Wells Fargo lancia pagamenti con carte di nuova generazione con MongoDB

Scopri i segreti della modernizzazione del mainframe di Wells Fargo con MongoDB.

INDUSTRIA

Financial Services

PRODOTTO

Enterprise Advanced

CASO D'USO

Modernizzazione del mainframe

CLIENTE DAL

2015

Il mercato dei Financial Services sta attraversando una fase di trasformazione e i clienti si aspettano esperienze migliori, maggiore personalizzazione e interazioni seamless. Prendiamo ad esempio i pagamenti con carta. Un tempo riservate agli acquisti più importanti e poco frequenti, i consumatori di oggi utilizzano le carte per qualsiasi cosa: dal caffè ai biglietti della metropolitana, agli abonamenti e al pagamento di migliaia di euro. E si aspettano che la transazione richieda un paio di secondi.

"La quantità di dati che gestiamo sta crescendo esponenzialmente. Dobbiamo essere custodi all'altezza di questi dati per offrire ai consumatori un'esperienza digitale seamless", afferma Nadeem Kayani, EVP/CIO del settore Consumer Lending del colosso multinazionale Wells Fargo .

Quando l'azienda decise di lanciare l'iniziativa Cards 2.0 per rendere la piattaforma di pagamento più sostenibile e scalabile, doveva prima modernizzare il mainframe. Sebbene i mainframe contengano dati SOR (critical system of record), spesso comportano debiti tecnici e dipendenze e sono sempre più costosi da gestire, anche perché mancano persone con le competenze adatte per gestirli.

Presentazione del data store operativo

La visione di Cards 2.0 era fornire un'esperienza seamless e multicanale per i consumatori. Wells Fargo desiderava ridurre il più possibile la dipendenza dall'elaborazione di terze parti, semplificare le integrazioni e adottare API riutilizzabili in modo da poter implementare rapidamente le modifiche su tutti i canali.

"Abbiamo creato un data store operativo (ODS) su MongoDB per risolvere tutti questi problemi", spiega Ram Vemana, Head of Credit Card & Merchant Data di Wells Fargo, durante la sua sessione tematica a MongoDB.local NYC a giugno. "Ha un servizio di durata inferiore al secondo in grado di gestire più di sette milioni di transazioni. Questo è più che sufficiente per oggi e fornisce la scalabilità e la resilienza che ci serve per il futuro."

Grazie al consenso del senior management, l'ODS è stato lanciato in soli sette mesi e ora serve il 40% del traffico proveniente da fornitori esterni. Vemana spiega che gli sviluppatori abituati a lavorare con le API trovano la piattaforma intuitiva e facile da usare. MongoDB ha fornito anche formazione, che ha consentito ai team di apprendere come realizzare modifiche dell'architettura e best practice sulla governance dei dati.

Passaggio da architettura monolitica a microservizi flessibili

Oggi, quando i dati di un fornitore esterno entrano nel mainframe, vengono trasferiti su MongoDB e serviti su altri canali. Il team ha creato un layer tra il database e le API per abilitare microservizi headless, che supportano diverse linee di prodotti all'interno dell'azienda e consentono una maggiore flessibilità rispetto alla precedente architettura monolitica.

"MongoDB gestisce oltre 20 terabyte di dati al giorno e supporta oltre 80 microservizi. Attualmente utilizziamo l'ODS per gestire, ad esempio, i nostri programmi di premi e fedeltà che prima venivano eseguiti su SQL Server", ricorda Vemana.

Nell'ambito della trasformazione, gli sviluppatori hanno anche creato prodotti di dati selezionati per rendere i dati disponibili e fruibili per processi autenticati e questo accelera l'implementazione di nuove funzionalità su tutti i canali mantenendo i dati al sicuro.

Con MongoDB, Wells Fargo ha dato il via alla propria modernizzazione del mainframe ed è ben posizionata per continuare a innovare e offrire ai consumatori Financial Services di prossima generazione.

"Quello che stiamo facendo è davvero emozionante. I dati sono una miniera d'oro. I prodotti personalizzati che possiamo offrire sono integrati nei dati a nostra disposizione su tutte le transazioni e nelle conoscenze di cui disponiamo sui nostri clienti", afferma Kayani. "Tutto dipende da come possiamo utilizzare i dati per servire al meglio i nostri clienti."

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