Применение больших данных в финансах

Большие данные - популярная новая фраза в области информационных технологий и количественных методов, которые относятся к сбору и анализу огромных объемов информации. Достижения в области вычислительной мощности наряду со снижением цен делают проекты с большими данными все более технически осуществимыми и экономичными. В частности, появление облачных вычислений делает расходы на анализ больших данных доступными для многих небольших фирм, которым теперь не нужно делать значительные капитальные вложения в собственную вычислительную инфраструктуру.

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

Приложения в сфере финансов

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

1. Мониторинг и наблюдение сотрудников
2. Прогнозирующие модели, такие как те, которые могут использоваться страховыми андеррайтерами для определения премий и кредитными специалистами для принятия решений о кредитовании
3. Разработка алгоритмов прогнозирования направления финансовых рынков
4. Оценка неликвидных активов, таких как недвижимость

Автострахование

Еще в 1980-х годах основатель Progressive Insurance с нетерпением ждал того дня, когда будут собраны и проанализированы точные данные о поведении отдельных страхователей. Это привело бы к более точному измерению риска и оценке риска, и, таким образом, к более точной установке премии. К 2010 году стала доступна необходимая технология сбора данных, и теперь более миллиона клиентов согласились установить в своих автомобилях черные ящики, которые отслеживают, например, как быстро они обычно ездят и как быстро они тормозят.

Потребительский кредит

LendUp дополняет традиционные кредитные рейтинги FICO анализом социальных сетей, полученным из различных других источников, для принятия решений о кредитовании. Например, LendUp заинтересован в том, чтобы узнать, часто ли потенциальный заемщик менял номера сотовых телефонов, что может указывать на плохой риск. Компания также считает, что то, как люди взаимодействуют со своими друзьями в Интернете, дает четкие подсказки об их рискованности как заемщиках. Те, кто демонстрирует самые сильные и активные социальные связи и общественные связи, представляются лучшими рисками.

Таким образом, потенциальных заемщиков просят сделать их учетные записи Facebook доступными для анализа фирмой.

Тем временем гигант кредитных карт CapitalOne стал крупным игроком в 1990-х годах, прежде всего благодаря использованию передовых методов сбора и анализа данных для определения перспектив своих карт, что обошло многие его более авторитетных конкурентов.

Кредитование малого бизнеса

Новичок Kabbage - это компания с небольшим персоналом, ориентированная на технологии, чьи прогностические модели опираются на такие разные источники, как социальные сети, eBay и UPS, для оценки качества отношений между потенциальными заемщиками и их собственными клиентами.

Страхование урожая

Климатическая корпорация подписывает страхование урожая для фермеров. Фирма проводит огромное моделирование для прогнозирования долгосрочных погодных условий и установления премий.

Ипотечное кредитование

JPMorgan Chase использует анализ больших данных для определения приемлемых продажных цен на дома и коммерческую недвижимость, которые были возвращены в результате неплатежеспособных ипотечных кредитов. Согласно конфиденциальным источникам, идея состоит в том, чтобы оценить местные экономические условия и рынки недвижимости, чтобы предложить разумные продажные цены, прежде чем ипотечные кредиты фактически обанкротятся. Если эти предлагаемые цены продажи установлены точно, то разрушение на местном рынке недвижимости из-за дефолта, повторного владения и продажи банком теоретически должно быть сведено к минимуму.

Кроме того, период, в течение которого банк вынужден владеть недвижимостью до совершения продажи, должен быть минимизирован.

Между тем, Quantfind, фирма, которая предоставила ЦРУ техническую экспертизу для выявления ложных сведений, используемых подозреваемыми террористами, признала участие в дискуссиях с JPMorgan Chase о том, как ее технология может быть применима к кредитному бизнесу, в таких областях, как оценка кредита и маркетинг.