パーソナライズされた銀行体験を強力にサポート

Zafinでは、銀行がコアインフラを近代化し、顧客に対して優れたパーソナライズされた体験を提供するのを支援することを使命としています。顧客の関係性のレベルを決定し、パーソナライズされた報酬を提供するためには、大量のデータを処理する必要がありました。それは1億のアカウントと100億以上の残高です。伝統的には、このティアリングアプリケーションはオープンソースのフレームワーク、Java Spring Bootを使用し、専用のPostgreSQLサーバーで実装されていました。しかし、このソリューションを伝統的な技術スタックで構築し、スケーリングすることは、大規模になると非効率的で持続可能ではありませんでした。

伝統的なデータインフラストラクチャはスケールしない

金融サービスの多くの組織と同様に、最初は専用のデータウェアハウスソリューションに依存して分析を行っていました。これは機能的でしたが、大きな課題がありました：高い計算コスト、メンテナンスのオーバーヘッド、パフォーマンスのボトルネック。

シングルテナントアーキテクチャでは、各顧客のデプロイメントに専用のインフラストラクチャが必要です。一部の顧客は分析を時折利用する一方で、他の顧客はそれに積極的に依存しているため、このセットアップは高価で非効率的でした。専用のインフラストラクチャは、使用量に関係なく、常に微調整が必要で、固定費がかかりました。これは、私たちのエンジニアリングチームにとって大きな労力でした。数百万のアカウント、残高、取引を跨いで大量のデータをスケーリングすることは、しばしば私たちの伝統的なシステムを限界まで引き伸ばしました。

顧客のセグメンテーション、ティアリング、関係パターンの分析などの複雑な計算は、バッチジョブとして実行され、完了までに時間がかかりました。これらのボトルネックは、洞察への時間を遅らせ、私たちの伝統的なアプローチは、銀行が必要とするスケールと速度を維持することができませんでした。

顧客にシームレスに高度な分析を提供するためには、大量のデータ量を処理し、高いパフォーマンスを提供し、コストを抑えることができるコスト効率の良いスケーラブルなプラットフォームが必要でした。

データインテリジェンスを加速するためにDatabricksへの移行

私たちは、以前のJava Spring Boot/PostgreSQLのセットアップとDatabricks Data Intelligence Platformを比較するための概念実証（POC）を実施しました。ここでは、POCがどのようにして私たちのデータインフラを改善するのに役立ったかを説明します。

Databricksは、前のソリューションと比べて計算速度が最大10倍速くなりました。例えば、以前のシステムでは4000秒かかっていたタスクが、現在ではわずか300秒で完了します。エラスティックスケーラビリティを利用することで、何十億もの取引や残高を何百万ものアカウントで処理することができ、パフォーマンスを損なうことなく行うことができます。

分析ワークフローの移行は、新機能の市場投入までの時間を30～40％短縮し、エンジニアリングリソースを少なくすることができました。伝統的なセットアップと比較して、Databricksは私たちのティアリングアプリケーションの提供スケジュールを30％加速させるのに役立ちました。インフラ管理にかかる労力を減らすことで、エンジニアリングチームは顧客向けの革新的なソリューションの構築に集中することができます。

Databricksのサーバーレス機能はゲームチェンジャーであり、ストレージから計算を分離して、必要な計算のみを支払うことを可能にしました。このアプローチは、アイドルインフラストラクチャのコスト負担を排除しました。クラウドの分析コストは50～70％減少しました、使用プロファイルによります。データ負荷に基づいて自動的にスケールアップする能力は、高トラフィックの顧客と時折利用する顧客の両方が、手動のチューニングなしにシームレスで応答性の高い体験に依存できることを意味しました。

結果は明確でした：Databricksは優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、コスト効率を提供する画期的なソリューションを提供し、厳格なガバナンス要件を満たしながら、高度に規制された金融機関の要件を満たしました。

顧客に価値を提供する

Databricksの統合環境では、チームがデータの取り込み、変換、分析を一箇所で行うことができ、生産性と協力を向上させます。データの取り込みから複雑なSQLベースの変換、組み込みの分析まで、すべてがDatabricks上でシームレスに動作し、非技術者でも意味のある洞察を得ることができます。Zafinの最高収益責任者であるTerry Hickeyと話をすると、彼は「データインフラの近代化により、今では銀行が努力せずに行動に移せる洞察を見つけるのを助けることができます」と述べました。

Databricksを現代のデータスタックの中核として、私たちはより早く革新し、顧客に対してより大きな価値を提供することができました。これには以下のようなものが含まれます：

• パーソナライゼーション： Databricks SQLとNotebooksを使用して、顧客の残高、商品保有、取引パターンを評価し、関係性のレベル（例：ゴールド、シルバー、プラチナ）を決定するデータ集約型のティアリングアプリケーションを構築しました。これにより、銀行は顧客にパーソナライズされた報酬と特典を提供し、ターゲット指向のエンゲージメントで顧客を次のティアに誘導することで、顧客の保持とロイヤリティを向上させることができます。
• ビジネスインテリジェンス（BI）：私たちの組み込み分析ソリューションであるZafin Analyticsは、ビジネスラインの銀行家が製品のパフォーマンスとオファーの効果について行動に移せる洞察を得るのを助けます。Databricksの統合環境を利用することで、市場での当座預金口座のパフォーマンスはどうなっているのかといった重要な問いに対する分析を即座に提供します。プロモーションオファーの採用率はどれくらいですか？顧客の取引パターンはティアごとにどのように異なりますか？
• コスト効率的な変換： Databricks Autoloaderを使用すると、Azure Blob Storageに保存されたさまざまなファイルタイプ（Avro、CSV）から数十億のレコードをシームレスに取り込むことができます。これにより、サーバーレスのスケーリングと組み合わせて、データを効率的に処理し、過剰なプロビジョニングや不必要なコストを発生させることなく処理することができます。
• データガバナンスとコンプライアンスの確保： Unity Catalogは堅牢なデータガバナンスを可能にし、私たちが単一テナントの顧客環境を隔離し、金融サービス規制のコンプライアンスを維持することができます。

これは、私たちの銀行顧客にとって深刻な影響を与えます。大手銀行が以前に2年かけて開発した同じティアリングアプリケーションは、今では顧客によって数ヶ月でデプロイすることができます。これは、より速いイノベーションと収益化を促進する重要な市場投入までの時間のアドバンテージです。

“ZafinがDatabricksプラットフォームを活用して、世界中の銀行にデータとAI駆動のイノベーションを提供する様子を見るのは興奮します。インフラを近代化することで、Zafinは金融機関がパーソナライゼーション、顧客エンゲージメント、成長の新たな機会を解放することを可能にしています。これは以前よりも速く、効率的に行うことができます。”

— 中井淳太、副社長 - グローバルヘッド・ファイナンシャルサービス、サイバーセキュリティ、公共部門GTM | Databricks

今後の展望：リアルタイムのイノベーションを活用する

より速く、よりコスト効率の良いデータ処理を可能にするだけでなく、Databricksプラットフォームは私たちを未来の革新に位置づけています。私たちは、DatabricksのDelta Live Tablesとストリーミング機能を使用したリアルタイムのティアリングインサイト、利益モデリング、リアルタイムのオファーなど、AIとGenAIの機会を探求しています。分析能力をさらに効率化するために、私たちはLakehouse Federationを有効にして、データソース間のシームレスな統合を計画しています。

私たちがスケールアップし、イノベーションを続けるにつれて、私たちは顧客に対してさらに強力な機能を解放することを楽しみにしています。これは銀行の未来を推進する行動に移せる洞察をデータから変換します。

Zafinについて

設立された2002年、Zafinはコアバンキングの近代化と変革のためのSaaSソリューションのグローバルプロバイダーです。当社の受賞歴のあるプラットフォームは、銀行がビジネスモデルを革新し、技術を近代化することを可能にし、銀行とその顧客に対する透明性と公正性を確保します。運用効率を向上させ、収益を増加させ、顧客体験を改善することで、Zafinは金融機関が戦略的な目標を達成することを可能にします。

Zafinの本社はカナダのバンクーバーにあり、ING、CIBC、HSBC、ウェルズ・ファーゴ、ネイビーフェデラルクレジットユニオン、PNC、ANZなどの大手銀行を含むオフィスと顧客が世界中に広がっています。

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