Capgemini como socio de Amazon FinSpace
Como socio consultor de APN desde hace mucho tiempo y socio de Amazon FinSpace, Capgemini ayuda a las empresas de servicios financieros a crear y mantener un sistema de gestión de datos con Amazon FinSpace para avanzar y acelerar su viaje basado en datos. Ayudamos a las empresas a configurar catálogos de datos a escala de petabytes junto con la ejecución de modelos ML para analizar estos datos.
Características de la solución
En los mercados de capitales, el modelado cuantitativo es la práctica de organizar e interpretar conjuntos de datos con fórmulas matemáticas para identificar tendencias en los mercados más amplios. Debido a que los datos sin procesar no siempre son descifrables, los analistas cuantitativos reorganizarán los datos en representaciones visuales que comuniquen significados y patrones.
Capgemini ha creado una solución a medida para nuestros clientes del mercado de capitales en Amazon FinSpace – Quant Model Comparator. El comparador de modelos cuantitativos de Capgemini con tecnología de Amazon FinSpace le brinda la capacidad de comparar y analizar múltiples modelos cuantitativos comerciales en grandes conjuntos de datos. Aprovechando la rica interfaz de usuario y los informes, ayudando a los administradores de carteras y analistas comerciales a evaluar y seleccionar de manera efectiva el mejor modelo cuantitativo para el análisis y la toma de decisiones.
- Encuentre datos con solo unos pocos clics: la solución basada en Amazon FinSpace facilita el almacenamiento, catalogación y administración de sus datos de acuerdo con conceptos comunes en la industria de servicios financieros, como la clase de activo y el tipo de instrumento.
- Comparación de modelos cuánticos, detección de valores atípicos, reequilibrio de LSTM: plataforma altamente efectiva para comparar varios modelos cuánticos utilizados para el comercio. Además, realice la detección de valores atípicos y ejecute el modelo de reequilibrio LSTM. El tablero enriquecido muestra informes de comparaciones de modelos. Completamente implementado en la infraestructura de AWS con tecnología de Amazon FinSpace.
- Integraciones con otras aplicaciones empresariales y servicios de AWS como Amazon S3 y Lambda.
Desafíos comunes de los servicios financieros abordados
Múltiples organizaciones utilizan técnicas de modelado cuántico para desarrollar e implementar estudios de mercado y carteras centradas en el cliente que brindan información e impulsan la mejora comercial.
El volumen de los datos necesarios para la investigación y el análisis de múltiples fuentes está aumentando de terabyte (TB) a petabyte (PB). Los modelos cuantitativos son más efectivos en grandes conjuntos de datos históricos y brindan mejores perspectivas a los administradores de carteras, investigadores y analistas comerciales.
Las organizaciones comparan varios modelos Quant utilizando diversas técnicas para averiguar qué modelo es más efectivo y se adapta mejor a los conjuntos de datos específicos. En el mundo actual, estas técnicas de comparación tienen muchos desafíos y dificultan el progreso y los resultados de los profesionales de análisis.
Los siguientes son algunos de los desafíos que enfrenta la organización de servicios financieros que son abordados por nuestra solución:
- Mantenimiento de datos: el mantenimiento de datos tradicional era un desafío con respecto al tiempo y la precisión de los datos.
- Selección del modelo de datos: la capacidad de datos está creciendo a un ritmo tremendo y las empresas luchan por identificar qué modelo es bueno para el análisis de datos antes de extraer datos de varias tablas y consultas.
- Integración: la integración compleja es un proceso doloroso para almacenar y administrar la comparación de múltiples modelos de datos.
- Configuraciones manuales: muchas empresas extraen manualmente software de datos que requiere muchas configuraciones manuales, lo que lo convierte en un proceso tedioso. Quant Model proporciona un esquema de datos inicial y una estructura de datos actual que ayudan al usuario a tomar mejores decisiones con Amazon FinSpace.
- Escalabilidad: función de escalado automático. El análisis de datos utilizando grandes conjuntos de datos con múltiples clústeres es un trabajo complejo y tedioso. Especialmente, analizando múltiples modelos sofisticados con conjuntos de datos históricos/en vivo. Quant Comparator Neural Network, modelo de ayuda para comparar fácilmente el aprendizaje supervisado y no supervisado.
Ahora los clientes del mercado de capitales pueden aprovechar nuestra plataforma Quant Model Comparator con tecnología de Amazon FinSpace para examinar dos o más modelos cuantitativos en conjunto, en función de una o más variables/indicadores, para evaluar las similitudes y diferencias en los datos que ayudan en el proceso de toma de decisiones. identificar y capitalizar las oportunidades comerciales disponibles en los mercados de capitales. Amazon FinSpace respalda los requisitos de cumplimiento de una organización mediante la aplicación de controles de acceso a datos y el mantenimiento de registros de auditoría.
Para obtener más información sobre la solución, comuníquese con awsleadership.fssbu@capgemini.com.
