Големите данни във финансите често се смятат за голямо, разнообразно (структурирано и неструктурирано) и сложно събиране на данни, които могат да се използват за предоставяне на решения на предизвикателни бизнес проблеми за финансови услуги и банкови компании в целия свят свят. Хипертонията вече не е ограничена само до сферата на технологиите, но вече се счита за бизнес императив.

Обикновено финансовите изчисления се извършват до известна степен от хора и решенията се вземат въз основа на изводи, извлечени от изчислени рискове, тенденции и минала история на възвръщаемостта. В последно време обаче тази функционалност се измества от компютрите. В резултат на това пазарът за технологии за големи данни в областта на финансите предлага огромен потенциал и е един от най-обещаващите.

Големи данни във финансови сътрудници до петабайти (10¹⁵) структурирани и неструктурирани данни, които могат да се използват за предсказване на поведението на клиентите и създаване на стратегии за банки и финансови институции.

Стойносттана тези данни зависи до голяма степен от това как се събират, обработват, съхраняват и интерпретират. Тъй като конвенционалните системи не могат да поддържат неструктурирани и групирани данни без сложно и значително ИТ проникване, анализаторите все повече възприемат решения за облачни данни поради тяхната готовност и рентабилна покупка.

През последните няколко години големите данни във финансите доведоха до значителни технологични иновации, които позволиха удобни, персонализирани и сигурни решения за индустрията. В резултат на това анализът на големи данни успя да трансформира отделни бизнес процеси и целия сектор на финансовите услуги.

1. Намаляване на риска и откриване на измами

Финансовите компании използват големи данни за смекчаване на оперативните рискове и борба с измамите, като същевременно значително облекчават проблемите с асиметрията на информацията.

Банките имат достъп до данни в реално време, което може да бъде потенциално полезно при идентифицирането на измамни дейности. Например, ако две транзакции са извършени чрез една и съща кредитна карта в рамките на кратък интервал от време в различни градове, банката може незабавно да уведоми картодържателя за заплахи за сигурността и дори да блокира такива транзакции.

Друг интересен случай на използване е застраховането, застрахователната компания може да има достъп до различни данни от социални медии, минали искове, криминални досиета, телефонни разговори и т.н. извън подробностите за иска от лицето, докато обработва заявка. Ако открие нещо подозрително, може да повдигне червен флаг за искане за по-нататъшно разследване на въпроса.

2. Анализ на големи данни за финансово моделиране

Анализът на големи данни предоставя възможност за подобряване на прогнозното моделиране за по-добра оценка на нормите на възвръщаемост и резултатите от инвестиции като взаимни фондове, фиксирани депозити, заеми и т.н.. Достъпът до големи данни и подобреното разбиране на алгоритмите води до по-прецизни прогнози и способност за ефективно избягване на присъщите рискове, свързани с финансовата търговия.

3. Прогнозиране на тенденциите на фондовия пазар

Машинното обучение революционизира търговията и инвестициите. Вместо просто да анализират цените на акциите, големите данни вече могат да вземат предвид настоящите и минали политически и социални тенденциикоито могат да повлияят на фондовия пазар и да предскажат благоприятни резултати. Машинното обучение следи тенденциите в реално време, позволявайки на анализаторите да компилират и оценят подходящите данни и да вземат интелигентни решения.

Читателите могат да помислят за допълнителни предизвикателства, които големите данни могат да разрешат и да отговорят в този раздел за коментари на истории или да оставят лична бележка. Приятно четене :D

Референции