Anwendungen von Big Data im Finanzbereich

Big Data ist ein beliebtes neues Schlagwort im Bereich der Informationstechnologie und quantitativer Methoden, die sich auf das Sammeln und Analysieren riesiger Informationsmengen beziehen. Fortschritte bei der Rechenleistung und sinkende Preise machen Big Data-Projekte technisch immer praktikabler und wirtschaftlicher. Insbesondere das Aufkommen von Cloud Computing macht die Kosten für die Analyse großer Datenmengen für viele kleinere Unternehmen möglich, die jetzt keine nennenswerten Investitionen in ihre eigene Computerinfrastruktur tätigen müssen.

Eine neue Karrierekategorie, Data Science, ist als Reaktion auf das Wachstum von Big Data entstanden.

Anwendungen im Finanzbereich

Im Finanzwesen, insbesondere in der Finanzdienstleistungsbranche, werden Big Data in einer zunehmenden Anzahl von Anwendungen verwendet, wie z.

1. Mitarbeiterüberwachung und Überwachung
2. Vorhersagemodelle, wie sie beispielsweise von Versicherern zur Festlegung von Prämien und Kreditverantwortlichen für Kreditentscheidungen verwendet werden können
3. Entwicklung von Algorithmen zur Prognose der Richtung der Finanzmärkte
4. Preisbildung für illiquide Vermögenswerte wie Immobilien

Autoversicherung

Bereits in den 80er Jahren freute sich der Gründer der Progressive Insurance auf den Tag, an dem harte Daten zu den Fahrgewohnheiten der einzelnen Versicherungsnehmer gesammelt und analysiert werden konnten. Dies würde zu einer genaueren Risikomessung und Risikobewertung und damit zu einer genaueren Prämieneinstellung führen. Bis 2010 war die erforderliche Datenerfassungstechnologie verfügbar, und jetzt haben sich über eine Million Kunden bereit erklärt, in ihren Fahrzeugen Blackboxen installiert zu haben, die beispielsweise verfolgen, wie schnell sie normalerweise fahren und wie plötzlich sie bremsen.

Verbraucherkredit

Um die Kreditentscheidungen zu treffen, ergänzt LendUp die traditionellen Ratings von FICO durch die Analyse sozialer Netzwerke aus verschiedenen anderen Quellen. Zum Beispiel ist LendUp daran interessiert zu erfahren, ob ein potenzieller Kreditnehmer seine Mobiltelefonnummern häufig geändert hat, was auf ein schlechtes Risiko schließen lässt. Das Unternehmen glaubt auch, dass die Art und Weise, wie Menschen online mit ihren Freunden interagieren, starke Hinweise auf ihr Risiko als Kreditnehmer bietet. Diejenigen, die die stärksten und aktivsten sozialen Bindungen und Bindungen der Gemeinschaft zeigen, scheinen die besten Risiken zu sein.

Daher werden potenzielle Kreditnehmer gebeten, ihre Facebook-Konten dem Unternehmen zur Analyse zur Verfügung zu stellen.

Der Kreditkartengigant CapitalOne wurde in den 1990er Jahren zu einem wichtigen Unternehmen, vor allem durch die Verwendung fortschrittlicher Datenerfassungs- und Analysetechniken, um potenzielle Kunden für seine Karten zu identifizieren, und erlangte damit einen Vorsprung gegen viele seiner etablierten Rivalen.

Kredite für kleine Unternehmen

Der Neueinsteiger Kabbage ist ein technologiegetriebenes Unternehmen mit wenig Personal, dessen Vorhersagemodelle auf so unterschiedlichen Quellen wie Social Media, eBay und UPS basieren, um die Qualität der Beziehungen zwischen potenziellen Kreditnehmern und ihren eigenen Kunden zu bewerten.

Ernteversicherung

Climate Corporation zeichnet Ernteversicherung für Landwirte ab. Das Unternehmen führt umfangreiche Simulationen durch, um langfristige Wettermuster vorherzusagen und Prämien festzulegen.

Hypothekendarlehen

JPMorgan Chase verwendet die Big-Data-Analyse, um akzeptable Verkaufspreise für Häuser und Gewerbeimmobilien zu ermitteln, die aufgrund von ausgefallenen Hypotheken wieder in Besitz genommen wurden. Vertraulichen Quellen zufolge sollen lokale Wirtschaftsbedingungen und Immobilienmärkte bewertet werden, um vernünftige Verkaufspreise zu empfehlen, bevor Hypothekendarlehen tatsächlich in Zahlungsverzug geraten. Wenn diese vorgeschlagenen Verkaufspreise korrekt festgelegt werden, sollte die Störung des lokalen Immobilienmarktes durch Ausfall, Rücknahme und Verkauf durch die Bank theoretisch minimiert werden.

Darüber hinaus sollte der Zeitraum, über den die Bank gezwungen ist, vor dem Verkauf eine Immobilie zu halten, minimiert werden.

Inzwischen hat Quantfind, ein Unternehmen, das der CIA technische Expertise zur Aufdeckung falscher Identitäten von mutmaßlichen Terroristen zur Verfügung gestellt hat, eingeräumt, mit JPMorgan Chase Gespräche darüber geführt zu haben, wie seine Technologie in Bereichen wie der Kreditwürdigkeitsprüfung und dem Kreditgeschäft eingesetzt werden kann Marketing.