流处理应用于金融服务，可以实时分析和处理数据，从而实现更快的决策和对关键事件的即时响应。 与批量处理不同，批量处理以大块方式处理数据，而流处理处理连续的数据流，使其非常适合延迟至关重要的场景。 金融机构利用这项技术来解决欺诈检测、风险管理和算法交易等挑战，方法是按发生处理交易、市场信息和用户活动。
一个关键应用是实时欺诈检测。 例如，支付系统使用 Apache Kafka 或 Apache Flink 等流处理框架来监控交易的发生。 银行可能会分析交易量突然激增、地理位置不一致（例如，一张卡在几分钟内在两个国家/地区使用）或非典型购买金额等模式。 通过将机器学习模型或基于规则的检查应用于数据流，可以立即标记可疑活动，从而允许系统阻止交易或触发警报以进行进一步调查。 与传统的基于批处理的方法相比，这种方法减少了损失并提高了安全性，而传统的基于批处理的方法会引入延迟。
另一个用例是算法交易，公司在其中处理市场数据馈送以在几毫秒内执行交易。 Apache Storm 或 Spark Streaming 等流处理引擎提取实时股票价格、订单簿更新和新闻标题，以识别套利机会或动态调整交易策略。 例如，交易平台可能会动态计算股票价格的移动平均线或检测到突然的价格下跌，以触发自动买入/卖出订单。 低延迟处理可确保交易者比竞争对手更快地做出反应，从而直接影响盈利能力。 此外，风险管理系统使用流处理来实时监控投资组合风险敞口、保证金要求或监管限制，从而在违规行为发生之前加以防止。 例如，经纪公司可能会汇总客户和市场的头寸，以确保符合杠杆规则，并持续更新风险指标，而不是依赖于每日结束报告。 这些应用突出显示了流处理如何将原始数据转换为可操作的见解，而不会产生延迟，从而解决了金融领域的时间敏感型挑战。