資本市場

資本市場公司採用 AWS 旨在探索新機會,重新構想和重新設計營運模型,以及實作節省成本的措施以提高效率。這麼做的結果包括:加快上市速度、強化使用安全、豐富客戶體驗,以及提升資料導向的決策品質。

Nasdaq 將其日益增長的資料倉儲移轉至更現代的資料湖架構

案例研究

DTCC

DTCC 全面轉移到 AWS,在極度要求彈性、安全儲存和整個業界協作的管制環境執行 20 多個工作負載

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Vanguard

Vanguard 選擇 AWS 來協助其傳統、高度虛擬化技術堆疊、大數據平台、整體應用程式以及執行微型服務的 PaaS 實現現代化

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Wellington Management

Wellington Management 公司執行了一項多年策略,透過移轉商業和自訂應用程式退出其所有實體資料中心

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使用案例

  • 網格運算
  • 資料湖和分析
  • 數位轉型
  • Machine Learning
  • 網格運算
  • 網格運算

    資本市場公司轉向 AWS,將其內部部署網格擴展至雲端,或建置雲端原生網格。他們可以正確確定運算的大小,以進行風險和壓力測試 (FRTB 和 CCAR)、交易策略開發和投資組合管理。結果? 更準確的風險洞見、更強的 alpha 值、對法規變化和市場事件做出更快的回應,以及縮短的新產品和服務上市時間。

    Product-Page-Diagram_Finacial-Services_Grid-Computing

    AQR Capital

    AQR Capital 處理超過 75 年的運算工作負載以識別投資訊號,而無須擔心所需的資源、成本、安全性或時間安排

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    Citadel

    Citadel 建置全新的分析系統,以更好地處理不斷增長的運算需求和突發性工作負載,並透過 Amazon EC2 Spot 執行個體節省高達 90% 的成本

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    渣打銀行

    渣打銀行透過使用 Amazon EC2 Spot 執行個體、AWS Lambda 和 Amazon RDS 將其風險分析網格運算解決方案的成本降低了 60% 以上

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    TIBCO

    TIBCO 使用 EC2 Spot 執行個體和 TIBCO GridServer 在 AWS 建立了 130 萬個 vCPU 網格,以符合 FRTB 要求

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  • 資料湖和分析
  • 資料湖和分析

    AWS 資料湖的規模和敏捷性讓您可以輕鬆地彙總多個來源的資料,為充分利用大數據分析奠定基礎。透過打破內部部署資料孤島,資本市場公司可以加深業務分析、改善交易監控並簡化監管報告。

    Product-Page-Diagram_Finacial-Services_Data-Lakes-Analytics

    Nasdaq

    Nasdaq 將其資料倉儲移轉至更現代的資料湖架構

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    Vanguard

    Vanguard 將資料複寫至雲端並建立工程團隊,以處理微型服務和大數據工作負載

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    AWS 合作夥伴網路

    AWS 合作夥伴網路解決方案可協助金融機構收集、儲存、處理、分析和共用資料

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  • 數位轉型
  • 數位轉型

    AWS 會聚金融資料供應商和消費者,協作建置全新市場資料應用程式。資本市場公司需要簡化傳統市場資料及替代資料的存取和管理,而無需複雜的網路和基礎架構。雲端提供更輕鬆、更快速交付其 AWS 環境的能力,以及 AWS 本機尚不可用資料集的交付。

    Product-Page-Diagram_Finacial-Services_Capital-Markets

    FINRA

    FINRA 選擇 AWS 作為 Consolidated Audit Trail (CAT) 的雲端供應商,這讓監管機構能夠改善對美國市場和交易場所的證券市場監控

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    T.Rowe Price

    T.Rowe Price 擺脫整體架構,為退休客戶開發複雜的區隔模型,通常僅按年齡區分

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    AWS 合作夥伴網路

    AWS 合作夥伴網路解決方案可協助金融機構加速業務轉型

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  • Machine Learning
  • Machine Learning

    AWS 提供最廣泛、最深入的機器學習 (ML) 服務集,讓資本市場公司能夠推動數位化轉型。改善的投資組合管理、演算法模型和替代資料分析為交易生命週期提供了動力,同時更便捷的布設和個人化推薦可增強客戶體驗。在後台,機器學習促進了風險、合規和定價方面的流程自動化。

    Product-Page-Diagram_Finacial-Services_Machine-Learning

    Coinbase

    Coinbase 開發了一種由機器學習驅動的系統,該系統可識別使用者識別來源中的不相符項和異常情況,以採取措施應對潛在詐騙行為

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    Moody’s Investor Services

    Moody’s Investor Services 將在 4 週內建置一個可行的端對端機器學習平台,以僅使用公開資料來預測評級

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    Siemens

    Siemens 充分利用人工智慧和機器學習來重塑當今的投資盡職調查程序

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    Vanguard

    Vanguard 在高度監管環境中使用 Amazon SageMaker 及其關鍵控件實作來建置安全的機器學習環境

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優勢

現代化不同的傳統系統,以提高敏捷性和規模

在充滿競爭且不斷變化的環境中,全球投資觀點對於資本市場公司至關重要,AWS 可以協助他們更快地進入新市場,實現更大的營運靈活性並顯著降低成本。

滿足迅速變化的客戶行為和期望

隨著交易和投資的價格點迅速接近零,資本市場公司正在利用 AWS 透過即時個人化建議來區分服務。

利用資料和創新來推動業務增長

AWS 提供資本市場公司所需的容量和擴展,以挖掘數十年的歷史資料和不斷增長的替代資料集來獲取新訊號,因為在被動投資不斷增加且 AUM 增長至關重要的時期,他們可加大對 alpha 的搜尋。

在最安全、合規、有彈性的雲端上信心十足地建置

資本市場公司可以在 AWS 上迅速佈建基礎架構,以增強對日益變化的市場狀況的回應能力,包括非預期波動性、獨特的法規要求以及不斷演進的威脅。

合規和安全性

AWS 了解金融服務機構在全球範圍內面臨獨特的安全性、法規和合規性義務。從基礎架構到自動化,金融服務機構擁有在 AWS 上建立合規和安全環境所需的全部工具和資源。

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創新

富有意義的創新在 AWS 上蓬勃發展。了解公司如何利用 AWS 來建置全新體驗,從資料中獲取更多價值,以及實現 IT 和流程現代化。

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