Приложения больших данных в области финансов

Большие данные являются популярной новой фразой в области информационных технологий и количественных методов, которые относятся к сбору и анализу огромных объемов информации. Достижения в области вычислительной мощности наряду с падением их цен делают проекты с большими объемами данных более технически осуществимыми и экономичными. В частности, появление облачных вычислений ставит стоимость большого анализа данных в пределах досягаемости многих небольших фирм, которые теперь не нуждаются в значительных капиталовложениях в свою собственную вычислительную инфраструктуру.

Новая карьера, наука о данных, возникла в ответ на рост больших данных.

Приложения в рамках финансов:

В рамках финансов, особенно в отрасли финансовых услуг, большие данные используются во все большем числе приложений, таких как:

Мониторинг и наблюдение сотрудников
Предиктивные модели, такие как те, которые могут использоваться страховыми страховщиками для определения премий и кредитных сотрудников для принятия решений о кредитовании
Разработка алгоритмов для прогнозирования направления финансовых рынков
Оценка неликвидных активов, таких как недвижимость

Автострахование:

Еще в 1980-х годах основатель Progressive Insurance с нетерпением ожидал того дня, когда можно было собрать и проанализировать жесткие данные о привычках водителей индивидуальных политиков. Это приведет к более точному измерению рисков и оценке рисков и, следовательно, к более точным настройкам премиум-класса. К 2010 году появилась необходимая технология сбора данных, и теперь более миллиона клиентов согласились установить черные ящики в своих автомобилях, которые отслеживают, например, как быстро они обычно движутся и как внезапно они обычно тормозят.

Потребительский кредит:

LendUp дополняет традиционные кредитные рейтинги FICO анализом социальной сети из разных источников, чтобы принимать решения о кредитовании. Например, LendUp заинтересована в том, чтобы знать, что потенциальный заемщик часто менял номера сотовых телефонов, что может указывать на плохой риск.

Компания также считает, что люди, которые взаимодействуют со своими друзьями в Интернете, предлагают убедительные сведения об их рискованности в качестве заемщиков. Наилучшие риски представляют те, кто проявляет самые сильные и активные социальные связи и общественные связи. Таким образом, потенциальных заемщиков просят сделать свои учетные записи Facebook доступными для фирмы для анализа.

Гигант кредитной карты CapitalOne, тем временем, стал крупным игроком в 1990-х годах, прежде всего, используя передовые методы сбора и анализа данных, чтобы определить перспективы своих карт, украв марш на многих своих более известных конкурентах.

Кредитование малого бизнеса:

Новый участник Капуста - это тонко укомплектованная компания, ориентированная на технологии, чьи интеллектуальные модели используют источники, столь же разнообразные, как социальные медиа, eBay и UPS для оценки качества отношений между потенциальными заемщиками и их собственными клиентов.

Страхование сельскохозяйственных культур:

Климатическая корпорация финансирует страхование сельскохозяйственных культур для фермеров. Фирма управляет огромными симуляциями, чтобы прогнозировать долгосрочные погодные условия и устанавливать премии.

Ипотечное кредитование:

JPMorgan Chase использует большой анализ данных для определения приемлемых отпускных цен для домов и коммерческой недвижимости, которые были возвращены в результате дефолтных ипотечных кредитов.

Идея, согласно конфиденциальным источникам, состоит в том, чтобы оценить местные экономические условия и рынки недвижимости, чтобы предложить разумные цены продажи, прежде чем ипотечные кредиты фактически перейдут в дефолт. Если эти рекомендуемые цены сбыта установлены точно, сведение к минимуму сбоя на местном рынке недвижимости от дефолта, возврата и продажи банком теоретически должно быть сведено к минимуму. Кроме того, период, в течение которого банк вынужден удерживать собственность до совершения продажи, должен быть сведен к минимуму.

Между тем, компания Quantfind, которая предоставила ЦРУ техническую экспертизу для выявления ложной идентификации, используемой подозреваемыми террористами, признала участие в обсуждениях с JPMorgan Chase о том, как ее технология может быть применима к кредитным бизнесам в таких областях, как оценки кредитоспособности и маркетинга.

_{Источники: «Данные открывают двери для финансовых инноваций» и «JPMorgan использует средства борьбы с терроризмом для выявления мошенничества среди работников», Financial Times , 14 декабря 2012 года.}