Откуда взялась и как развивалась аналитика больших данных в финансах

История аналитики больших данных в финансах стартует в 2000-х, когда компании начали использовать алгоритмы высокочастотной торговли для обработки огромного количества данных в реальном времени. Со временем применение аналитики больших данных расширилось, и теперь оно включает в себя такие области, как управление рисками, аналитика клиентов, обнаружение мошенничества и соблюдение нормативных требований.

Расширяющийся доступ к данным вместе с технологическим прогрессом и его распространением привели к росту использования аналитики больших данных в финансах. А с распространением облачных решений, веб-сервисов и искусственного интеллекта позволило организациям обрабатывать большие объемы данных на более высоких скоростях.

‍

Применения больших данных в финансовом секторе

Большие данные в финансах представляют собой массивную базу данных (структурированных, неструктурированных и полуструктурированных), которые ежедневно генерируют финансовые учреждения. Информация приходит из множества источников, в том числе фондового рынка, клиентских транзакций и социальных сетей. Наиболее сложной задачей является сбор этих данных, их анализ и извлечение практических выводов. Этот процесс известен как аналитика больших данных, которая помогает финансовым учреждениям в принятии решений.  

Данные основываются на четырех ключевых аспектах финансового сектора: финансовые рынки, интернет-рынки, кредитные организации и банки. Эти секторы ежедневно создают миллиарды данных, исходя из своих повседневных операций, клиентских учетных записей, обновлений данных, изменений учетных записей и других операций.

Сбору и анализу данных подлежат разнообразные финансовые организации, включая peer-to-peer онлайн-кредитование, финансирование малого и среднего бизнеса, платформы управления активами и состоянием, площадки краудфандинга, системы управления торговлей, денежные переводы, платформы мобильных платежей, криптовалюты и т.д. Аналитику применяют для предсказания потребительских предпочтений и основывается она на прошлом клиентском поведении и уровне кредитного риска, связанного с каждым пользователем.

Дополнительное применение больших данных в финансах включает: увеличение прозрачности, оценку рисков, алгоритмическую торговлю, использование потребительских данных и изменение корпоративной культуры. Более того, большие данные оказывают существенное влияние на экономическое моделирование и исследования.

Финансовые компании используют большие данные для создания сложных моделей принятия решений, применяя разнообразные инструменты прогностической аналитики и отслеживая модели расходов. Это позволяет отрасли запускать выгодные финансовые продукты.

Любая потеря данных может стать серьезной проблемой для финансового сектора.

‍

Реальные примеры использования больших данных

Аналитика больших данных уже оказала огромное влияние на финансовую индустрию и продолжает приводить к значительным изменениям.

Областей применения - масса:

Борьба с мошенничеством и отмыванием денег. Финансовые учреждения применяют аналитику больших данных для обнаружения подозрительных операций и предотвращения мошенничества или отмывания денег. Аналитика позволяет им прогнозировать и пресекать подозрительные активности на основе поведенческих паттернов и тенденций в данных.

Управление рисками. Финансовые учреждения применяют аналитику больших данных для управления рисками, прогнозирования возможных потерь и определения оптимального уровня капитала. Это позволяет сформировать робастные модели риска, которые учитывают исторические данные, текущие экономические условия и вероятные будущие сценарии.

Прогнозирование трендов рынка. Благодаря аналитике больших данных, финансовые учреждения прогнозируют тренды рынка, поведение инвесторов и другие важные метрики. Это позволяет адаптироваться к меняющимся условиям и принимать информированные решения о будущих инвестициях.

Персонализация обслуживания клиентов. Большие данные позволяют финансовым учреждениям лучше понимать своих клиентов и предлагать им персонализированные услуги. Что включает в себя персонализацию продуктов и услуг на основе истории транзакций клиента, его финансовых целей и поведенческих особенностей.

Кредитный скоринг. Финансовые учреждения используют аналитику для более точного определения кредитоспособности клиентов. Это возможно благодаря анализу большого количества переменных и использованию машинного обучения для предсказания вероятности дефолта по кредиту.

‍

Сферы применения в будущем

У аналитики больших данных - большее же будущее.

Некоторые из возможных сфер применения видятся так:

Улучшенные предсказательные модели. Машинное обучение и искусственный интеллект будут все больше использоваться для создания более точных и надежных предсказательных моделей, позволяющих прогнозировать рыночные тенденции, кредитные риски и поведение клиентов.

Индивидуальное ценообразование. Аналитика будет помогать финансовым учреждениям установить цены на продукты и услуги на индивидуальной основе, учитывая конкретные обстоятельства и потребности каждого клиента.

Улучшенное решение о предоставлении кредитов. Аналитика больших данных поможет банкам и другим кредиторам оптимизировать решения о предоставлении кредитов, анализируя более широкий набор данных о каждом заемщике.

Автоматизация процессов. Финансовые учреждения смогут использовать аналитику больших данных для автоматизации процессов, например обработки заявок на кредит, снижая, тем самым, операционные расходы и улучшая эффективность.

Более точная оценка рисков. Финансовые учреждения смогут более точно управлять рисками, связанными с их операциями и портфелем активов.

‍

Вызовы и проблемы, связанные с работой больших данных

Непригодность культуры и инфраструктуры

Множество банков продолжают опираться на устаревшие, жесткие IT-инфраструктуры, с определенными процессами обработки данных и устаревшими системами. Внедрение больших данных воспринимается как простое расширение, на пути к которому стоит культурное препятствие.

Нехватка опыта

Некоторые компании осознают значимость данных и возможности, которые они предоставляют. Однако, у них нет достаточных человеческих ресурсов или компетенций, чтобы преодолеть пропасть между имеющимися данными и возможными преимуществами.

Комплексность

Комплексность данных – серьезное препятствие. Данные собираются различными методами с разными же целями, что служит причиной ошибок и сложностей. Масштабирование, шум, узкие места в системах хранения и ошибки измерений – лишь некоторые из ключевых проблем. Определение правильного применения фильтров критически важно. Миллиарды фрагментов данных генерируются из различных источников, их качество и достоверность также иногда находятся под вопросом .

Способность к активным действиям

Компании, предоставляющие финансовые услуги, могут получить глубокие знания о поведении и тенденциях клиентов с помощью технологий обработки данных и аналитических методов. Однако, многим финансовым организациям все еще трудно принимать конкретные действия, основанные на аналитике. Обладание инструментами и знаниями, но не применение полученных результатов - это упущенная возможность.

Безопасность данных и конфиденциальность

Законодательство во многих странах до сих пор не урегулировано, что мешает быстрому и широкому внедрению аналитики больших данных. Существует некоторая неопределенность относительно того, что является, а что не является юридически допустимым в отношении владения и использования данных клиентов в практических ситуациях.

С учетом возможных проблем и рисков необходимо обеспечить соблюдение норм и регулирований по защите данных, а также подходить к вопросу безопасности с большой ответственностью. Важно стремиться к обеспечению безопасного и эффективного использования аналитики. Ведь с появлением новых технологий и усиливающейся конкуренции в финансовом секторе, организации, которые успешно используют аналитику больших данных, получают значительное конкурентное преимущество.