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金融行业面临着巨大的挑战。消费者期望值不断提高，而监管机构对金融机构的审查力度也越来越大。
消费者在满足其金融需求方面有很多选择，他们期望金融机构提供实时性能和快速决策。这给 费用带来了巨大的下行压力，而不断增长的波动性和竞争压力着利润率。投资机会出现的快，消失得也快。
与此同时，在全球大流行和相关经济动荡之中，央行正在 将利率维持在接近零的水平，甚至在讨论 负利率，这影响了 净利息收入和资产价格膨胀。金融机构正在通过更快地做出商业决策来提高盈利能力，例如，更快地审批贷款和信用卡申请。
在这些众多挑战的核心是需要实时数据。例如，算法交易和零售交易量激增，消费者现在期望在他们的银行和经纪应用程序中获得实时数据，而交易所交易基金 (ETF) 的激增为授权参与者创造了套利机会。为了利用这些机会，金融机构需要一个高性能数据库，该数据库可以为读写提供亚毫秒级响应时间，以多种数据模型存储来自数十个数据源的数据，并提供高可用性和多层安全。 Redis Enterprise——基于流行的开源 Redis 数据库构建——是解决这些问题的完美工具，可以帮助银行在竞争中脱颖而出。
Redis Enterprise 可以为金融的各个方面增添价值。在本博文中，我重点介绍了金融行业三个领域的用例——风险建模、银行和经纪应用程序以及买方机构的解决方案——这些用例说明了 Redis Enterprise 可以为您的金融机构带来的强大功能和潜力。
风险和金融建模一直是该行业不可或缺的一部分。但现在，更严格的监管、日益复杂的业务以及许多机构进行的大量交易，使建模成为一种核心工具。
基于传统关系数据库构建的系统在处理市场数据流和实时提供查询答案方面可能达不到要求。现代模型必须每天处理数千（如果不是数百万）个数据点和交易，处理多种格式的数据，例如资产定价和执行交易的时间序列、每个资产或交易的详细信息的 JSON 等等。同时存储和执行多个风险模型的复杂性难以在关系数据库中构建。
但这仅仅是问题的一部分。自 2007-2010 年的次贷危机以来，立法者已经出台了规定，要求银行针对各种经济结果对贷款和信用卡的财务损失进行建模。美联储进行的 美国银行体系压力测试 就是这种类型风险评估和建模的一个例子。这种类型的建模对银行的资本要求、股东甚至经济都有实际影响。这些模型的结果可能会迫使银行增加其贷款损失准备金、可用于发放新贷款并因此产生利润的资本，或者 限制银行支付股利或进行股票回购的能力。
为了应对金融危机，金融会计准则委员会 (FASB) 引入了 当前预期信用损失 (CECL) 作为新的标准来确认预期损失。公司现在必须能够对多种经济结果的损失进行建模和预测。
今年早些时候，普华永道 指出，COVID-19 大流行正在 实时考验着这一标准。FASB 打算让公司及时确认损失。正如 德勤所指出的那样，新的会计准则通常只影响会计部门及其使用的软件。但 CECL 需要健全的信贷风险建模、财务报告和治理模型。这些标准和法规的实施必须以稳健、快速且灵活的数据基础设施为基础。而这些仅仅是风险建模在金融机构中重要性的两个例子。
使用 Redis Enterprise，您可以主动解决您的监管和合规需求。Redis Enterprise 可以轻松扩展以将数年的风险模型数据存储在内存中并实时评分，同时 提供高可用性部署模型，以确保您免受数据丢失的影响。更改可以快速应用，结果可以在几秒钟或几分钟内评估，而传统的关系数据库可能需要几个小时才能返回结果。
值得注意的是，Redis Enterprise 可以被描述为 多模型数据库。您不需要为每个模型使用单独的数据库管理系统。例如，可以将每个贷款的详细贷款信息存储在 JSON 中。可以将各种经济情景下的过去或预期损失的时间序列数据 存储在时间序列 中。您可以使用 概率 来帮助检测异常的账户活动。
在最近的一次 接受《巴伦周刊》杂志采访 中，微软 Xbox 部门首席财务官 Tim Stuart 表示：“我喜欢谈论参与度等于货币……”。这总结了当今客户的态度。他们最看重参与度。
考虑到这一点，消费者对其金融机构的期望从未如此高。他们现在主要通过移动设备进行互动——年轻的消费者 很少去实体银行网点。消费者要求他们的应用程序使用起来很吸引人，并且对触控做出响应。移动银行和经纪应用程序现在已成为 消费者使用最多的应用程序 之一。这些消费者要求随时随地获得有关其财务状况的实时数据。
时尚的用户界面是面向客户的金融应用程序的最低标准。获取响应式财务数据是一项更艰巨的数据挑战。许多银行在其银行应用程序的基础上构建了关系数据库，这些数据库是为少量交易和最少客户查询的时代而构建的。它们不是为数百万客户不断访问其账户并进行数百万次交易而设计的。
在某些情况下，银行通过添加缓存来提高其关系数据库的可扩展性。在其他情况下，他们升级到更昂贵、更专业的数据库硬件设备来争取时间。这些架构和硬件更改提高了可扩展性，但通常是以增加成本、复杂性和管理为代价的。
使用 Redis Enterprise，您可以重新思考您的移动应用程序，使其具有响应性、可扩展性和高可用性。您可以使用 Redis 作为 您的主要数据库，从而降低复杂性，同时满足客户不断增长的需求。当客户进行银行交易或搜索分析师对股票的意见时，搜索和查询（一个建立在 Redis 之上的强大文本搜索和二级索引引擎）可以提供实时数据。
资产管理公司已经看到他们的管理费下降。寻求更高回报的客户纷纷从一家公司转向另一家公司。这增加了资产管理公司的成本，因为他们必须提供更多激励措施来吸引投资者。
与此同时，投资组合经理每天必须分析数千个投资机会，以找到最佳的投资理念。投资组合管理软件必须处理的数据源数量激增。对投资组合进行实时风险分析可能是一项具有挑战性的工作。经理希望在交易时间内看到他们持仓的实时 投资记录簿 (IBOR)，以便做出及时决策。资产管理公司还需要在交易时间内进行净资产价值 (NAV) 计算。ETF 的 NAV 计算就是一个很好的例子。在交易日内生成准确的 IBOR 或 NAV 在没有提供毫秒级延迟的数据基础设施的情况下可能具有技术挑战性。
在当今的金融行业，毫秒可以决定交易成败。 Redis Enterprise 每秒可以摄取和处理数百万个数据点，延迟低于毫秒级。在 Redis 的速度下，计算 IBOR 中的准确仓位数据变得轻而易举。Redis Enterprise 提供了多个模块，例如搜索和查询、时间序列、JSON 等，使技术团队的工作变得轻松。资产管理公司可以降低其技术堆栈的复杂性，降低成本，并将关键信息实时提供给资产经理。
这三个用例仅仅是 Redis Enterprise 可以为您的金融机构带来的价值的冰山一角。金融解决方案可以利用 Redis Enterprise 帮助降低成本和摩擦，从而处理来自多个来源的复杂财务数据，并提高整体客户响应能力，同时降低企业面临的风险。
要深入了解，请阅读我们关于 构建通往实时金融服务的公路 和 个性化的力量：推动数字银行业务成功 的白皮书，并查看我们关于 德意志交易所 的案例研究。
封面图片来自 Unsplash 上的 Chronis Yan.
