Da Cloudera e Simudyne simulazione computazionale per i Big Data

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A beneficiarne sono le aziende del settore finanziario con soluzioni avanzate per la simulazione e la gestione del rischio

Unire il machine learning e l’analisi dell’una alla piattaforma di simulazione dell’altra a supporto delle strategie delle aziende del settore finanziario. L’idea è venuta a Cloudera, fornitore globale della piattaforma per l’apprendimento automatico, analisi avanzate e data management ottimizzata per il cloud, e Simudyne, azienda protagonista nell’ambito dei software di simulazione.

Insieme le due aziende offrono al settore finanziario la prima piattaforma per la simulazione computazionale pensata per i Big Data. Ora le banche e le società finanziarie possono progettare ed eseguire qualsiasi modello di simulazione dettagliata su larga scala, sia in cloud che in ambiente ibrido, consentendo ai CEO e ai senior business leader di prendere decisioni strategiche in modo rapido.

Nello specifico, con Cloudera Enterprise e Shared Data Experience (SDX) le due realtà forniscono ora la gestione delle identità, funzionalità di sicurezza, l’applicazione delle policy e la governance dei dati di cui le banche hanno bisogno per rispondere alla conformità normativa.

Approccio moderno all’acquisizione di conoscenze e alla comprensione del rischio
Per aiutare le istituzioni finanziarie a formulare previsioni e a prendere decisioni strategiche a seconda degli scenari economici, gli attuali metodi di modellizzazione del rischio presentano ancora numerose lacune.

Al contrario, la tecnologia principale di Simudyne si basa sull’unica piattaforma di simulazione certificata per poter funzionare su Cloudera Enterprise. Con la moderna piattaforma di Cloudera le aziende finanziarie possono gestire il rischio di credito, fornire strumenti scalabili per lo stress testing, migliorare la conoscenza dei clienti e promuovere la stabilità economica.

La simulazione computazionale è un insieme di strumenti analitici chiave che forniscono metodi per lo studio di una vasta gamma di modelli reali. Grazie a simulazioni dettagliate le banche possono incorporare le complessità necessarie per scegliere come procedere nel mondo reale.