Aplicații de date mari în domeniul finanțelor

Datele mari reprezintă o nouă frază populară în domeniul tehnologiei informației și a metodelor cantitative care se referă la colectarea și analiza unor cantități masive de informații. Avansurile de calcul al puterii, împreună cu scăderea prețurilor acestora, fac ca proiectele de date mari să devină din ce în ce mai fezabile din punct de vedere tehnic și economice. În special, apariția cloud computing pune costul unei analize de mari dimensiuni la îndemâna multor întreprinderi mai mici, care acum nu au nevoie să facă investiții importante de capital în propria lor infrastructură de calcul.

O nouă categorie de carieră, știința datelor, a apărut ca răspuns la creșterea datelor importante.

Aplicații în cadrul finanțelor

În cadrul finanțelor, în special în cadrul sectorului serviciilor financiare, date importante sunt utilizate într-un număr tot mai mare de aplicații, cum ar fi:

1. Monitorizarea și supravegherea angajaților
2. Modelele predictive, cum ar fi cele care pot fi utilizate de către subscriitorii de asigurare pentru a stabili primele și ofițerii de împrumut pentru a lua decizii de creditare
3. Dezvoltarea algoritmilor pentru a prognoza direcția piețelor financiare
4. Tarifarea activelor nelichide, cum ar fi imobiliare

Asigurare auto

Încă din anii 1980, fondatorul Asigurărilor Progresive așteaptă cu nerăbdare ziua în care ar putea fi colectate și analizate date grele privind obiceiurile de conducere ale asiguraților individuali. Acest lucru ar conduce la o evaluare mai exactă a riscurilor și la o evaluare a riscurilor și, prin urmare, la o stabilire mai precisă a primelor. Până în 2010, tehnologia necesară de colectare a datelor a devenit disponibilă, iar acum peste un milion de clienți au convenit să aibă instalate cutii negre în mașinile lor, care urmăresc, de exemplu, cât de repede decolează de obicei și de cât de repede se frânge.

Credit de consumator

LendUp suplimentează ratingurile de credit FICO tradiționale cu analiza rețelei sociale, trasată din diverse alte surse, pentru a lua decizii de creditare. De exemplu, LendUp este interesat să știe dacă un împrumutat potențial a schimbat frecvent numerele de telefon mobil, ceea ce poate indica un risc rău. Compania consideră, de asemenea, că modul în care oamenii interacționează cu prietenii lor on-line oferă indicii puternice despre riscul lor ca debitori. Cei care prezintă cele mai puternice și cele mai active conexiuni sociale și legături ale comunității par a fi cele mai bune riscuri.

Astfel, potențialii debitori sunt rugați să facă conturile lor Facebook la dispoziția firmei pentru analiză.

Cardul de giganți CapitalOne, între timp, a devenit un jucător important în anii 1990, în primul rând prin utilizarea unor tehnici avansate de colectare și analiză a datelor pentru a identifica perspectivele cărților sale, furtând un marș pe mulți dintre rivalii săi mai stabili.

Credite pentru afaceri mici

Kabbage este un companion subțire, cu tehnologie subțire, ale cărui modele predictive se bazează pe surse diverse, cum ar fi mass-media sociale, eBay și UPS, pentru a evalua calitatea relațiilor dintre potențialii debitori și clienții lor.

Asigurarea culturilor

Climate Corporation acordă asigurări pentru agricultori. Firma desfășoară simulări imense pentru a prezice modelele meteorologice pe termen lung și pentru a stabili primele.

Credit ipotecar

JPMorgan Chase folosește o analiză de date mare pentru a determina prețurile de vânzare acceptabile pentru locuințe și proprietăți comerciale care au fost refuzate ca urmare a ipotecilor defaimate. Ideea, conform unor surse confidențiale, este de a evalua condițiile economice locale și piețele imobiliare pentru a sugera prețuri rezonabile de vânzare înainte ca împrumuturile ipotecare să intre în realitate. Dacă aceste prețuri de vânzare sugerate sunt stabilite cu exactitate, întreruperile pe piața imobiliară locală de la un default, de retragere și de vânzare de către bancă teoretic ar trebui să fie reduse la minimum.

În plus, perioada în care banca este obligată să dețină o proprietate înainte de a face o vânzare trebuie minimizată.

Între timp, Quantfind, o firmă care a furnizat CIA expertiză tehnică pentru a descoperi identități false utilizate de presupuși teroriști, a recunoscut angajarea în discuțiile cu JPMorgan Chase cu privire la modul în care tehnologia sa poate fi aplicată în sectorul creditării, în domenii cum ar fi evaluarea creditului și marketing.