Aplikace Big Data in Finance

Velké údaje jsou oblíbená nová hesla v oblasti informačních technologií a kvantitativních metod, které se týkají shromažďování a analýzy velkého množství informací. Pokroky v výpočetní síle spolu s klesajícími cenami způsobují, že velké datové projekty jsou čím dál technicky realizovatelnější a ekonomičtější. Zejména výskyt cloud computingu přináší náklady na rozsáhlou analýzu dat v dosahu mnoha menších firem, které nyní nepotřebují vynakládat významné kapitálové investice do vlastní výpočetní infrastruktury.

V reakci na růst velkých dat vznikla nová kariéra, datová věda.

Aplikace v rámci financí:

V oblasti financí, zejména v rámci odvětví finančních služeb, jsou velké údaje využívány v rostoucím počtu aplikací, jako např .:

1. Monitorování a dohled nad zaměstnanci
2. Prediktivní modely ty, které mohou pojistitelé zaplatit za účelem stanovení pojistného a úvěrových úředníků, aby rozhodovali o půjčování
3. Rozvíjení algoritmů pro prognózu směru finančních trhů
4. Cenné nelikvidní aktiva, jako je nemovitost

Auto pojištění:

Již v osmdesátých letech se zakladatel Progresivní pojišťovny těšil na den, kdy mohly být shromažďovány a analyzovány tvrdé údaje o jízdních zvyklostech jednotlivých držitelů pojistných smluv. To by vedlo k přesnějšímu měření rizik a posuzování rizik a tím k přesnějšímu stanovení pojistného. Do roku 2010 byla k dispozici dostupná technologie shromažďování údajů a nyní více než jeden milion zákazníků souhlasilo s instalací černých boxů do svých automobilů, které například sledují, jak rychle řídí a jak náhle zpravidla brzdí.

Spotřebitelský úvěr:

Společnost LendUp doplňuje tradiční úvěrové ratingy FICO o analýzu sociálních sítí z různých zdrojů, aby mohla rozhodovat o půjčování. LendUp má například zájem dozvědět se, zda potenciální dlužník často měnil čísla mobilních telefonů, což může znamenat špatné riziko.

Společnost také věří, že způsob, jakým lidé interagují se svými přáteli online, nabízí silné stopy o své rizikovosti jako dlužníků. Ti, kteří projevují nejsilnější a nejaktivnější sociální vztahy a společenské vazby, se zdají být nejlepšími riziky. Potenciální dlužníci jsou tudíž požádáni, aby své účty Facebooku poskytli firmě k analýze.

Obrovská společnost CreditOne CapitalOne se v 90. letech stala velkým hráčem především pomocí pokročilých technik pro sběr a analýzu dat k identifikaci výhledu svých karet a krádeží pochodem mnoha z nejsilnějších konkurentů.

Small Business Lending:

Nově vstupující společnost Kabbage je společnost založená na technologiích, jejíž přediktivní modely čerpají z různých zdrojů, jako jsou sociální média, eBay a UPS, s cílem posoudit kvalitu vztahů mezi potenciálními dlužníky a jejich vlastními zákazníkům.

Pojištění plodin:

Společnost Climate Corporation poskytuje zemědělcům pojištění plodin. Firma provozuje obrovské simulace, aby předpovědila dlouhodobé klimatické vzorce a stanovila pojistné.

Hypoteční úvěry:

JPMorgan Chase používá rozsáhlou analýzu dat k určení přijatelných prodejních cen domácností a komerčních nemovitostí, které byly vráceny v důsledku selhání hypoték.

Podle důvěrných zdrojů je myšlenka vyhodnotit místní ekonomické podmínky a trhy s nemovitostmi tak, aby navrhly přiměřené prodejní ceny předtím, než hypoteční úvěry skutečně dojde k selhání. Pokud jsou tyto navrhované prodejní ceny nastaveny přesně, mělo by být teoreticky minimalizováno narušení trhu s nemovitostmi z prodlení, odkupu a prodeje bankou. Dále je třeba minimalizovat dobu, po kterou je banka nucena držet majetek před prodejem.

Společnost Quantfind, která dodala CIA s odbornými znalostmi k odhalení falešných identit využívaných podezřelými teroristy, uznala zapojení do diskuse s JPMorgan Chase o tom, jak může být její technologie použitelná pro úvěrový obchod, v oblastech jako hodnocení kreditů a marketing.

Zdroje: "Údaje otevírají dveře pro finanční inovace" a "JPMorgan používá protiteroristické nástroje k odhalování podvodů mezi pracovníky",

_{Financial Times 14. prosince 2012.}