Finansta Büyük Veri Uygulamaları

Büyük veri, bilişim teknolojisi alanında çok büyük bir bilgi topluluğudur ve büyük miktarda bilginin toplanması ve analizine atıfta bulunan nicel yöntemlerdir. Bilgi işlem gücündeki düşüş ile birlikte düşen fiyatlar, büyük veri projelerini teknik olarak daha uygulanabilir ve ekonomik hale getiriyor. Özellikle, bulut bilişimin ortaya çıkışı, büyük veri analizlerinin maliyetini, artık kendi bilişim altyapılarına önemli sermaye yatırımları yapmak zorunda kalmayan birçok küçük firmanın erişimine sunmaktır.

Yeni bir kariyer kategorisi olan veri bilimi, büyük verilerin büyümesine yanıt olarak hızlandı.

Finansman İçindeki Uygulamalar

Finans alanında, özellikle finansal hizmetler sektöründe, artan sayıda uygulamada büyük verilerden yararlanılmaktadır, örneğin:

1. Çalışan izleme ve gözetimi
2. Sigorta şirketleri tarafından prim kararları almak için kullanılabilecekler gibi öngörülü modeller ve borç verme kararları almak için borç yetkilileri
3. Finansal piyasaların yönünü tahmin etmek için algoritmalar geliştirmek
4. Emlak gibi likit olmayan varlıkların fiyatlandırılması

Otomatik Sigorta

1980'lere kadar, Progressive Insurance'ın kurucusu, bireysel poliçe sahiplerinin sürüş alışkanlıklarına ilişkin katı verilerin toplanıp analiz edilebildiği günü bekliyordu. Bu, daha doğru risk ölçümü ve risk değerlendirmesine ve dolayısıyla daha kesin prim ayarlarına yol açacaktır. 2010 yılına kadar, gerekli veri toplama teknolojisi mevcut hale geldi ve şimdi bir milyondan fazla müşteri, arabalarında örneğin normalde ne kadar hızlı sürdüklerini ve ne kadar aniden frenlediklerini takip eden kara kutuların kurulmasını kabul etti.

Tüketici kredisi

LendUp, ödünç verme kararları almak için geleneksel FICO kredi derecelendirmelerini, diğer kaynaklardan çizilen sosyal ağ analizleriyle tamamlamaktadır. Örneğin, LendUp, potansiyel bir borçlunun cep telefonu numaralarını sık sık değiştirip değiştirmeyeceğini bilmekle ilgilenmektedir, bu da kötü bir risk gösterebilir. Şirket ayrıca, insanların çevrimiçi ortamda arkadaşlarıyla nasıl etkileşimde bulunduklarının borçlu olarak riskleri hakkında güçlü ipuçları sunduğuna inanıyor. En güçlü ve en aktif sosyal bağlantıları ve topluluk bağlarını gösterenler en iyi riskler gibi görünmektedir.

Bu nedenle, potansiyel borçlulardan Facebook hesaplarını analiz için firmaya sunmaları istenir.

Bu arada, kredi kartı devi CapitalOne, 1990'lı yıllarda esas olarak kartlarının potansiyelini tespit etmek için gelişmiş veri toplama ve analiz tekniklerini kullanarak, daha köklü rakiplerinin çoğunu izleyerek büyük bir oyuncu oldu.

Küçük İşletmeler Borç Verme

Yeni giren Kabbage, öngörülen modelleri, potansiyel borçlular ve kendi müşterileri arasındaki ilişkilerin kalitesini değerlendirmek için sosyal medya, eBay ve UPS kadar çeşitli kaynaklara dayanan, ince elemanlı, teknoloji odaklı bir şirkettir.

Mahsul Sigortası

Climate Corporation çiftçiler için ürün sigortası yaptırmaktadır. Şirket, uzun vadeli hava durumunu tahmin etmek ve primleri belirlemek için büyük simülasyonlar yürütüyor.

İpotek kredileri

JPMorgan Chase, varsayılan ipoteklerin sonucu olarak repossessed evler ve ticari mülkler için kabul edilebilir satış fiyatlarını belirlemek için büyük veri analizi kullanıyor. Gizli kaynaklara göre, ipotek kredileri temerrüde düşülmeden önce makul satış fiyatları önermek için yerel ekonomik koşulları ve emlak piyasalarını değerlendirmek. Bu önerilen satış fiyatlarının doğru bir şekilde ayarlanması durumunda, yerel emlak piyasasının temerrüde düşmesi, bankanın yeniden satın alması ve satması teorik olarak en aza indirilmelidir.

Ek olarak, bankanın bir satış yapmadan önce mülk edinmeye zorlandığı süre en aza indirilmelidir.

Bu arada, CIA'ye şüpheli teröristlerin kullandığı sahte kimlikleri ortaya çıkarmak için teknik uzmanlık sağlayan bir firma olan Quantfind, teknolojisinin kredi değerlendirmesi ve benzeri alanlarda kredi işlerine nasıl uygulanabileceği konusunda JPMorgan Chase ile görüşmelere katılmayı kabul etti. pazarlama.