Апликације великих података у финансијама

Велики подаци су популарна нова фраза у области информационе технологије и квантитативних метода које се односе на прикупљање и анализу огромних количина информација. Напредак у компјутерској снази, заједно са падом њихових цена, чине пројекте великих података све технички изводљивијим и економичнијим. Конкретно, појава компјутера у облаку ставља трошак анализе великих података на дохват многих мањих фирми, које сада не морају улагати значајна капитална улагања у своју властиту рачунарску инфраструктуру.

Нова категорија каријере, наука о подацима, настала је као одговор на раст великих података.

Апликације у оквиру финансија

У оквиру финансија, посебно у сектору финансијских услуга, велики подаци се користе у све већем броју апликација, као што су:

1. Мониторинг и надзор запослених
2. Предиктивни модели, као што су они који могу бити кориштени од стране осигураватеља осигурања како би одредили премије и кредитне службенике за доношење одлука о кредитирању
3. Развој алгоритама за прогнозирање правца финансијских тржишта
4. Цијене неликвидних средстава као што су некретнине

Ауто осигурање

Још 1980-их година оснивач Прогрессиве Инсуранце-а се веселио дану када би се могли прикупити и анализирати чврсти подаци о возачким навикама индивидуалних осигураника. То би довело до прецизнијег мјерења ризика и процјене ризика, а тиме и прецизнијег одређивања премија. До 2010. године, потребна технологија за прикупљање података постала је доступна, а сада се преко милион корисника сложило да у својим аутомобилима инсталирају црне кутије које прате, на примјер, колико брзо возе и како изненада обично коче.

Цонсумер Цредит

ЛендУп допуњује традиционалне ФИЦО кредитне рејтинге анализом социјалних мрежа из различитих извора, како би се доносиле одлуке о кредитирању. На пример, ЛендУп је заинтересован да зна да ли је потенцијални дужник често мијењао бројеве мобитела, што може указивати на лош ризик. Компанија такође верује да начин на који људи комуницирају са својим пријатељима на мрежи нуде јаке назнаке о њиховој ризичности као зајмопримцима. Они који показују најјаче и најактивније друштвене везе и везе у заједници су најбољи ризици.

Тако се од потенцијалних зајмопримаца тражи да своје рачуне на Фацебоок-у учине доступним фирми на анализу.

Гигант Кредитне картице ЦапиталОне је у међувремену постао велики играч у 1990-има првенствено кроз кориштење напредних техника за прикупљање података и анализу како би идентифицирао изгледе за своје картице, крадући марш на многим својим већ успостављеним ривалима.

Кредити за мала предузећа

Нови учесник Каббаге је компанија са слабим особљем, технолошки усмерена компанија чији предиктивни модели се ослањају на различите изворе као што су друштвени медији, еБаи и УПС како би проценили квалитет односа између потенцијалних зајмопримаца и њихових клијената.

Цроп Инсуранце

Цлимате Цорпоратион осигурава осигурање пољопривредних култура. Фирма изводи огромне симулације да предвиди дугорочне временске обрасце и одреди премије.

Хипотекарно кредитирање

ЈПМорган Цхасе користи велику анализу података како би одредио прихватљиве продајне цијене за куће и комерцијалне некретнине које су преузете као резултат неплаћених хипотека. Идеја је, према повјерљивим изворима, да се процијене локални економски увјети и тржишта некретнина како би се предложиле разумне продајне цијене прије него што хипотекарни кредити у ствари иду у пропуст. Ако су ове предложене продајне цијене прецизно постављене, поремећај на локалном тржишту некретнина од неиспуњавања обавеза, поврата имовине и продаје од стране банке мора бити минимизиран.

Поред тога, период на који је банка присиљена да поседује имовину пре продаје мора бити сведена на минимум.

У међувремену, Куантфинд, фирма која је ЦИА-у пружила техничку експертизу за откривање лажних идентитета које су користили осумњичени терористи, потврдила је ангажовање у разговору са ЈПМорган Цхасеом о томе како његова технологија може бити примјењива на кредитни посао, у областима као што су кредитна процјена и Маркетинг.