Avis sur le Développement de logiciel d'analytique de risque financier
Michael Ross
CTO
Capital Flow Solutions
Sarah Jenkins
VP of Engineering
Vertex Analytics
David Chen
Lead Developer
Nebula FinTech
Jessica Miller
Head of Data
Oasis Banking Group
Robert Thorne
Technical Director
Ironclad Securities
Emily Vance
Product Owner
Prime Asset Mgmt
Banque de Détail et d'Investissement
Assurance et InsurTech
Gestion d'Actifs et Hedge Funds
Fintech et Prêts P2P
RegTech et Conformité
Forex et Marchés des Changes
Infrastructure de Marché
Private Equity
Crypto et Blockchain
Études de cas : Developpement de logiciel d'analytique de risque financier
Plateforme de Trading Haute Fréquence
Client : Un fonds spéculatif basé à New York spécialisé dans l'arbitrage.
Défi : La latence du système existant compromettait la rentabilité, nécessitant une refonte urgente via le Developpement de logiciel d'analytique de risque financier pour rester compétitif.
Solution : Notre équipe augmentée de trois ingénieurs Scala seniors a réécrit le moteur de matching en utilisant Akka Streams pour une concurrence non bloquante. Ils ont optimisé la gestion de la mémoire JVM pour éviter les pauses du Garbage Collector durant les pics de marché.
Résultat : Une réduction de la latence de 45%, permettant une exécution des ordres plus rapide et une augmentation directe des marges bénéficiaires.
Système de Détection de Fraude Bancaire
Client : Une banque européenne de premier plan (Tier 1).
Défi : L'augmentation des cyberattaques exigeait une modernisation du Developpement de logiciel d'analytique de risque financier pour détecter les anomalies en temps réel.
Solution : Smartbrain a déployé une équipe de cinq développeurs Scala experts en Apache Spark. Ils ont construit un pipeline de traitement de données en streaming capable d'analyser des millions de transactions simultanées et d'appliquer des modèles de ML à la volée.
Résultat : Le taux de détection des fraudes a augmenté de 30%, tout en réduisant les faux positifs de 15%, améliorant ainsi l'expérience client.
Moteur de Risque de Crédit
Client : Une Fintech en forte croissance dans le secteur du prêt aux PME.
Défi : Le processus d'approbation manuel était trop lent, nécessitant un Developpement de logiciel d'analytique de risque financier automatisé et évolutif.
Solution : Nos deux ingénieurs Scala ont intégré une architecture microservices réactive. Ils ont développé un moteur de scoring capable d'agréger des données bancaires et externes via API pour évaluer la solvabilité instantanément.
Résultat : Le temps de traitement des dossiers est passé de 3 jours à 5 minutes, multipliant par quatre le volume de prêts traités mensuellement.
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