Aplikacije velikih podatkov v financah

Veliki podatki so priljubljena nova fraza na področju informacijske tehnologije in kvantitativnih metod, ki se nanašajo na zbiranje in analizo ogromnih količin informacij. Napredek na področju računalniške moči in padajoče cene omogočajo, da so projekti velikih podatkov vse bolj tehnično izvedljivi in ​​ekonomični. Predvsem računalništvo v oblaku postavlja stroške analize velikih podatkov na doseg številnih manjših podjetij, ki zdaj ne potrebujejo znatnih kapitalskih naložb v lastno računalniško infrastrukturo.

Nova karierna kategorija, podatkovna znanost, je nastala kot odgovor na rast velikih podatkov.

Aplikacije znotraj financ

Znotraj financ, zlasti v industriji finančnih storitev, se v vedno vecjem številu aplikacij uporabljajo veliki podatki, kot so:

1. Spremljanje in nadzor zaposlenih
2. Prediktivni modeli, kot so tisti, ki jih zavarovalnice lahko uporabljajo za določitev premij in posojilnih uradnikov za sprejemanje posojilnih odločitev
3. Razvoj algoritmov za napovedovanje smeri finančnih trgov
4. Cenitev nelikvidnih sredstev, kot so nepremičnine

Avtomobilsko zavarovanje

Že v osemdesetih letih prejšnjega stoletja se je ustanovitelj Progressive Insurance-ja veselil dneva, ko je bilo mogoče zbrati in analizirati trdne podatke o vozniških navadah posameznih zavarovancev. To bi vodilo k natančnejšemu merjenju tveganja in oceni tveganja ter s tem bolj natančnemu določanju premij. Do leta 2010 je bila na voljo potrebna tehnologija za zbiranje podatkov, zdaj pa se je več kot milijon kupcev strinjalo, da imajo v svojih avtomobilih nameščene črne skrinjice, ki na primer spremljajo, kako hitro vozijo in kako nenadoma zavirajo.

Potrošniški krediti

LendUp dopolnjuje tradicionalne bonitetne ocene FICO z analizo socialnih omrežij iz različnih virov, da bi lahko sprejel odločitve o posojilih. LendUp na primer zanima, ali je potencialni posojilojemalec pogosto spremenil številke mobilnega telefona, kar lahko nakazuje na slabo tveganje. Podjetje tudi meni, da način, kako ljudje interakcijo s svojimi prijatelji na spletu ponuja močne namige o njihovi tveganosti kot posojilojemalci. Tisti, ki kažejo najmočnejše in najbolj aktivne družbene vezi in skupnosti, se zdijo najboljša tveganja.

Zato se od potencialnih posojilojemalcev zahteva, da podjetju omogočijo dostop do svojih računov za analizo.

Velikost kreditnih kartic CapitalOne je postala velik igralec v devetdesetih letih, predvsem z uporabo naprednih tehnik za zbiranje podatkov in analizo, da bi odkrila obete za svoje kartice in ukradla pohod na veliko bolj uveljavljenih tekmecev.

Posojila za mala podjetja

Novi udeleženec Kabbage je podjetje, ki je tehnološko usmerjeno podjetje z nizkim številom osebja, katerega napovedni modeli temeljijo na tako raznolikih virih kot so socialni mediji, eBay in UPS, da bi ocenili kakovost odnosov med potencialnimi posojilojemalci in njihovimi strankami.

Zavarovanje pridelkov

Podjetje Climate Corporation skrbi za zavarovanje pridelkov za kmete. Podjetje izvaja ogromne simulacije za napovedovanje dolgoročnih vremenskih vzorcev in določanje premij.

Hipotekarna posojila

JPMorgan Chase uporablja analizo velikih podatkov za določitev sprejemljivih prodajnih cen za domove in poslovne nepremičnine, ki so bile odvzete zaradi neplačanih hipotek. Ideja, po zaupnih virih, je oceniti lokalne gospodarske razmere in trge nepremičnin, da bi predlagali razumne prodajne cene, preden bi hipotekarna posojila dejansko šla v neplačilo. Če so te predlagane prodajne cene natančno določene, je treba zmanjšati motnje na lokalnem nepremičninskem trgu zaradi neizpolnitve obveznosti, odvzema in prodaje s strani banke.

Poleg tega je treba zmanjšati obdobje, v katerem je banka prisiljena imeti lastnino pred prodajo.

Medtem je podjetje Quantfind, ki je CIA dobavilo tehnično strokovno znanje za odkrivanje lažnih identitet, ki jih uporabljajo osumljeni teroristi, potrdilo, da se pogaja z JPMorgan Chaseom o tem, kako se lahko njegova tehnologija uporablja za kreditno poslovanje, na področjih, kot so bonitetna ocena in trženje.