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Capgemini_Expert-perspectives_FinOps--what-when-and-why
Solution

Amazon FinSpace

Amazon FinSpace ist ein Datenmanagement- und Analyseservice für die Finanzdienstleistungsbranche (FSI), der den Zeitaufwand für die Organisation, Aufbereitung und Analyse großer Datensätze reduziert.

Finanzdienstleistungsunternehmen analysieren Daten aus internen Datenspeichern wie Portfolio-, Versicherungsmathematik- und Risikomanagementsystemen sowie Petabytes an Daten aus Datenfeeds von Drittanbietern, z. B. historische Wertpapierkurse von Börsen. Es kann Monate dauern, die richtigen Daten zu finden, Zugriffsberechtigungen für die Daten zu erhalten und sie für die Analyse vorzubereiten.

Amazon FinSpace nimmt Ihnen die schwere Arbeit ab, die mit dem Aufbau und der Pflege eines Datenmanagementsystems für Finanzanalysen verbunden ist. Mit Amazon FinSpace sammeln Sie Daten und katalogisieren sie nach relevanten Geschäftskonzepten wie Anlageklasse, Risikoklassifizierung oder geografische Region. Amazon FinSpace erleichtert das Auffinden und die gemeinsame Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen in Übereinstimmung mit den Compliance-Anforderungen. Es bietet die Möglichkeit, Datenzugriffsrichtlinien an einem Ort zu spezifizieren und diese durchzusetzen, während gleichzeitig Prüfprotokolle geführt werden, um die Einhaltung von Vorschriften und die Berichterstattung über Aktivitäten zu ermöglichen. Amazon FinSpace enthält außerdem eine Bibliothek mit mehr als 100 Funktionen, wie Zeitbalken und Bollinger-Bänder, um Daten für die Analyse vorzubereiten.

Capgemini als Amazon FinSpace Launch Partner

Als langjähriger APN Consulting Partner und Amazon FinSpace-Startpartner hilft Capgemini Finanzdienstleistern beim Aufbau und der Pflege von Datenmanagementsystemen mit Amazon FinSpace, um ihre datengestützte Reise voranzutreiben und zu beschleunigen. Wir helfen Unternehmen bei der Einrichtung von Datenkatalogen im Petabyte-Bereich und bei der Ausführung von ML-Modellen zur Analyse dieser Daten.

Besonderheiten der Lösung

Auf den Kapitalmärkten ist die quantitative Modellierung die Praxis der Organisation und Interpretation von Datensätzen mit Hilfe mathematischer Formeln, um Trends in den breiteren Märkten zu erkennen. Da Rohdaten nicht immer entzifferbar sind, ordnen quantitative Analysten die Daten in visuelle Darstellungen um, die Bedeutungen und Muster vermitteln.

Capgemini hat eine maßgeschneiderte Lösung für unsere Kapitalmarktkunden auf Amazon FinSpace entwickelt – Quant Model Comparator. Capgeminis Quant Model Comparator powered by Amazon FinSpace bietet Ihnen die Möglichkeit, mehrere quantitative Handelsmodelle auf großen Datensätzen zu vergleichen und zu analysieren. Durch die Nutzung einer umfangreichen Benutzeroberfläche und von Berichten können Portfoliomanager und Handelsanalysten das beste quantitative Modell für die Analyse und Entscheidungsfindung effektiv bewerten und auswählen.

  • Finden Sie Daten mit nur wenigen Klicks – Die auf Amazon FinSpace basierende Lösung erleichtert die Speicherung, Katalogisierung und Verwaltung Ihrer Daten nach in der Finanzdienstleistungsbranche üblichen Konzepten wie Anlageklasse und Instrumententyp. 
  • Quant Model Comparison, Outlier Detection, LSTM Rebalancing – Hocheffektive Plattform zum Vergleich verschiedener Quant-Modelle für den Handel. Zusätzlich können Sie Ausreißer erkennen und ein LSTM-Rebalancing-Modell ausführen. Ein reichhaltiges Dashboard zeigt Berichte über Modellvergleiche an. Vollständig auf einer AWS-Infrastruktur bereitgestellt, die von Amazon FinSpace unterstützt wird.
  • Integration mit anderen Unternehmensanwendungen und AWS-Services wie Amazon S3 und Lambda.

Gemeinsame Herausforderungen bei Finanzdienstleistungen

Mehrere Unternehmen nutzen Quant-Modellierungstechniken, um Marktforschung und kundenorientierte Portfolios zu entwickeln und zu implementieren, die Erkenntnisse liefern und Geschäftsverbesserungen vorantreiben.

Das Volumen der für Forschung und Analyse benötigten Daten aus verschiedenen Quellen steigt von Terabyte (TB) auf Petabyte (PB). Quantitative Modelle sind bei großen historischen Datensätzen effektiver und liefern Portfoliomanagern, Forschern und Handelsanalysten bessere Erkenntnisse.

Unternehmen vergleichen verschiedene Quant-Modelle mit unterschiedlichen Techniken, um herauszufinden, welches Modell effektiver ist und sich besser für die spezifischen Datensätze eignet. In der heutigen Welt sind diese Vergleichstechniken mit vielen Herausforderungen verbunden und behindern den Fortschritt und die Ergebnisse von Analytikern.

Im Folgenden sind einige der Herausforderungen aufgeführt, mit denen Finanzdienstleister konfrontiert sind und die von unserer Lösung abgedeckt werden:

  • Datenpflege – Die traditionelle Datenpflege war eine Herausforderung in Bezug auf Zeit und Datengenauigkeit.
  • Auswahl des Datenmodells – Die Datenkapazität wächst mit enormer Geschwindigkeit und Unternehmen haben Schwierigkeiten, das richtige Modell für die Datenanalyse zu finden, bevor sie Daten aus mehreren Tabellen und Abfragen extrahieren.
  • Integration – Komplexe Integration ist ein mühsamer Prozess zur Speicherung und Verwaltung mehrerer Datenmodellvergleiche.
  • Manuelle Konfigurationen – Viele Unternehmen extrahieren Daten manuell aus der Software, was eine Menge manueller Konfigurationen erfordert und einen langwierigen Prozess darstellt.  Quant Model bietet ein Upfront-Datenschema und eine aktuelle Datenstruktur, die dem Benutzer helfen, bessere Entscheidungen mit Amazon FinSpace zu treffen.
  • Skalierbarkeit – Automatische Skalierungsfunktion. Die Datenanalyse mit großen Datensätzen und mehreren Clustern ist eine komplexe und mühsame Aufgabe. Insbesondere die Analyse mehrerer anspruchsvoller Modelle mit historischen/aktuellen Datensätzen. Quant Comparator Neural Network, ein Modell, das den Vergleich von überwachtem und nicht überwachtem Lernen erleichtert.

Jetzt können Kapitalmarktkunden unsere von Amazon FinSpace betriebene Quant Model Comparator-Plattform nutzen, um zwei oder mehr Quant-Modelle auf der Grundlage einer oder mehrerer Variablen/Indikatoren gemeinsam zu untersuchen, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Daten zu bewerten, die im Entscheidungsfindungsprozess helfen, verfügbare Handelsmöglichkeiten auf den Kapitalmärkten zu identifizieren und zu nutzen. Amazon FinSpace unterstützt die Compliance-Anforderungen eines Unternehmens durch die Durchsetzung von Datenzugriffskontrollen und die Führung von Audit-Protokollen. 

Wenn Sie mehr über die Lösung erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an awsleadership.fssbu@capgemini.com.

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