STRATEGIE8. Mai 2018

Open Source – Innovationen im Finanzsektor: Goldman Sachs, Swiss Life & Erste Group Bank zeigen wie

von Michael Down, Senior Solutions Architect, ElasticElastic

Die Beziehung der Finanzbranche zur Open-Source-Technologie reicht nun wesentlich weiter als die an­fäng­li­chen Bemühungen, Lizenzgebühren für Software zu sparen. Der kostenlose Ausgangspunkt, den Open-Source-Lizenzen bieten, darf bei der Förderung der Ersteinführung neuer Technologien natürlich nicht vernachlässigt werden. Für Finanzinstitute stellen die nicht vorhandenen Einstiegskosten und der offene, bereits dokumentierte Programmcode ein schlagendes Argument für Open-Source-Software dar. Zudem ist deren Wettbewerbsvorteil häufig von der Umsetzung von Ideen mithilfe individueller Softwareentwicklung abhängig.

von Michael Down, Senior Solutions Architect, Elastic

Allerdings speist sich die Liebe der Branche für offene Technologien nicht so sehr aus den Kostenfaktoren.

Vielmehr geht es darum, dass damit nicht mehr Hunderte verschiedene Systeme verwaltet werden müssen, die in den jeweiligen Unternehmensabteilungen laufen. Finanzunternehmen aller Art schleppen Tausende Einzellösungen als Ballast mit sich herum, da viele Altsysteme bedient werden müssen.“

Banken beschäftigen Tausende, sogar Zehntausende externe Mitarbeiter für das Management dieser Lösungen. Der größte Vorteil von Open Source im modernen Finanzwesen ist die Möglichkeit, neue Technologien zu entdecken und innovativ einzusetzen, Lösungen mit echten Wettbewerbsvorteilen einfach zu skalieren und die Gesamtkosten für das Management einer gewaltigen IT-Infrastruktur mithilfe gemeinsamer, bewährter Technologien zu senken.

Mehr Qualität, weniger Verwaltungsaufwand

Von den bescheidenen Anfängen im Engineering mit Java bis zur heutigen mehrsprachigen, datenorientierten und containerbasierten Landschaft waren die Einfachheit, Qualität und technischen Stärken von Open Source Schlüsselfaktoren für deren Akzeptanz. In einer Branche, die einige der klügsten Köpfe weltweit in den Bereichen höhere Mathematik, Informatik und Engineering anzieht, bieten Open-Source-Tools die schnellste und hochwertigste Möglichkeit, aus Ideen sichere und funktionsfähige Systeme zu machen. Daher wurde die Akzeptanz von Open Source oft durch die Entwickler selbst vorangetrieben.

Von offenen Sprachen wie Java, Node.js und Python über gemeinsame Tools und die üblichen Methoden in GitHub, Puppet, Chef, Apache Maven und Jenkins bis hin zu gemeinsamer Architektur auf Basis von Linux, Virtualisierung oder Docker und Kubernetes …“

… diese Gemeinsamkeiten reduzieren die Kosten und den Aufwand für die Einstellung, Schulung und Verlagerung von Personal auf verschiedene Projekte. Für Unternehmen, die Tausende Anwendungen nebeneinander betreiben, überragt allein dieser Faktor die Lizenzkosten haushoch.

Entscheidend für alle Finanzunternehmen ist die Senkung der Gesamtbetriebskosten. Sie brauchen Technologien und Plattformen, die für mehrere Anwendungsfälle in verschiedenen Unternehmensbereichen eingesetzt werden können. Wir kommen später noch auf den Grund für die Beliebtheit der Open-Source-Suche bei Goldman Sachs zu sprechen: Die Teams können dieselbe Plattform für viele unterschiedliche Projekte verwenden. Ein Toolset, ein Support-Team und eine Wissensdatenbank – aber für verschiedene Projekte.

Goldman Sachs weiß, dass Teams bei kluger Technologieauswahl diese für eine ganze Palette von Problemen in vielen Geschäftsbereichen einsetzen können, ohne sich jedes Mal wieder an das Reißbrett setzen zu müssen.

Goldman Sachs und viele andere Banken stellen fest, dass für die problemübergreifende Arbeit in einer Plattform wesentlich weniger Menschen benötigt werden, die sich um das Management der Basistechnologien kümmern – auf jeden Fall weniger als 40.000 externe Mitarbeiter, die einzelne Tools betreiben.

Eine Plattform, mehrere Einsatzbereiche: Goldman Sachs

Elasticsearch
Elasticsearch wird in unterschiedlichen Abteilungen und verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt – Handelsüberwachung, Anomalie- und Fehlererkennung und die Analyse von Vertragsanwendungen – um nur einige zu nennen. Im letzten Fall bräuchte es für die manuelle Analyse der Vertragsunterlagen mehrere Teams aus der Rechtsberatung, die alles unter die Lupe nehmen. Mit Apache Tika hat Goldman Sachs die Verträge digitalisiert und indiziert. Dann kommt Elasticsearch zur Prüfung der Dokumente zum Einsatz und die internen Anwälte werden benachrichtigt, falls ein Verweis oder Ausdruck fehlt.

Goldman Sachs zeigt vorbildlich, wie ein Finanzinstitut eine Plattform für mehrere geschäftliche Herausforderungen verwendet. Nach der Implementierung einer beliebten Open-Source-Plattform führt das Unternehmen nun die Vielseitigkeit der Suchfunktion als operatives Tool vor, das in vielen verschiedenen Anwendungen zum Einsatz kommt.

Die Handelsüberwachung ist ebenfalls essentiell: Sie liefert den Teams jederzeit eine Echtzeitübersicht zum Status eines Handelsvorgangs und hilft dabei, menschlichem Versagen und Programmierfehlern vorzubeugen. Das Handelsüberwachungsprogramm von Goldman Sachs erfasst Daten aus mehreren Quellen, führt diese in Elasticsearch zusammen und extrahiert automatisch alle nützlichen Informationen. So braucht es keine großen Teams mehr, um die Daten manuell zu extrahieren.

Handelsfehler, die auf „Zahlendreher“ oder Tippfehler zurückzuführen sind, kosten die Branche jährlich Milliarden – es gibt zahlreiche hochkarätige Beispiele: 2015 erhielt ein Hedgefonds-Kunde der Deutschen Bank irrtümlich 6 Milliarden Dollar. Daher hat die Anomalieerkennung für Goldman Sachs Priorität. Und der Zugriff der Entwickler auf ein suchbasiertes Datenverwaltungssystem war essenziell zur zeitnahen Beseitigung menschlicher Fehler. Für die Fehlererkennung nutzen nun etwa 700 Entwickler Elasticsearch, um große Code-Bibliotheken zu durchforsten und alle Abweichungen ausfindig zu machen. Die Entwickler von Goldman Sachs nutzen Kibana zur Einrichtung von Status-Dashboards, die Teams über Änderungen am Code benachrichtigen, Versionsabweichungen im Code vergleichen und separate Datenquellen in einer Oberfläche zusammenführen.

Dion Global: Vermögensmanagement

Dion Global plant, entwickelt und unterstützt integrierte Software-Lösungen für Finanzinstitute weltweit. Für seine Analyse-Lösung, die auf Open-Source-Suchtechnologie basiert, erhielt das Unternehmen kürzlich mehrere Auszeichnungen.

Finanzdienstleister haben schon immer versucht, ihre Entscheidungsfindung durch die Gewinnung neuer Erkenntnisse aus ihren Daten zu verbessern. Inzwischen ist die effektive Datennutzung allerdings meist Quelle des Wettbewerbsvorteils, der die Pioniere von den Nachzüglern trennt. Die Firmen möchten mithilfe ihrer Geschäftsdaten die Effizienz verbessern, Umsätze steigern und Margen optimieren.

Elastic Stack
Das Invantage Analytics-Modul von Dion Global, das auf dem Open Source Elastic Stack basiert, erstellt, pflegt und sichert große Datenvolumina. Das Modul liefert eine Finanzanalyse mit Logstash zur Datenerfassung, Elasticsearch zur Indizierung und Kibana zur Visualisierung der Ergebnisse. In der Produktionsumgebung hat Dion anschließend eine Lizenz für die zusätzlichen X-Pack Features von Elastic erworben, um für die Sicherheit der hochsensiblen Daten zu sorgen und den Teams Zugriff auf die maschinellen Lernfähigkeiten zu bieten.
Das Analytics-Modul hilft Finanzunternehmen dabei, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Die Anzahl der dafür genutzten externen Daten-Feeds ist unbegrenzt. So können die Firmen ihre Interaktion mit Kunden, Konkurrenten, Behörden, dem Markt und sogar Aktionären neu gestalten. Auf hoher Ebene werden Aktienhandelsinformationen aus verschiedenen Etappen des Handelsprozesses erfasst und aggregiert, um den Kunden von Dion Global eine Auswertung der Aktienkäufe und -verkäufe ihrer eigenen Kunden zu liefern. Die Kunden von Dion sehen alle täglichen und vergangenen Handelsvorgänge in den letzten 5 Jahren.

Elastic-Benachrichtigungen zeigen Teams, wann ein bestimmter Handel einen Grenzwert überschreitet, sodass Anomalien schneller entdeckt werden. Später übernehmen die maschinellen Lernfähigkeiten in X-Pack die Anomalieerkennung. So braucht es kaum noch manuelle Abfragen und Dion Global kann seine Daten noch weiter automatisch modellieren.

Swiss Life: Eine Rundumansicht der Kunden

Swiss Life ist ein großer Akteur im Versicherungs- und Vermögensmanagement. Vor einigen Jahren startete Swiss Life France ein firmenweites Strategieprojekt namens Digital Foundation, um seine Systemarchitektur für alle Web- und Mobile-Portale sowie Anwendungen umzustrukturieren und zu digitalisieren. Mit über zehn Millionen Kundeneinträgen in unterschiedlichen Tools und Formaten wurde es immer schwieriger, die Daten den unterschiedlichen Zielgruppen konsistent bereitzustellen – schließlich zählten dazu Privat- und Geschäftskunden, Vertriebspersonal, Versicherungsmakler und Kundenberater.

Zur Straffung der Betriebsabläufe und Vereinheitlichung des Informationszugangs brauchte Swiss Life France eine Möglichkeit, Kundeneinträge in großem Umfang und schnell abzufragen. Zuerst nutzte das Unternehmen Elasticsearch, um seine Kundendaten zu indizieren und zu veröffentlichen. Dann folgte das Mapping des Systems für die aktuellen und zukünftigen Digitalisierungsanforderungen. Das Unternehmen bekam Zugriff auf Echtzeitabfragen über Kundeneinträge, Vertragsdaten, Marktsegmentdaten und Renten- und Versicherungsbewertungen.

Mithilfe von Elasticsearch konnte Swiss Life mehrere heterogene Datensätze zusammenführen und stets in Echtzeit quellübergreifende Erkenntnisse gewinnen. Es sammelt alle Kundendaten an einem Ort und fungiert als zentrale Zugriffsstelle für alle Kunden – über die Website und Mobile-Anwendung MySwissLife. Für die Portalbenutzer ist es essentiell, dass das System Kunden- und Vertragsdaten in Millisekunden bereitstellen kann. Ebenso muss Swiss Life gewährleisten, dass die Informationen in unter 10 Sekunden nach Aktualisierung eines Eintrags in den Quellsystemen an den Index weitergeleitet werden.

Innovation unter neuen regulatorischen Rahmenbedingungen

Die komplexen Regularien haben die Innovationsgeschwindigkeit der Banken in den letzten Jahren verringert. Im Zentrum dieses Problems stand die Schwierigkeit, Teams eine gemeinsame Plattform für Innovation und Software-Tools bereitzustellen. Jetzt kommt die Konkurrenz vonseiten der Technologieunternehmen wie Google, Facebook, Amazon und Apple, die sich ganz der Demokratisierung verschrieben haben: Sie bieten unternehmensweit Zugang zu ihren Tools, um die Innovation zu fördern.

Autor Michael Down, Senior Solutions Architect, Elastic
Michael Down ist Senior Solutions Architekt bei Elastic. Zuvor arbeitete er in der Finanzbranche, wo er mit Hilfe des Elastic Stack eine Echtzeit-Security Plattform baute.

Für Finanzunternehmen bestechen Open-Source-Technologien vor allem durch ihren kosten- und risikoarmen Ausgangspunkt. Man investiert nichts, wenn man sich einige offene Technologien herunterlädt und damit experimentiert, und die Unternehmen riskieren nichts, wenn sie die Toolsets allen Entwicklungs- und Engineering-Teams zur Verfügung stellen. Open-Source-Plattformen funktionieren tendenziell bei vielen Problemen gleich – es sind dieselben Oberflächen, dieselben Tools, eine komplexe Integration entfällt – also lässt es sich gut experimentieren. Eine neue Methode zur Innovationsförderung durch Open-Source-Technologien sind die neuen regulatorischen Rahmenbedingungen, insbesondere die Payment Services Directive 2 (PSD2).

PSD2 und Erste Group Bank: Transparenz für die Verbraucher

Mit der Konzentration auf die PSD2 rückt immer mehr die Maßnahme in den Fokus, Verbrauchern Zugriff auf sämtliche ihrer persönlichen Daten zu bieten. Im Rahmen dieser Bestimmung müssen Finanzinstitute offenen Zugang zu ihrer Zahlungsinfrastruktur und ihren Kundendaten gewähren. Dadurch soll es der Branche ermöglicht werden, transparente Zahlungs- und Informationssysteme für die Endkunden einzurichten. EU-Mitgliedsstaaten müssen das Gesetz bis zum 13. Januar 2018 einführen; die Unternehmen werden vermutlich bald darauf nachziehen.

Die Erste Group Bank in Österreich betreibt Innovation auf der Basis von Open-Source-Technologien und bietet Verbrauchern transparenten Datenzugriff. George ist der neue Digital-Banking-Arm der Erste Group Bank (EGB). George aggregiert alle Aspekte des Finanzlebens der Kunden und liefert aussagekräftige Einblicke. Das Tool kann die Ausgaben in verschiedene Kategorien einteilen und visualisieren sowie diese Daten dem aktuellen Kundenkonto zuordnen. Außerdem kann das Tool die Ausgaben anhand des Verlaufs schätzen und Benutzern helfen, ihre Ausgaben anzupassen, wenn sie zu viel Geld ausgeben.

Nach der Einführung in Österreich im Jahr 2015 hat George nun mehr als eine Million Benutzer.“

Mit George geht die EGB den Schritt vom klassischen Online-Banking hin zur Digital-Banking-Plattform – ganz konform zur PSD2. Für viele der neuen Anwendungen und die moderne Benutzeroberfläche von George ist im Hintergrund ein Elasticsearch-Cluster zuständig. Zusätzlich zur semantischen Suche gehören dazu auch statistische Daten mithilfe von Elasticsearch Aggregations.

Die Erste hat Elasticsearch außerdem zur Definition einer API eingesetzt, auf der die Clients (z. B. Web-Frontend, Mobile Clients und spezialisierte Clients) basieren. So kann das Unternehmen seinen Kunden gegenüber gruppenübergreifend einheitlich auftreten und die Entwicklungen und Innovationen lokaler Banken schnell in den Gesamtkonzern integrieren.

Fazit

Bei Open-Source-Software in der Finanzbranche geht es nun um die Entwicklung erstklassiger offener Technologien, die um sich herum blühende, aktive Gemeinschaften fördern. Für Institute mit einem Verwaltungsaufwand von tausenden Anwendungen ist es wichtig, gemeinsame Technologien, Entwickler, Verfahren, Vorgänge und sogar Power-User projektübergreifend einsetzen zu können.

Die Möglichkeit, Talente zu rekrutieren und Erfahrung und Innovationskraft aus anderen Branchen mit denselben Technologien heranzuziehen, stärkt diesen Vorteil noch weiter.“

Während sich der Hunger nach leistungsstarken, wiederverwendbaren Technologien einst auf offene Entwicklungssprachen, Betriebssysteme, Toolsets und Architekturen beschränkte, geht die Entwicklung nun immer weiter den Stack hinauf. Viele Unternehmen haben sich an groß angelegten Big-Data-Projekten die Finger verbrannt und gelernt, umfassende Open-Source-Lösungen zu nutzen, die unternehmensweit eine Vielzahl von Problemen lösen können.

 
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