看看数据可观测性如何提升金融业务，确保遵守监管规定并有效管理风险。了解金融行业中数据可观测性的实际应用。
数据可观察性 — 实际应用场景
在快速变化的金融界，数据如流水般不断流淌，携带着关键信息。想象一下高盛的交易室，屏幕上不断闪烁着数字。突然，一个异常出现——一个与整体数据不太吻合的异常点。
在过去，这样的差异性可能不会被注意到，导致代价高昂的错误。但今天，得益于数据可观察性，这些问题实时发现。这确保金融操作的完整性。
我们已经进入了一个数据可观察性至关重要的时代，特别是在金融数据的监控方面。预计到2024年，全球数字银行用户将达到36亿，数据量令人震惊。这种数字交易的激增使得遵守监管规定变得比任何时候都更加重要。
金融机构必须采用强大的数据可观察性实践，这对于它们在复杂的金融环境中生存至关重要。
考虑Checkout.com，该公司每天监控超过4,600个数据集，确保数据的准确性和及时性。他们使用数据可观察性来支持300多个活跃的数据平台用户。这也有助于保持1,200多个dbt模型的健康运转，这些模型正在进行各种变换。
这种监督程度不再是奢侈，而是现代金融的必要性。
要点- 数据可观测性确保了对金融数据完整性的实时监控
- 全球数字银行用户预计到2024年将达到36亿
- Checkout.com 监控超过4,600个数据集，每天支持300多个活跃用户
- 监管合规正在推动金融行业采用数据可观测性
- 实时异常检测对于防止高昂的金融错误至关重要
金融领域的数据可见性有助于机构更好地理解其数据系统。这是一项新技术，改变了数据工程流程，尤其是在金融行业尤其如此。准确的数据至关重要。
定义及其重要性数据可观察性意味着从数据采集到处理的全过程进行监控和分析。在金融行业中，它对于确保数据质量高，并使报告更加可靠至关重要。通用电气（GE）利用这些工具实时监控财务数据。这使得他们的报告在决策制定和规则遵循过程中更加准确可靠。
财务数据中的一些关键指标财务数据的可观察性
金融市场主要关注几个关键指标：
- 数据鲜度
- 数据量变化
- 字段级异常
- 数据来源追踪
这有助于尽早发现问题。这将查找问题所需的时间从4小时减少到只需几分钟。
iceps金融机构的好处数据可观察性能带来很多好处，
- 更可靠的数据质量
- 更快地发现和解决问题
- 更有效地监控规则
- 降低运营成本
Airbnb的“Minerva”工具展示了这些好处。它自动检查数据质量，节省了大量的手动检查时间。金融公司或机构可以把花在低质量数据上的时间从原来的40%减少到几乎为零，从而大大提高了效率。这能节省一大笔钱。
通过利用机器学习自动发现异常并全程追踪数据，金融机构可以确保其数据始终保持最佳状态。这种方法不仅提高了数据可靠性，还更好地遵循了规则，这不仅让操作更加高效，还。
基于数据复杂性的金融服务兴起金融服务的数据复杂性正在大幅增加。这是由于移动银行、开放金融数据和AI等。如今，在金融领域，基于数据做出决策变得越来越普遍。
这一变化需要更好的数据技术和强大的财务数据处理。该行业正在面对复杂的数据流。这些通道连接不同的数据库和系统。
如果没有妥善管理，错误难免发生。保持数据在各个平台上的准确可靠至关重要。
+------------------------------------+----------------+
| 指标 | 值 |
+------------------------------------+----------------+
| 全球银行业欺诈损失 | 4860亿美金 |
| 银行业身份盗用增加 | 30个百分点 |
| 亚太地区网络欺诈损失 | 2214亿美金 |
| 美洲地区欺诈损失 | 1511亿美金 |
| EMEA地区欺诈损失 | 1131亿美金 |
+------------------------------------+----------------+这些数字说明了数据可观察性在金融领域为何如此重要。它让我们能够实时观察数据中的任何异常。这对于防止欺诈和确保数据可靠非常重要。
金融机构正在进行调整。目前，38%的金融机构已经实现了全栈可观察性。这比其他行业高出了15个百分点。
他们更注重安全、治理、风险管理和合规，有54%的组织将这些领域作为优先事项。
随着数据复杂度的增加，金融领域对优良的数据管道系统和管理的需求也在增加。显然，在这个快速变化的世界里，用数据来做决策已成为成功不可或缺的一部分。
基于金融行业的数据可观察性用例数据可观察性在金融行业非常重要。它在很多方面都有帮助，比如监控交易活动并确保规则被遵守。让我们看看它是如何改变金融行业的运作的。
实时交易监控金融机构利用实时数据监控来实时监控交易。这使他们能够快速发现异常模式。比如像PhonePe这样的大型点对点支付公司，每月处理超过20亿次交易，用这项技术确保金融系统安全，从而保障了金融系统的安全。
欺诈检测与预防打击欺诈是金融领域数据监控的一大任务。银行实时地检查交易数据以快速发现欺诈行为。这非常重要，因为洗钱是全球性的大问题，每年占全球GDP的2–5%左右。数据监控工具帮助银行保持领先于欺诈者一步，从而确保客户的安全。全球GDP的2–5%之间加了空格，符合中文书写规范。
法规遵从管理数据可观测性也有助于金融规则的遵守。它确保银行遵守法律法规，避免巨额罚款。随着全球贸易的增加，遵守规则比任何时候都更加重要。数据可观测性让银行保持在正轨。
金融领域的数据可观测性不仅仅局限于这些方面。它还能发现内部威胁，改善运营流程，并降低数据成本。Gartner表示，数据质量问题每年可能给公司带来超过1400万美元的损失。通过数据可观测性，银行可以避免这些损失，从而整体表现更佳。
在银行系统中引入数据可观察性银行系统正在迅速变化，如今有73%的互动在线上进行。这意味着银行需要更好的数据质量和清晰的审计记录。它们正从老旧的大型机系统转向新的云端架构，这些新架构虽然速度更快，但也更复杂。
银行正在使用数据可观察性工具来处理这些变化。这些工具可以自动检查数据，并易于使用。它们为领导者提供了清晰的视图。例如，银行使用这些工具来监控军人的SCRA规定。
- 建立自动质量保障措施
- 建立预防性的数据健康维护策略
- 部署容量管理解决方案来应对大量数据流入
新银行在数字银行业务中处于领先地位，金融科技合作帮助传统银行迅速推出新服务。数据可见性至关重要，它确保数据质量，并且审计记录可靠且可追溯，这对遵守规则和客户满意度至关重要。
“在AI时代以数字化为主的银行业环境中，实现强大的数据可见性不仅是必须的，更是竞争的优势。”
随着银行业的发展，数据可观察性将变得越来越重要。它将帮助银行服务更加安全和高效，并更注重客户的需求。
让金融数据更高质量且更可靠在金融圈，拥有高质量的数据至关重要。质量差的数据会导致巨大损失，公司每年可能因此损失高达1500万美元（约1亿人民币）。为了应对这一挑战，银行和金融机构正在采用更有效的数据管理措施。
自动化质量保证自动化检查正在改变我们分析财务数据的方法。这些系统可以减少高达60%的人工工作。这使得公司能够更轻松地检查数据并减少错误。
数据来源追踪跟踪数据的来源对于确保数据可靠性至关重要。它展示了数据从源头到最终形态的变化过程。这对于遵循诸如《多德-弗兰克法案》和GDPR等法规来说是至关重要的。
金数据中的异常检测利用高级工具来发现金融数据中的异常模式非常重要。这些工具有助于尽早发现欺诈或数据错误。例如，检查超过28,000对外的外汇货币对可以保证数据的安全性。
通过在这些领域的努力，金融机构可以让数据更加优质和可靠。这能让他们的工作更有效率，并赢得他人的信任。这也有助于他们合规操作。
基于金融风险管理的数据可观察性数据可观测性正在改变金融行业如何处理风险。它提供实时的数据质量信息，有助于使风险评估更加准确及时。金融机构利用它来监控关键风险信号并发现异常，这些异常可能预示着更高风险。
数据质量差会对风险管理造成很大损害。Gartner表示，糟糕的数据每年可能会造成约1500万美元的损失。在金融行业中，这不仅会导致巨大的资金损失，还会减缓工作进度。
- 实时监控风险指标情况
- 尽早检测数据异常
- 提高风险模型的可靠性
- 加强合规性
更复杂的财务数据和技术正在推动金融行业走向数据可观察性。新银行（Neobanks）和金融科技正在颠覆传统，使得基于数据的风险评估工具变得更加关键。
+----------------------------------------------+------------------------------+
| 数据可观测性的影响 | 金融服务/保险 |
+----------------------------------------------+------------------------------+
| 缩短 MTTR | 64% 的受访者 |
| 关键应用程序停机成本 > 500,000 美元/小时 | 35% 的受访者 |
| 每年停机成本的中位数 | 约 1040 万美元 |
+----------------------------------------------+------------------------------+通过数据可观察性，金融业可以提前发现并解决风险，防止它们恶化。这有助于金融稳定和合规性。在当今错综复杂的金融环境中，这一点尤为重要。
基于数据分析优化客户体验数据可观测性正在改变银行如何服务客户。现在，银行可以根据个人需求提供定制化服务。这要归功于对客户喜好和行为的实时分析。
一个个性化的银行服务项目 个性化银行服务银行现在推出的产品符合客户的需求，包括特别的储蓄方案到投资建议在内的各种服务。这让客户更满意也更倾向于长期合作。
更好的客户支持通过数据可观察性，客户信息始终保持准确并及时更新。这不仅让问题解决更快，也让服务更加高效。支持团队可以利用详细的客户资料提供更好的帮助。
数据驱动的产品设计金融机构根据客户真正的需求来开发产品。通过观察人们如何使用产品以及他们的反馈，银行发现客户的需求缺口。然后，他们推出真正能打动客户心的产品。
- 80% 的高管并不完全信任他们组织的数据
- 数据可观察性可以将检测时间缩短最多60%，将恢复时间缩短最多80%
- 预测分析和有针对性的故障排除能显著影响公司的盈利能力
这些数据显示，良好的数据对于银行来说是多么关键，这不仅有助于提供更好地客户服务，也能激发新的产品构思。
由于没有提供需要审查和建议改进的源文本或翻译，无法进行编辑。请提供文本进行分析。
在金融领域采用数据可观察性时所面临的一些挑战在金融行业实现数据可观察性更是一大挑战。数据隐私和数据安全是主要的担忧。高达75%的金融行业首席信息安全官（CISO）表示，现在管理漏洞变得更加困难。
只有能够实时发现这些运行中漏洞的金融公司仅占6%，这使得事情变得更加棘手。
设置数据可观测性也是一个大难题。尽管58%的金融机构使用五种以上安全解决方案，将它们与旧系统结合却很棘手。数据量庞大，让人感到头疼。
财务团队每月要处理超过2,200条关于潜在漏洞的警报。可惜的是，其中75%是误报。这使得识别真正的威胁变得相当困难。
文化变革也是一个大难题。只有37%的金融公司拥有强大的DevSecOps文化。这意味着安全并没有融入整个软件开发过程。
为了应对这些挑战，82% 的 CISO 认为安全应该成为软件交付中每个人的责任。并且改变文化是使数据可观察性在金融领域的应用成为关键。
空
解释：由于源文本为空，因此翻译也应为空。
由于没有提供源文本和初始翻译，无法进行评估和修改。请提供源文本和初始翻译以便我能给出具体的改进建议。
金融行业中的数据可观测性是什么？在金融领域，数据可观察性意味着知道数据的健康状况和质量。它帮助机构尽早识别并解决数据问题，确保数据的可靠性、准确性和一致性。这有助于提高数据的整体质量。
(Note: Since the source text is empty, there is no translation to edit, so the output remains empty.)
在数据可观测性过程中都会跟踪哪些关键指标？重要的指标包括数据质量、更新速度的快慢以及数据的完整性。在金融领域，还会关注数据的新鲜程度、数据量以及任何字段级别的问题。
由于没有提供需要评审的源文本和初始翻译，无法进行编辑。请提供需要评估的源文本及其初始翻译。
数据可观察性对金融机构来说有哪些好处呢？金融机构可以从更可靠的数据和更快的问题解决中获益。它们也更擅长遵循规则，同时减少了数据停机时间。
请提供需要翻译的源文本和初步翻译，以便进行评估。它通过实时分析交易来帮忙，这样可以发现可疑的模式或欺诈，确保金融交易安全无虞。
由于没有提供源文本和翻译内容，无法进行评估和修改。请提供需要评估和修改的源文本和翻译内容。
数据的可观察性在监管合规管理中是如何发挥作用的？它保证资金数据符合反洗钱（Anti-Money Laundering, AML）要求和其他标准。这主要是通过严格的监控和分析实现的。
由于没有提供源文本和翻译内容供审阅和改进，我无法给出具体的、建设性的反馈。
请提供需要审阅和改进的文本。
在银行系统里实现数据可观察性的一些关键做法是什么？关键实践包括使用自动化的数据检查来确保数据健康。这也包括管理数据量，并使用易于操作的界面以实现全面可见性。
由于没有提供源文本和翻译内容进行评估，请提供文本以进行分析和反馈。
数据可观察性如何提高金融行业数据质量和可靠性这两方面？它使用自动化检查，追踪数据血缘，并识别异常。这有助于扩大数据验证，追踪数据变更，并解决数据质量问题。
暂无源文本和初始翻译可供审校，请提供相关文本以进行详细分析。
在金融机构中的风险管理中，数据可观察性起到什么作用？它提供实时的数据质量和完整性见解，从而实现更准确和及时的风险评估，并监控关键风险指标(KRI)，确保用于风险模型的数据可靠。
请提供要翻译的文本以获得准确和建设性的反馈。它确保客户数据的准确性和可靠性。这不仅带来了更个性化的服务，还提高了支持的水平，并且实现了基于数据的产品开发。从而更好地满足了客户的需求。
由于没有提供源文本和初始翻译供评估，无法进行编辑。请提供源文本和初始翻译以便审核。
金融领域采用数据可观察性会遇到哪些挑战？挑战包括保护数据隐私及确保安全。这还涉及将工具与现有系统整合、管理海量数据以及转变数据文化。
共同学习，写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
