Big Data in Financiën: Big data trends in de financiële dienstverlening.
Mensen creëren gegevens in een verbazingwekkend tempo, en leidinggevenden in de financiële dienstverlening moeten zich kunnen aanpassen aan de complexiteit van big data in de financiële wereld.
Gegevens groeien in een alarmerend tempo. Volgens het World Economic Forum zullen we in 2025 463 gigabyte per dag kunnen produceren. Big Data verwijst simpelweg naar de mogelijkheid om op veel verschillende manieren met grote hoeveelheden gegevens om te gaan. Big Data is het nieuwste financiële modewoord. Wat betekent dit eigenlijk? Big Data is een verzameling technologieën en methoden die worden gebruikt om grote en complexe gegevensreeksen te verzamelen, sorteren, verwerken en analyseren.
Big Data in financiën is een hulpmiddel voor financiële professionals om inzicht te krijgen in uw gegevens en uw bedrijf vooruit te helpen. Deze datasets kunnen worden geanalyseerd met behulp van voorspellende analyses, klantanalyses en real-time analyse om patronen te vinden die u kunnen helpen uw bedrijfsgroei te optimaliseren. Analytics is slechts één aspect van Big Data in de financiële wereld. Als u het volledige potentieel van Big Data wilt zien, zal uw bedrijf dieper moeten graven.
In dit artikel worden drie belangrijke Big Data in financiën besproken om u te helpen uw bedrijf aan de spits van het digitale tijdperk te houden.
Big Data in Financiën: cyberveiligheid.
Equifax heeft in september 2017 een datalek gemeld. Equifax heeft de persoonlijke informatie van meer dan de helft van de Amerikanen blootgelegd. Equifax meldde in september 2017 dat het de grootste Big Data-inbreuk van de 21e eeuw had opgelopen, waarbij de identiteiten en gevoelige informatie van 147 miljoen Amerikanen werden blootgelegd. Sindsdien is cyberveiligheid voor de financiële sector overal ter wereld een prioriteit.
Bedrijven en de financiële dienstensector beweren dat de software door banken en financiële instellingen kan worden gebruikt om grote hoeveelheden transactiegegevens te analyseren en machinaal leren te gebruiken om informatie over cyberbeveiliging te analyseren.
Deze software gebruikt machine learning-algoritmen om patronen en anomalieën in datanetwerken op te sporen die kunnen wijzen op cyberdreigingen.
Big data in financiën: robotadvies verbetert klantbetrokkenheid.
Robo-adviseurs zijn nu beschikbaar om klanten gepersonaliseerd, goedkoop advies te geven over hun financiële portefeuilles. Big Data in financiële analyse is nu beschikbaar om portefeuilles passief te beheren, puur op basis van algoritmen.
ROBOTS VERVANGEN NIET ALLEEN VRACHTWAGENCHAUFFEURS. ROBOTS DOEN HUN INTREDE IN DE FINANCIËLE DIENSTVERLENING EN ZULLEN BINNENKORT DE VOLGENDE SLACHTOFFERS ZIJN.
Robotadviseurs zijn digitale platforms die geautomatiseerde, algoritmische financiële adviesdiensten aanbieden. Gewone robotadviseurs verzamelen klantgegevens via enquêtes over hun financiële plaatje en hun doelen. De gegevens worden gebruikt om activa automatisch te beleggen, financieel advies te geven en vervolgens te verwijderen.
Chatbots kunnen worden omschreven als een vereenvoudigde versie van robotadviseurs. Chatbots kunnen vragen van klanten beantwoorden, klanten door het verkoopproces leiden en tips en advies geven. Ze verzamelen ook klantgegevens die de klantervaring zullen verbeteren.
Big data in financiën: consumentenkrediet score.
Veel vrienden op Facebook kan duiden op populariteit binnen bepaalde kringen. Kredietinstellingen maken steeds meer gebruik van gegevens van sociale media zoals LinkedIn, Twitter en Facebook om het kredietrisico van consumenten te beoordelen. Bij het verlenen van krediet houden deze bedrijven rekening met de digitale geschiedenis van de persoon, zijn professionele connecties en zijn sociale leven.
SOCIALE MEDIA KUNNEN EEN IMPACT HEBBEN OP JE KREDIET SCORE.
Deze start-ups willen inspelen op het vermeende nadeel van traditionele leningscriteria die strikt gebaseerd zijn op kredietscores. Veel mensen met een slecht krediet of vroegere wanbetalingen zouden volgens de traditionele criteria niet in aanmerking komen. Deze beginnen echter met het heroverwegen van verlengingen van leningen door een herziening van de sociale status.
Big data in financiën: hypotheekverstrekking.
Big Data in financiën wordt de laatste jaren steeds belangrijker in de financiële dienstverlening. Dit zal in de nabije toekomst veel veranderingen teweegbrengen in de hypotheekverstrekkingssector.
Gegevens van sociale media zullen worden gebruikt om hypotheekaanvragen te helpen, vergelijkbaar met consumentenkrediet scores. Big Data worden gebruikt om tijdens het hypotheekaanvraagproces zoveel mogelijk informatie uit openbare databanken, bankgegevens en andere websites te halen.
Een andere aanpak voor hypotheekaanvragen is om huiseigenaren hun aanvragen gewoon te laten indienen, en dan de vooraf ingevulde gegevens van de hypotheekmaatschappij te gebruiken om discrepanties in de aanvragen op te sporen. Dit zal de aanvragers in staat stellen nauwkeuriger te zijn en de verwerkingstijd van hun aanvragen te verkorten. Zo kunt u zien of identiteitsdiefstal mogelijk is. Als er niet genoeg discrepanties zijn, kunnen aanvragers worden gemarkeerd en doorgestuurd voor handmatige controle.
COMPUTER ALGORITMEN ZULLEN OOK BEGINNEN MET HET SCOREN VAN ALLE TOEPASSINGEN DIE MACHINE LEARNING ALGORITMEN GEBRUIKEN.
Het is mogelijk de algoritmen te bepalen die worden gebruikt om te beslissen of aanvragers zijn goedgekeurd of afgewezen. Goedgekeurde aanvragen kunnen onmiddellijk worden verwerkt. Afgewezen aanvragen kunnen echter terzijde worden gelegd of handmatig worden herzien. Hypotheekverstrekkers zullen tijd en geld kunnen besparen doordat zij aanvragen niet hoeven te beoordelen voordat zij zijn verwerkt. Hierdoor kunnen hypotheekverstrekkers sneller groeien en meer klanten bereiken, terwijl ook de vertragingen afnemen.
Wij kunnen algoritmen en gegevens van lokale vastgoedmarkten gebruiken om redelijke verkoopprijzen te bepalen voordat hypothecaire leningen niet worden afgelost. Een nauwkeuriger prijsstelling zal de onrust op de vastgoedmarkt, die kan worden veroorzaakt door terugnemingen of wanbetalingen, helpen verminderen. Het is ook het overwegen waard om de tijd dat een bank een eigendom moet aanhouden alvorens het te verkopen, te verkorten.
Big data in financiën: optimalisering van bescherming en risicodetectie.
Naarmate de Big Data-technologie vordert, wordt de kunstmatige intelligentie, die de bescherming kan maximaliseren en tegelijk de risico’s kan minimaliseren, steeds geavanceerder.
Potentiële risico’s kunnen eerder worden vastgesteld door een aansprakelijkheidsanalyse uit te voeren. Financiële instellingen kunnen met hun klanten samenwerken om de risico’s tot een minimum te beperken en de aansprakelijkheid te verminderen om een betere bescherming te bieden. Dankzij geavanceerde klantgegevens, transactiegegevens en geospatiale gegevens kunnen risico’s gemakkelijk worden opgespoord. Ook kan geavanceerde gegevensanalyse worden gebruikt om transactieanomalieën te onderzoeken.
De software kan door banken en financiële instellingen worden geïntegreerd in bedrijfsdatanetwerken. Het algoritme van de software scant klantgegevens en verkooptransacties om risicomodellen te bepalen en te vergelijken. Dit omvat zowel het verlies bij wanbetaling als de kans op wanbetaling. Met het dashboard kunt u gegevensinzichten bekijken en snel huidige risico’s beoordelen en toekomstige risico’s voorspellen.
Big data in financiën: verenigd platform voor gegevensanalyse.
In het verleden konden grote financiële instellingen over afdelingen heen reiken. retail banking, commercial banking, vermogensbeheer, enz. Elk platform moet worden geconfigureerd voor Big Data analytics. Datamining en gegevensoverdracht tussen bedrijfssectoren werd zeer moeilijk en tijdrovend.
Unified Data Analytics-platforms winnen echter snel aan populariteit. Met deze platforms kunnen grote financiële instellingen gemakkelijk een uniform systeem creëren.
DEZE PLATFORMS ZULLEN EEN BETERE GEGEVENSKWALITEIT EN EEN EFFICIËNTER GEGEVENSBEHEER MOGELIJK MAKEN.
Omdat verschillende analyseplatforms door verschillende afdelingen binnen financiële ondernemingen worden gebruikt, is het moeilijk om gegevens onderling te delen. Vele gegevensbronnen kunnen worden gebruikt om enorme hoeveelheden gegevens te extraheren in investment banking, retail banking en direct banking.
Het uniforme platform voor analytics maakt het mogelijk om op verzoek aangepaste data science-omgevingen te creëren. Data scientists kunnen hun eigen werkomgeving creëren en machine learning eenvoudig inzetten in een organisatie met behulp van het unified analytics platform.
Big data in financiën: financiële diensten big data.
Big Data doet snel zijn intrede in de financiële dienstverlening als een van de belangrijkste rollen bij bedrijfsoptimalisatie. De financiële diensten lopen nog steeds achter.
Big Data is een ontwrichtende kracht in de financiële sector. Big Data verandert de financiële dienstverlening. Deze veranderingen omvatten gepersonaliseerde klantervaringen via robotadvies, verbeterde cyberbeveiliging om datalekken te voorkomen, en een verschuiving van kredietscores naar sociale scores.
IS HET ESSENTIEEL OM UW BEDRIJF VAN VOREN AF AAN TE LEIDEN ALS U WILT SLAGEN IN HET NIEUWE TIJDPERK VAN BIG DATA.
Als u dit artikel nuttig vond, ga dan naar de rest van de website voor meer informatie over financiële onderwerpen in International Accounting, Audit, Taxation, Financial Planning, Cloud Accounting Software, en Financial Technologies (Fintech).
Lees dit artikel in: Engels – Nederlands – Frans – Duits – Spaans
