Big Data pieteikumi finanšu jomā

Lielie dati ir populāra jauna informācijas frāze informācijas tehnoloģiju jomā un kvantitatīvās metodes, kas attiecas uz liela apjoma informācijas vākšanu un analīzi. Prognozes skaitļošanas jaudā, kā arī to cenu samazināšanās padara lielus datu projektus arvien vairāk tehniski realizējamu un ekonomisku. Jo īpaši, mākoņdatošanas izstrādes rezultātā lielo datu analīzes izmaksas tiek novirzītas daudzu mazāku uzņēmumu rīcībā, kuriem pašlaik nav nepieciešams veikt ievērojamus ieguldījumus savā skaitļošanas infrastruktūrā.

Atbildot uz lielo datu pieaugumu, izveidojusies jauna karjeras kategorija - datu zinātne.

Finansējuma pieteikumi:

Finanšu jomā, it īpaši finanšu pakalpojumu nozarē , lielie dati tiek izmantoti arvien vairāk pieteikumu, piemēram:

1. Darbinieku uzraudzība un uzraudzība
2. Prognozējamie modeļi, piemēram, tie, kurus apdrošināšanas līgumi var izmantot, lai noteiktu prēmijas un aizdevuma amatpersonas, lai pieņemtu lēmumus par aizdevumiem
3. Attīstīt algoritmus, lai prognozētu finanšu tirgu virzienu
4. Cenas nelikvīdus aktīvus, piemēram, nekustamo īpašumu

Auto apdrošināšana:

Astoņdesmitajos gados progresīvās apdrošināšanas dibinātājs gaidīja dienu, kad var iegūt un analizēt smagos datus par atsevišķiem apdrošinājuma ņēmēju braukšanas ieradumiem. Tas radītu precīzāku riska novērtējumu un riska novērtējumu, un tādējādi precīzāku piemaksu noteikšanu. Līdz 2010. gadam ir izveidojusies vajadzīgā datu vākšanas tehnoloģija, un tagad vairāk nekā miljons klientu ir piekrituši uzstādīt melnās kastes savās automašīnās, piemēram, cik ātri viņi parasti brauc un cik pēkšņi viņi parasti bremzējas.

Patēriņa kredīts:

LendUp papildina tradicionālos FICO kredītreitingus ar sociālo tīklu analīzi no dažādiem citiem avotiem, lai pieņemtu lēmumus par aizdevumiem. Piemēram, LendUp vēlas zināt, vai potenciālais aizņēmējs bieži mainījis mobilo telefonu numurus, kas var norādīt uz sliktu risku.

Uzņēmums arī uzskata, ka, kā cilvēki mijiedarbojas ar saviem draugiem tiešsaistē, tas piedāvā pārliecinošas norādes par to risku kā aizņēmējiem. Tie, kas izrāda spēcīgākos un aktīvākos sociālos sakarus un kopienas saiknes, šķiet vislabākie riski. Tādējādi potenciālajiem aizņēmējiem tiek lūgts analizēt savus uzņēmuma Facebook kontus.

Kredītkartes gigants "CapitalOne" pagājušā gadsimta deviņdesmitajos gados kļuva par lielu spēlētāju, galvenokārt izmantojot uzlabotas datu vākšanas un analīzes metodes, lai identificētu savas karšu iespējas, kā arī steidzot gājienu uz daudziem tā konkurētspējīgākajiem konkurentiem.

Mazo uzņēmumu kreditēšana:

Jauns dalībnieks Kabbage ir mazapkalpošanās uzņēmums, kas balstīts uz tehnoloģijām un kuru prognozēšanas modeļi balstās uz dažādiem avotiem, piemēram, sociālo mediju, eBay un UPS, lai novērtētu attiecību kvalitāti starp potenciālajiem aizņēmējiem un saviem klientiem.

Augkopība:

Klimata korporācija apdrošina lauksaimniekus par ražas apdrošināšanu. Uzņēmums veic milzīgas simulācijas, lai prognozētu ilgtermiņa laika apstākļus un noteiktu prēmijas.

Hipotekārā kreditēšana:

JPMorgan Chase izmanto lielu datu analīzi, lai noteiktu pieļaujamās pārdošanas cenas mājām un komerciālām īpašībām, kuras ir atgūtas no nepabeigtas hipotēkas.

Ideja saskaņā ar konfidenciāliem avotiem ir novērtēt vietējos ekonomiskos apstākļus un nekustamā īpašuma tirgus, lai piedāvātu saprātīgas pārdošanas cenas, pirms hipotēku kredīti faktiski nonāk klajā ar saistību neizpildi. Ja šīs ieteiktās pārdošanas cenas ir precīzi noteiktas, teorētiski būtu jāsamazina vietējā nekustamā īpašuma tirgus traucējumi no bankas saistību neizpildes, atpirkšanas un pārdošanas. Turklāt ir jāsamazina periods, par kuru banka ir spiesta turēt īpašumu pirms pārdošanas.

Tikmēr uzņēmums Quantfind, uzņēmums, kas sniedzis CIP ar tehniskām zināšanām, lai atklātu aizdomās turētu teroristu izmantotas nepatiesas identitātes, ir atzinis, ka piedalās diskusijās ar JPMorgan Chase par to, kā tās tehnoloģijas var piemērot kredītu biznesam tādās jomās kā kredītu novērtēšana un mārketings.

_{Avoti: "Datu atvēršana finanšu inovācijām" un "JPMorgan izmanto pretterorisma līdzekļus, lai atklātu darbinieku krāpšanos", Financial Times , 2012. gada 14. decembris.}