Big Data en Finance: Les tendances du big data dans le secteur des services financiers.
LES HUMAINS CRÉENT DES DONNÉES À UN RYTHME EFFRÉNÉ, ET LES CADRES DES SERVICES FINANCIERS DOIVENT ÊTRE CAPABLES DE S’ADAPTER À LA COMPLEXITÉ DU BIG DATA DANS LA FINANCE.
Les données augmentent à un rythme alarmant. Selon le Forum économique mondial, nous serons en mesure de produire 463 gigaoctets par jour en 2025. Le terme “Big Data” désigne simplement la capacité d’interagir avec de grandes quantités de données de nombreuses façons différentes. Le Big Data dans la finance est le dernier mot à la mode dans ce domaine. Qu’est-ce que cela signifie en réalité ? Le Big Data est un ensemble de technologies et de méthodes utilisées pour collecter, trier, traiter et analyser des ensembles de données vastes et complexes.
Le Big Data dans la finance est un outil pour les professionnels de la finance qui vous permet d’avoir un aperçu de vos données et de contribuer à propulser votre entreprise vers l’avant. Ces ensembles de données peuvent être analysés à l’aide de l’analyse prédictive, de l’analyse de la clientèle et de l’analyse en temps réel pour trouver des modèles qui peuvent vous aider à optimiser la croissance de votre entreprise. L’analytique n’est qu’un aspect du Big Data dans la finance. Si vous souhaitez exploiter tout le potentiel du Big Data, votre entreprise devra creuser davantage.
Cet article aborde trois éléments clés du Big Data en finance pour vous aider à maintenir votre entreprise à la pointe de l’ère numérique.
Big Data en Finance: cybersécurité.
Equifax a déclaré avoir subi une violation de données en septembre 2017. Equifax a exposé les informations personnelles de plus de la moitié des Américains. En septembre 2017, Equifax a déclaré avoir subi la plus grande violation de Big Data du 21e siècle, exposant les identités et les informations sensibles de 147 millions d’Américains. Depuis lors, la cybersécurité est devenue une priorité pour le secteur financier dans le monde entier.
Les entreprises et le secteur des services financiers affirment que le logiciel peut être utilisé par les banques et les institutions financières pour analyser de grandes quantités de données de transaction et utiliser l’apprentissage automatique pour analyser les informations relatives à la cybersécurité.
Ce logiciel utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter des modèles et des anomalies au sein des réseaux de données qui pourraient indiquer des cybermenaces.
Big Data en Finance: Le conseil robotique améliore l’engagement des clients..
Les robots-conseillers sont désormais disponibles pour fournir aux clients des conseils personnalisés et peu coûteux sur leurs portefeuilles financiers. Le Big Data en matière d’analyse financière est désormais disponible pour gérer passivement des portefeuilles sur la seule base d’algorithmes.
LES ROBOTS NE REMPLACENT PAS SEULEMENT LES CHAUFFEURS ROUTIERS. LES ROBOTS FONT LEUR ENTRÉE DANS LES SERVICES FINANCIERS ET SERONT BIENTÔT LES PROCHAINES VICTIMES.
Les robots-conseillers sont des plateformes numériques qui proposent des services de conseil financier automatisés et pilotés par des algorithmes. Les conseillers des robots ordinaires recueillent des données sur les clients par le biais d’enquêtes sur leur situation financière et leurs objectifs. Ces données sont utilisées pour investir automatiquement des actifs, fournir des conseils financiers, puis les supprimer.
Les chatbots peuvent être décrits comme une version simplifiée des robots-conseillers. Les chatbots peuvent répondre aux questions des clients, les guider dans le processus de vente et leur offrir des astuces et des conseils. Ils recueillent également des données sur les clients qui permettront d’améliorer leur expérience.
Big Data en Finance: cote de crédit du consommateur.
De nombreux amis sur Facebook peuvent indiquer une popularité dans certains cercles. Les sociétés de crédit utilisent de plus en plus les données des médias sociaux tels que LinkedIn, Twitter et Facebook pour évaluer le risque de crédit des consommateurs. Lorsqu’elles accordent un crédit, ces entreprises tiennent compte de l’historique numérique de la personne, de ses connexions professionnelles, de sa vie sociale et de son histoire numérique.
LES MÉDIAS SOCIAUX PEUVENT AVOIR UN IMPACT SUR VOTRE SCORE DE CRÉDIT.
Ces jeunes entreprises visent à tirer parti de l’inconvénient perçu des critères de prêt traditionnels, qui sont strictement basés sur les scores de crédit. De nombreuses personnes ayant un mauvais crédit ou des défauts de paiement antérieurs ne seraient pas prises en compte par les critères traditionnels. Ces nouvelles entreprises visent toutefois à reconsidérer les extensions de prêts en examinant le statut social.
Big Data en Finance: prêts hypothécaires.
Big Data en finance s’impose de plus en plus dans le secteur des services financiers ces dernières années. Cela entraînera de nombreux changements dans le secteur du crédit hypothécaire dans un avenir proche.
Les données des médias sociaux seront utilisées pour faciliter les demandes de prêts hypothécaires, à l’instar des scores de crédit des consommateurs. Le Big Data sera utilisé pour extraire autant d’informations que possible des bases de données publiques, des dossiers bancaires et d’autres sites Web pendant le processus de demande de prêt hypothécaire.
Une autre approche pour les demandes de prêt hypothécaire consiste à permettre aux propriétaires de soumettre leurs demandes comme d’habitude, puis d’utiliser les données préremplies de la société de prêt hypothécaire pour trouver les divergences dans les demandes. Cela permettra aux demandeurs d’être plus précis et de réduire le temps de traitement de leur demande. Cela vous permettra de voir si un vol d’identité est possible. S’il n’y a pas assez de divergences, les candidats peuvent être marqués et envoyés en examen manuel.
LES ALGORITHMES INFORMATIQUES COMMENCERONT ÉGALEMENT À NOTER TOUTES LES APPLICATIONS QUI UTILISENT DES ALGORITHMES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE.
Il est possible de déterminer les algorithmes qui sont utilisés pour décider si les demandeurs ont été approuvés ou refusés. Les demandes approuvées peuvent être traitées immédiatement. Toutefois, les demandes rejetées peuvent être écartées ou soumises à un examen manuel. Les prêteurs hypothécaires pourront économiser du temps et de l’argent en n’ayant pas à examiner les demandes avant qu’elles ne soient traitées. Les prêteurs hypothécaires pourront ainsi se développer plus rapidement et toucher davantage de clients, tout en réduisant les délais.
Nous pouvons utiliser des algorithmes et des données provenant des marchés immobiliers locaux pour déterminer des prix de vente raisonnables avant toute défaillance des prêts hypothécaires. Une tarification plus précise contribuera à réduire les turbulences du marché immobilier qui peuvent être causées par des reprises de possession ou des défauts de paiement. Il convient également d’envisager de réduire la durée pendant laquelle une banque doit conserver un bien avant de le vendre.
Big Data en Finance: optimiser la protection et la détection des risques.
À mesure que la technologie du Big Data progresse, l’intelligence artificielle, qui peut maximiser la protection tout en minimisant les risques, devient plus sophistiquée.
Les risques potentiels peuvent être identifiés plus tôt en effectuant une analyse de la responsabilité. Les institutions financières peuvent travailler avec leurs clients pour minimiser les expositions et réduire les responsabilités afin de fournir une plus grande protection. Les données avancées sur les clients, les données sur les transactions et les données géospatiales permettront de détecter facilement les risques. De plus, une analyse avancée des données peut être utilisée pour examiner les anomalies des transactions.
Le logiciel peut être intégré aux réseaux de données d’entreprise par les banques et les institutions financières. L’algorithme du logiciel analyse les données des clients et les transactions de vente pour déterminer les modèles de risque et les comparer. Cela inclut la perte en cas de défaut ainsi que la probabilité de défaut. Le tableau de bord vous permet de visualiser les données et d’évaluer rapidement les risques actuels ainsi que de prévoir les risques futurs.
Big Data en Finance: plateforme unifiée d’analyse des données.
Par le passé, les grandes institutions financières étaient en mesure de toucher tous les départements. banque de détail, banque commerciale, gestion d’actifs, etc. Chaque plateforme doit être configurée pour l’analyse des Big Data. L’extraction et le transfert de données entre secteurs d’activité sont devenus très difficiles et fastidieux.
Cependant, les plateformes d’analyse de données unifiées gagnent rapidement en popularité. Ces plateformes permettront aux grandes institutions financières de créer facilement un système unifié.
CES PLATEFORMES PERMETTRONT UNE MEILLEURE QUALITÉ DES DONNÉES ET UNE GESTION PLUS EFFICACE DE CELLES-CI.
Étant donné que différentes plateformes d’analyse sont utilisées par différents départements au sein des entreprises financières, il est difficile de partager les données entre elles. De nombreuses sources de données peuvent être utilisées pour extraire d’énormes quantités de données dans la banque d’investissement, la banque de détail et la banque directe.
La plateforme unifiée d’analyse permet de créer, sur demande, des environnements de science des données personnalisés. Les data scientists peuvent créer leurs propres environnements de travail et déployer facilement l’apprentissage automatique à travers une organisation en utilisant la plateforme analytique unifiée.
Big Data en Finance: big data des services financiers.
Le Big Data fait rapidement son entrée dans les services financiers, où il joue l’un des rôles les plus importants dans l’optimisation des activités. Les services financiers sont toujours à la traîne.
Le Big Data est une force perturbatrice dans le secteur financier. Le Big Data est en train de changer les services financiers. Ces changements comprennent des expériences personnalisées pour les clients grâce à des robots-conseils, une cybersécurité améliorée pour prévenir les violations de données, et le passage des scores de crédit aux scores sociaux.
IL EST ESSENTIEL DE DIRIGER VOTRE ENTREPRISE DE L’AVANT SI VOUS VOULEZ RÉUSSIR DANS LA NOUVELLE ÈRE DU BIG DATA.
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