تطبيقات البيانات الكبيرة في المالية

البيانات الضخمة عبارة عن شعار جديد شائع في مجال تكنولوجيا المعلومات والأساليب الكمية التي تشير إلى جمع وتحليل كميات هائلة من المعلومات. إن التقدم الحاصل في القدرة الحاسوبية إلى جانب انخفاض الأسعار يؤدي إلى جعل مشاريع البيانات الضخمة أكثر جدوى من الناحية الفنية والاقتصادية. على وجه الخصوص ، فإن ظهور الحوسبة السحابية يضع تكلفة تحليل البيانات الضخمة في متناول العديد من الشركات الأصغر ، والتي لا تحتاج الآن إلى القيام باستثمارات رأسمالية كبيرة في البنية التحتية للحوسبة الخاصة بها.

نشأت فئة مهنية جديدة ، علم البيانات ، استجابةً لنمو البيانات الضخمة.

تطبيقات داخل المالية

ضمن التمويل ، وخاصة داخل صناعة الخدمات المالية ، يتم استخدام البيانات الضخمة في عدد متزايد من التطبيقات ، مثل:

1. مراقبة الموظف والمراقبة
2. النماذج التنبؤية ، مثل تلك النماذج التي يمكن استخدامها من قبل شركات التأمين لوضع أقساط التأمين وموظفي القروض لاتخاذ قرارات الإقراض
3. تطوير الخوارزميات لتوقع اتجاه الأسواق المالية
4. تسعير الأصول غير السائلة مثل العقارات

التأمين على السيارات

بقدر ما يعود إلى الثمانينيات من القرن الماضي ، تطلع مؤسس التأمين التقدمي إلى اليوم الذي يمكن فيه جمع وتحليل البيانات القاسية حول عادات القيادة لدى حاملي وثائق التأمين الفردية. سيؤدي ذلك إلى مزيد من الدقة في قياس المخاطر وتقييم المخاطر ، وبالتالي تحديد أقساط أكثر دقة. بحلول عام 2010 ، أصبحت تقنية جمع البيانات المطلوبة متوفرة ، وقد وافق الآن أكثر من مليون عميل على تثبيت صناديق سوداء في سياراتهم التي تتعقب ، على سبيل المثال ، مدى السرعة التي يقودون بها عادة ومدى فجأة الفرامل.

رصيد المستهلك

تكمل LendUp التصنيفات الائتمانية التقليدية لـ FICO بتحليل الشبكة الاجتماعية المستمدة من مصادر أخرى مختلفة ، من أجل اتخاذ قرارات الإقراض. على سبيل المثال ، يهتم LendUp بمعرفة ما إذا كان المقترض المحتمل قد غيّر أرقام الهواتف المحمولة بشكل متكرر ، مما قد يشير إلى وجود خطر سيء. وتعتقد الشركة أيضًا أن الطريقة التي يتفاعل بها الأشخاص مع أصدقائهم عبر الإنترنت تقدم أدلة قوية حول مخاطرهم كمقترضين. أولئك الذين يظهرون الروابط الاجتماعية والعلاقات المجتمعية الأقوى والأكثر نشاطًا هم أفضل المخاطر.

وبالتالي ، يُطلب من المقترضين المحتملين إتاحة حساباتهم على Facebook للشركة للتحليل.

وفي الوقت نفسه ، أصبحت شركة CapitalOne العملاقة لبطاقات الائتمان لاعباً كبيراً في التسعينيات من خلال استخدام تقنيات جمع وتحليل البيانات المتقدمة لتحديد احتمالات بطاقاتها ، وسرقة مسيرة على العديد من منافسيها الأكثر رسوخاً.

القروض التجارية الصغيرة

New الداخلين Kabbage هي شركة ذات عدد قليل من الموظفين ، تعتمد على التكنولوجيا ، وتعتمد نماذجها التنبؤية على مصادر متنوعة مثل وسائل التواصل الاجتماعي و eBay و UPS لتقييم جودة العلاقات بين المقترضين المحتملين وعملائهم.

التأمين على المحاصيل

شركة المناخ تضمن التأمين على المحاصيل للمزارعين. تدير الشركة عمليات محاكاة ضخمة للتنبؤ بأنماط الطقس على المدى الطويل وتحديد أقساط التأمين.

الإقراض العقاري

يستخدم JPMorgan Chase تحليل البيانات الكبيرة لتحديد أسعار المبيعات المقبولة للمنازل والممتلكات التجارية التي تم الاستحواذ عليها نتيجة للرهون العقارية المتعثرة. الفكرة ، وفقًا لمصادر سرية ، هي تقييم الظروف الاقتصادية المحلية وأسواق العقارات للإشارة إلى أسعار مبيعات معقولة قبل أن تتعثر قروض الرهن العقاري فعليًا. إذا تم تحديد أسعار المبيعات المقترحة هذه بدقة ، فيجب تقليص التعطيل في سوق العقارات المحلية بسبب التخلف عن السداد والتملك والبيع من الناحية النظرية.

بالإضافة إلى ذلك ، يجب تقليل الفترة التي يُجبر خلالها البنك على الاحتفاظ بعقار قبل إجراء البيع.

في هذه الأثناء ، أقرت Quantfind ، وهي إحدى الشركات التي زودت وكالة المخابرات المركزية بالخبرة الفنية للكشف عن هويات مزيفة يستخدمها الإرهابيون المشتبه بهم ، بالمشاركة في مناقشات مع JPMorgan Chase حول كيفية تطبيق التكنولوجيا على أعمال الائتمان ، في مجالات مثل تقييم الائتمان و تسويق.