面向金融服务的Redis企业版

构建现代欺诈检测平台来保护您的业务

金融服务公司正在经历大规模的数字化颠覆,急需对其应用程序进行现代化改造,以提供卓越的客户体验 、更好的决策制定和更高的弹性。Redis Enterprise (97622娱乐电子游戏Redis企业版数据库)提供实时金融服务以及数字银行所需的现代数据平台,同时能够确保组织安全性和合规性。

金融服务行业面临的数字化挑战

加强客户关系、降低风险并确保合规性

现代金融正在完全数字化

金融业正全力迈向数字化—互联网巨头和金融科技初创公司已经通过技术平台颠覆传统金融机构 ,提供响应更快、以客户为中心的金融服务。

客户需要即时体验

COVID-19 加速了客户行为、消费习惯和期望的变化 ,这些变化将继续存在。为了保持相关性和竞争力 ,您的组织需要一个自己的现代技术平台 。根据BDO 最近的一项调查, 43% 的最高管理层正在加速部分或所有现有的数字化转型计划,而改善客户体验 (CX) 是数字化的首要任务。

发展数据层支持实时金融

微服务和云原生应用程序需要新的数据管理功能来满足当今金融服务客户的需求:真正大规模实时性能、现代数据模型以及任何环境中的企业级安全性和合规性。

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产品优势

优势一:成为软件驱动的金融机构

多种数据模型

Redis 模块 ,如 RediSearch、RedisGraph、RedisBloom 等 ,可以很容易地应用于欺诈检测 、个性化 、交易评分等用例

Active-Active(多活)数据库复制

利用具有无冲突复制数据类型 (CRDT) 的 Redis Enterprise Active-Active(多活)数据库复制,使金融服务应用程序能够优雅地处理来自多个地理位置的同步更新,在全球范围内支持欺诈检测 、速率限制和个性化等用例,而不会妥协延迟或可用性

优势二:企业强化以保护您的分布式数据

企业级安全

Redis Enterprise 确保生产数据与管理访问隔离,并为访问控制 、身份验证、授权和加密(包括传输中的数据和静态数据)提供多层安全性

容错、弹性和高可用性

Redis Enterprise 使用无共享集群架构 ,并且在所有级别都具有容错能力——在进程级别、单个节点甚至跨基础设施可用性区域进行自动故障转移——以及可调的持久性和灾难恢复

优势三 :加速云迁移和 IT 现代化

云提供商和平台集成

Redis Enterprise在所有主要云提供商上都可以作为托管服务或软件使用 ,为常见操作任务提供自动化和支持,并与支持现代软件架构的平台(如容器和 Kubernetes)集成 。Redis Enterprise 提供现代数据平台,用于在 AWS、GCP 和 Azure 中构建任务关键型金融服务应用程序

一流的大规模性能

有效扩展数据库性能对于实时金融服务应用程序至关重要。Redis Enterprise线性扩展且停机时间为零,以提供资源效率更高的数据库,可靠地提供高吞吐量和亚毫秒级延迟

客户用例

金融服务行业的典型用例

启用即时客户体验

通过访问管理实现零信任

丰富证券交易参考数据

检测在线交易欺诈

创建高效的财务风险分析

提供AI/ML在线特征库

减少案例管理和报告成本

提供实时分析

业务领域用例

技术领域用例

存储用户会话数据使移动银行应用程序能够记住用户身份、登录凭据和个性化信息 ,同时确保应用程序对用户的响应时间尽可能快 。Redis Enterprise使用闪存上的 Redis 和不影响性能的数据持久性选项支持超大型数据集,从而加快会话管理

缓存通过从内存缓存中提供经常需要的数据而不是调用具有网络附加持久存储的数据库来减少应用程序响应时间。Redis Enterprise 提供具有过期和逐出策略的企业级缓存,以有效管理缓存对象、具有Active-Active(多活)复制的全球分布以及几乎无限的规模

Redis Enterprise 提供快速数据摄取 ,并且可以充当操作和分析数据库前面的内存中查询加速器 ,以提供实时决策制定。凭借对大多数数据结构的支持,提供所需的内存预排序,Redis 以亚毫秒级延迟提供对数百万条记录的动态查询

RedisJSON 是一种高性能的 NoSQL 文档存储,允许开发人员构建现代金融服务应用程序。它提供原生 API 以每秒数百万次操作和亚毫秒响应时间对 JSON 文档进行摄取 、索引 、查询和运行全文和模糊搜索

实时金融服务解决方案

在构建实时金融服务时 ,一切都与性能有关,利用实时金融服务加速数据创新

实时欺诈检测解决方案

以低延迟提供持续高写入吞吐量 ,提供更快 、更准确的欺诈检测答案

移动银行解决方案

凭借快速 、可扩展且具有弹性的移动银行应用程序超越客户期望

常见问题

实时分析让用户可以在数据到达系统后立即查看、分析和理解数据。逻辑和数学应用于数据 ,因此它可以为用户提供实时决策的见解 。延迟需要极低(亚毫秒)并且可用性要求很高(例如,99.999%)。与批量分析相比。

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