Các ứng dụng của Dữ liệu lớn trong Tài chính

Dữ liệu lớn là một cụm từ mới phổ biến trong lĩnh vực công nghệ thông tin và phương pháp định lượng đề cập đến việc thu thập và phân tích một lượng lớn thông tin. Những tiến bộ trong sức mạnh tính toán cùng với việc giảm giá đang khiến các dự án dữ liệu lớn ngày càng khả thi về mặt kỹ thuật và kinh tế. Đặc biệt, sự ra đời của điện toán đám mây đang đặt chi phí phân tích dữ liệu lớn trong tầm tay của nhiều công ty nhỏ hơn, hiện không cần đầu tư vốn đáng kể vào cơ sở hạ tầng máy tính của riêng họ.

Một thể loại nghề nghiệp mới, khoa học dữ liệu, đã xuất hiện để đáp ứng với sự phát triển của dữ liệu lớn.

Ứng dụng trong tài chính

Trong tài chính, đặc biệt là trong ngành dịch vụ tài chính, dữ liệu lớn đang được sử dụng trong số lượng ứng dụng ngày càng tăng, như:

1. Giám sát và giám sát nhân viên
2. Các mô hình dự đoán, chẳng hạn như các mô hình có thể được sử dụng bởi các nhà bảo lãnh bảo hiểm để thiết lập phí bảo hiểm và nhân viên cho vay để đưa ra quyết định cho vay
3. Phát triển các thuật toán để dự báo hướng của thị trường tài chính
4. Định giá tài sản kém thanh khoản như bất động sản

Bảo hiểm ô tô

Từ những năm 1980, người sáng lập Bảo hiểm Tiến bộ đã mong chờ ngày mà dữ liệu cứng về thói quen lái xe của các chủ hợp đồng cá nhân có thể được thu thập và phân tích. Điều này sẽ dẫn đến việc đo lường rủi ro và đánh giá rủi ro chính xác hơn, và do đó thiết lập phí bảo hiểm chính xác hơn. Đến năm 2010, công nghệ thu thập dữ liệu cần thiết đã có sẵn và hiện tại hơn một triệu khách hàng đã đồng ý lắp đặt hộp đen trong xe ô tô của họ, theo dõi, họ thường lái xe nhanh như thế nào và họ đột ngột phanh như thế nào.

Tín dụng tiêu dùng

LendUp bổ sung xếp hạng tín dụng FICO truyền thống với phân tích mạng xã hội được rút ra từ nhiều nguồn khác nhau, để đưa ra quyết định cho vay. Ví dụ, LendUp quan tâm đến việc biết liệu người vay tiềm năng có thường xuyên thay đổi số điện thoại di động hay không, điều này có thể cho thấy rủi ro xấu. Công ty cũng tin rằng cách mọi người tương tác với bạn bè trực tuyến cung cấp manh mối mạnh mẽ về rủi ro của họ khi là người vay. Những người thể hiện các kết nối xã hội mạnh mẽ và tích cực nhất và mối quan hệ cộng đồng dường như là những rủi ro tốt nhất.

Do đó, những người vay tiềm năng được yêu cầu cung cấp tài khoản Facebook của họ cho công ty để phân tích.

Trong khi đó, gã khổng lồ thẻ tín dụng CapitalOne đã trở thành một tay chơi lớn trong thập niên 1990 chủ yếu thông qua việc sử dụng các kỹ thuật phân tích và thu thập dữ liệu tiên tiến để xác định triển vọng cho thẻ của mình, đánh cắp cuộc diễu hành trên nhiều đối thủ đã thành lập của nó.

Cho vay doanh nghiệp nhỏ

Người mới tham gia Kabbage là một công ty có đội ngũ nhân viên công nghệ mỏng, có mô hình dự đoán dựa trên các nguồn đa dạng như phương tiện truyền thông xã hội, eBay và UPS để đánh giá chất lượng mối quan hệ giữa người vay tiềm năng và khách hàng của chính họ.

Bảo hiểm mùa màng

Climate Corporation bảo lãnh bảo hiểm mùa màng cho nông dân. Công ty chạy các mô phỏng khổng lồ để dự đoán các kiểu thời tiết dài hạn và thiết lập phí bảo hiểm.

Cho vay thế chấp

JPMorgan Chase đang sử dụng phân tích dữ liệu lớn để xác định giá bán chấp nhận được đối với nhà và tài sản thương mại đã bị thu hồi do kết quả của các khoản thế chấp mặc định. Ý tưởng, theo các nguồn bí mật, là đánh giá điều kiện kinh tế địa phương và thị trường bất động sản để đề xuất giá bán hợp lý trước khi các khoản vay thế chấp thực sự đi vào mặc định. Nếu các giá bán đề xuất này được đặt chính xác, sự gián đoạn đối với thị trường bất động sản địa phương từ mặc định, việc thu hồi và bán của ngân hàng theo lý thuyết nên được giảm thiểu.

Ngoài ra, khoảng thời gian mà ngân hàng buộc phải nắm giữ một tài sản trước khi bán hàng nên được giảm thiểu.

Trong khi đó, Quantfind, một công ty đã cung cấp cho CIA chuyên môn kỹ thuật để phát hiện ra danh tính giả được sử dụng bởi những kẻ khủng bố bị nghi ngờ, đã thừa nhận tham gia vào các cuộc thảo luận với JPMorgan Chase về cách công nghệ của nó có thể áp dụng cho doanh nghiệp tín dụng, trong các lĩnh vực như đánh giá tín dụng và tiếp thị.