungsfälle sind grenzenlos.
So ermöglicht die Daten-Streaming-Technologie umfangreiche Betrugserkennung in Echtzeit! Jetzt erfahren, wie Banken Kafka-Anwendungsfälle implementieren, um Risiken zu reduzieren und Geld zu sparen. Wir zeigen, wie Capital One Daten-Streaming nutzt, um Betrug in Echtzeit zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Video beleuchtet zudem weitere Möglichkeiten, wie Daten-Streaming automatisierte Kosteneinsparungen ermöglicht und die Kundenzufriedenheit im Banking verbessert.
Legacy Core-Banking-Anwendungen wurden oft für Mainframes entwickelt und sind daher oft unflexibel und kostspielig zu warten und weiterzuentwickeln. Heute verlagern Banken Transaktionsdaten in die Cloud, um ihre Skalierbarkeit und Flexibilität zu erhöhen. Jetzt in diesem Video erfahren, wie Daten-Streaming Unternehmen wie 10X Banking dabei hilft, elastische, Cloud-native Infrastrukturen zu entwickeln, um Kosten zu senken und Innovationen voranzutreiben.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben und Innovationen schneller voranzutreiben, müssen Banken in der Lage sein, neue, Cloud-native Anwendungen zu erstellen und gleichzeitig die Compliance zu gewährleisten. Jetzt in diesem Video erfahren, wie die Raiffeisen Bank International mithilfe einer Daten-Streaming-Plattform ein skalierbares, konformes Data Mesh über mehrere Länder hinweg aufgebaut, um Systeme zu integrieren und so Echtzeit-Datenzugriff für Aufgaben wie das aufsichtsrechtliche Reporting und die Migration der Core-Banking-Plattform ermöglicht hat.
Wie die Royal Bank of Canada mit Mainframe-Offloading Innovationen vorangetrieben, Kosten reduziert und eine flexible, in die Cloud migrierte Architektur ermöglichte. Durch die Nutzung einer Daten-Streaming-Plattform konnte die Bank Anwendungen entkoppeln, kritische Daten bei Bedarf auf dem Mainframe belassen und zusätzliche Mainframe-Kosten vermeiden, während sie mehrere Systeme unterstützte.
Jetzt die Chance nutzen, auf der Current London 2025 zu präsentieren! Dies ist eine großartige Gelegenheit, sich mit Kollegen zu vernetzen, die neuesten Innovationen vorzustellen und die Zukunft des Daten-Streamings mitzugestalten. Einsendeschluss ist der 17. Februar.