Traitement des chèques jusqu’à 80 % plus rapide à l’aide de la carte distribuée AWS Step Functions avec Capital One
Découvrez comment Capital One, dans le domaine des services financiers, a réduit le temps de traitement des chèques et augmenté sa productivité grâce à la carte distribuée AWS Step Functions.
Principaux résultats
Présentation
La société de services financiers Capital One est toujours à la recherche de moyens de rationaliser ses processus et d'utiliser les dernières technologies d'Amazon Web Services (AWS). Lorsqu'AWS a publié une nouvelle fonctionnalité pour AWS Step Functions, un service de flux de travail visuel pour les applications distribuées, Capital One a souhaité l'utiliser immédiatement pour accélérer son application de compensation des chèques. En optimisant l’utilisation d’AWS Step Functions, Capital One a réduit le temps de traitement de son application de compensation de chèques jusqu’à 80 % tout en améliorant fortement la productivité des analystes.
À propos de Capital One
Fondée en 1994, la société de services financiers Capital One fournit à plus de 100 millions de clients des cartes de crédit, des comptes chèques, des comptes d’épargne, des prêts automobiles et plus encore.
Opportunité | Utilisation de la carte distribuée AWS Step Functions pour augmenter la productivité de Capital One
Fondée en 1994, Capital One propose des cartes de crédit, des comptes chèques, des comptes d’épargne, des prêts automobiles, et plus encore. L’entreprise s’engage en faveur de l’inclusion financière et répond aux besoins de plus de 100 millions de clients issus de divers secteurs d’activité.
Capital One héberge son application de compensation de chèques sur AWS et utilise AWS Step Functions pour orchestrer la façon dont les charges de travail sont traitées par AWS Lambda, un service de calcul sans serveur. L’entreprise traite des milliers de chèques chaque jour et utilise la capacité de stockage de fichiers numériques offerte par Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d’objets conçu pour récupérer pratiquement n’importe quelle quantité de données, où que vous soyez.
Pour orchestrer l’application de compensation de chèques, Capital One a utilisé avec succès AWS Step Functions dans l’état cartographique en ligne, qui exécute les mêmes étapes de traitement pour plusieurs entrées d’un même jeu de données avec jusqu’à 40 itérations parallèles. Alors que la plupart des chèques sont compensés automatiquement, les analystes doivent examiner manuellement une petite partie des chèques avant la clôture de chaque jour ouvrable. Peu après qu’AWS a proposé la possibilité d’utiliser la carte distribuée AWS Step Functions, qui permet de lancer jusqu’à 10 000 flux de travail parallèles pour traiter les données, Capital One a saisi l’opportunité d’utiliser le traitement parallèle pour rationaliser davantage ses flux de travail et identifier plus rapidement les chèques nécessitant une révision manuelle. Après 10 semaines de planification et de test d’une preuve de concept réussie, l’entreprise est passée à l’utilisation de la carte distribuée AWS Step Functions en production, sans modification majeure de l’architecture ni interruption de service.
En plus d’adopter la carte distribuée AWS Step Functions peu après sa sortie, Capital One a travaillé en étroite collaboration avec les équipes d’AWS pour prévisualiser, tester et fournir des commentaires sur d’autres fonctionnalités à venir. « Nous travaillons en permanence aux côtés de l’équipe AWS pour déterminer les prochaines étapes de la feuille de route et comment nous pouvons en tirer parti », explique Sushma Onkar, ingénieure émérite chez Capital One. « Cela nous permet d’innover plus rapidement. »
Solution | Réduction du temps de traitement jusqu’à 80 % et gain de temps pour les analystes utilisant AWS Step Functions
Grâce à la carte distribuée AWS Step Functions, Capital One a réduit le temps de traitement global pour le lancement et la clôture des flux de travail de 75 à 80 %. L’entreprise peut désormais lancer 25 fois plus de flux de travail simultanés pour le traitement au lieu de travailler par lots de 40. Grâce à la carte distribuée AWS Step Functions, Capital One peut également clôturer des milliers de charges de travail en parallèle, ce qui réduit considérablement le temps de traitement global des chèques. « Le délai de lancement et de clôture des processus a été considérablement amélioré », explique M. Onkar. « Les analystes voient les mises à jour de leurs files d’attente plus rapidement qu’auparavant. » Même si les volumes de chèques fluctuent au cours de la semaine, l’application peut se mettre à l’échelle pour répondre aux exigences des flux de travail parallèles à l’aide d’AWS Lambda. « Lorsque nous avons mis en œuvre la carte distribuée AWS Step Functions, nous avons pu bénéficier des capacités de mise à l’échelle sans serveur d’AWS Lambda et traiter un grand volume de chèques plus rapidement », explique M. Onkar.
Comme les flux de travail se déroulent en parallèle, l’application termine le traitement plus rapidement et les analystes peuvent commencer à effectuer leurs révisions manuelles plus tôt. Ces améliorations de productivité permettent aux analystes de gagner du temps pour effectuer d’autres tâches. « Les équipes ont été très satisfaites du passage à l’utilisation de la carte distribuée AWS Step Functions », déclare M. Onkar.
Auparavant, Capital One connaissait parfois des exceptions de limitation si l’application de compensation de chèques recevait simultanément un volume élevé d’appels d’API. Grâce à la fonction de nouvelle tentative automatique d’AWS Step Functions, Capital One évite ces exceptions et améliore encore la productivité.
Résultat | Exploration de cas d’utilisation innovants supplémentaires à l’aide des services AWS
Capital One continue de travailler en étroite collaboration avec les équipes d’AWS pour explorer de nouveaux services et fonctionnalités susceptibles d’améliorer les flux de travail. D’autres équipes de l’entreprise envisagent également d’utiliser la carte distribuée AWS Step Functions pour accélérer les flux de traitement des données. « Grâce aux fonctionnalités sans serveur d’AWS, nous pouvons explorer et nous adapter à l’innovation constante, ce qui améliore notre productivité et l’expérience client », déclare M. Onkar.
Photo de l'équipe
Lorsque nous avons implémenté AWS Step Functions Distributed Map, nous avons pu bénéficier des fonctionnalités de dimensionnement sans serveur d'AWS Lambda et traiter un grand volume de contrôles plus rapidement.
Sushma Onkar
Ingénieure émérite, Capital OneServices AWS utilisés
Démarrer
Avez-vous trouvé les informations que vous recherchiez ?
Faites-nous part de vos commentaires afin que nous puissions améliorer le contenu de nos pages