Big Data im Finanzwesen: Big-Data-Trends in der Finanzdienstleistungsbranche.
DIE MENSCHEN ERZEUGEN DATEN IN EINEM UNGLAUBLICHEN TEMPO, UND DIE FÜHRUNGSKRÄFTE IM FINANZDIENSTLEISTUNGSSEKTOR MÜSSEN IN DER LAGE SEIN, SICH AN DIE KOMPLEXITÄT VON BIG DATA IM FINANZBEREICH ANZUPASSEN.
Die Datenmenge wächst mit alarmierender Geschwindigkeit. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums werden wir im Jahr 2025 in der Lage sein, 463 Gigabyte pro Tag zu produzieren. Big Data bezeichnet einfach die Fähigkeit, mit großen Datenmengen auf viele verschiedene Arten zu interagieren. Big Data im Finanzwesen ist das neueste Schlagwort im Finanzbereich. Was bedeutet das eigentlich? Big Data ist eine Sammlung von Technologien und Methoden, die zum Sammeln, Sortieren, Verarbeiten und Analysieren großer und komplexer Datensätze verwendet werden.
Big Data im Finanzwesen ist ein Werkzeug für Finanzfachleute, mit dem Sie aus Ihren Daten Erkenntnisse gewinnen und Ihr Unternehmen voranbringen können. Diese Datensätze können mithilfe von prädiktiven Analysen, Kundenanalysen und Echtzeitanalysen analysiert werden, um Muster zu finden, die Ihnen helfen, Ihr Unternehmenswachstum zu optimieren. Die Analytik ist nur ein Aspekt von Big Data im Finanzwesen. Wenn Sie das volle Potenzial von Big Data ausschöpfen wollen, muss Ihr Unternehmen tiefer graben.
In diesem Artikel werden drei wichtige Big Data im Finanzwesen erörtert, die Ihnen helfen, Ihr Unternehmen auf dem neuesten Stand des digitalen Zeitalters zu halten.
Große Daten in Finanzen: Cybersicherheit.
Equifax meldete, dass Equifax im September 2017 eine Datenschutzverletzung erlitten hat. Equifax hat die persönlichen Daten von mehr als der Hälfte der Amerikaner preisgegeben. Equifax meldete im September 2017, dass Equifax die größte Big-Data-Verletzung des 21. Jahrhunderts erlitten hatte, bei der die Identitäten und sensiblen Daten von 147 Millionen Amerikanern offengelegt wurden. Seitdem hat die Cybersicherheit für den Finanzsektor auf der ganzen Welt Priorität.
Unternehmen und der Finanzdienstleistungssektor behaupten, dass die Software von Banken und Finanzinstituten genutzt werden kann, um große Mengen an Transaktionsdaten zu analysieren und maschinelles Lernen zur Analyse von Cybersicherheitsinformationen einzusetzen.
Diese Software nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster und Anomalien in Datennetzen zu erkennen, die auf Cyber-Bedrohungen hindeuten könnten.
Big Data im Finanzwesen: Roboterberatung verbessert die Kundenbindung.
Robo-Advisors sind jetzt verfügbar, um Kunden eine persönliche und kostengünstige Beratung für ihre Finanzportfolios zu bieten. Big Data in der Finanzanalytik ist jetzt verfügbar, um Portfolios passiv und rein auf der Grundlage von Algorithmen zu verwalten.
DIE ROBOTER ERSETZEN NICHT NUR DIE LKW-FAHRER. ROBOTER HALTEN EINZUG IN DIE FINANZDIENSTLEISTUNGEN UND WERDEN BALD DIE NÄCHSTEN OPFER SEIN.
Robot Advisors sind digitale Plattformen, die automatisierte, algorithmusgesteuerte Finanzberatungsdienste anbieten. Gewöhnliche Roboter-Berater sammeln Kundendaten durch Umfragen über die finanzielle Situation und die Ziele ihrer Kunden. Die Daten werden zur automatischen Anlage von Vermögenswerten, zur Finanzberatung und zur anschließenden Löschung verwendet.
Chatbots können als vereinfachte Version von Roboterberatern beschrieben werden. Chatbots können Kundenanfragen beantworten, Kunden durch den Verkaufsprozess führen und Tipps und Ratschläge geben. Sie sammeln auch Kundendaten, die zur Verbesserung der Kundenerfahrung beitragen.
Big Data im Finanzwesen: Verbraucherkredit-Score.
Viele Freunde auf Facebook können auf Beliebtheit in bestimmten Kreisen hinweisen. Kreditunternehmen nutzen zunehmend Daten aus sozialen Medien wie LinkedIn, Twitter und Facebook, um das Kreditrisiko von Verbrauchern zu bewerten. Bei der Kreditvergabe berücksichtigen diese Unternehmen die digitale Geschichte, die beruflichen Verbindungen, das soziale Leben und die digitale Geschichte der Person.
SOZIALE MEDIEN KÖNNEN SICH AUF IHRE KREDITWÜRDIGKEIT AUSWIRKEN.
Diese Neugründungen zielen darauf ab, den vermeintlichen Nachteil herkömmlicher Kreditvergabekriterien zu nutzen, die sich strikt an der Kreditwürdigkeit orientieren. Viele Menschen mit schlechten Krediten oder früheren Zahlungsausfällen würden nach den herkömmlichen Kriterien nicht berücksichtigt werden. Diese Neugründungen zielen jedoch darauf ab, die Verlängerung von Darlehen durch eine Überprüfung des sozialen Status zu überdenken.
Big Data im Finanzwesen: Hypothekendarlehen.
Big Data im Finanzwesen hat sich in den letzten Jahren in der Finanzdienstleistungsbranche immer mehr durchgesetzt. Dies wird in naher Zukunft viele Veränderungen in der Hypothekarkreditbranche mit sich bringen.
Die Daten aus den sozialen Medien werden bei Hypothekenanträgen verwendet, ähnlich wie bei der Bewertung von Verbraucherkrediten. Big Data wird eingesetzt, um während des Hypothekenantragsverfahrens so viele Informationen wie möglich aus öffentlichen Datenbanken, Bankunterlagen und anderen Websites zu extrahieren.
Ein anderer Ansatz für Hypothekenanträge besteht darin, den Hausbesitzern zu erlauben, ihre Anträge wie gewohnt einzureichen, und dann die von der Hypothekengesellschaft vorausgefüllten Daten zu verwenden, um Unstimmigkeiten in den Anträgen zu finden. Dies ermöglicht es den Antragstellern, genauer zu sein und die Bearbeitungszeit ihrer Anträge zu verkürzen. So können Sie feststellen, ob ein Identitätsdiebstahl möglich ist. Wenn es nicht genügend Unstimmigkeiten gibt, können die Bewerber markiert und zur manuellen Überprüfung weitergeleitet werden.
COMPUTERALGORITHMEN WERDEN AUCH DAMIT BEGINNEN, ALLE ANWENDUNGEN ZU BEWERTEN, DIE ALGORITHMEN DES MASCHINELLEN LERNENS VERWENDEN.
Es ist möglich, die Algorithmen zu ermitteln, nach denen entschieden wird, ob ein Antragsteller zugelassen oder abgelehnt wurde. Genehmigte Anträge können sofort bearbeitet werden. Abgelehnte Anträge können jedoch verworfen oder einer manuellen Überprüfung unterzogen werden. Hypothekarkreditgeber können Zeit und Geld sparen, da sie die Anträge nicht mehr prüfen müssen, bevor sie bearbeitet wurden. Dadurch können Hypothekarkreditgeber schneller wachsen und mehr Kunden erreichen, während gleichzeitig Verzögerungen verringert werden.
Mit Hilfe von Algorithmen und Daten aus den lokalen Immobilienmärkten können wir angemessene Verkaufspreise ermitteln, bevor ein Hypothekendarlehen ausfällt. Eine präzisere Preisgestaltung wird dazu beitragen, die Turbulenzen auf dem Immobilienmarkt, die durch Pfändungen oder Zahlungsausfälle verursacht werden können, zu verringern. Es ist auch eine Überlegung wert, die Zeit zu verkürzen, die eine Bank eine Immobilie behalten muss, bevor sie sie verkauft.
Big Data im Finanzwesen: Optimierung von Schutz und Risikoerkennung.
Mit den Fortschritten der Big-Data-Technologie wird auch die künstliche Intelligenz, die den Schutz maximieren und gleichzeitig das Risiko minimieren kann, immer ausgefeilter.
Potenzielle Risiken können durch die Durchführung einer Haftungsanalyse früher erkannt werden. Die Finanzinstitute können mit ihren Kunden zusammenarbeiten, um die Risiken zu minimieren und die Verbindlichkeiten zu reduzieren, um einen besseren Schutz zu bieten. Erweiterte Kundendaten, Transaktionsdaten und Geodaten werden es leicht machen, Risiken zu erkennen. Außerdem können erweiterte Datenanalysen verwendet werden, um Transaktionsanomalien zu untersuchen.
Die Software kann von Banken und Finanzinstituten in Unternehmensdatennetze integriert werden. Der Algorithmus der Software scannt Kundendaten und Verkaufstransaktionen, um Risikomodelle zu ermitteln und sie zu vergleichen. Dies umfasst sowohl den Verlust bei Ausfall als auch die Ausfallwahrscheinlichkeit. Das Dashboard ermöglicht es Ihnen, Dateneinblicke zu erhalten und aktuelle Risiken schnell zu bewerten sowie zukünftige Risiken zu prognostizieren.
Big Data im Finanzwesen: Vereinheitlichte Datenanalyseplattform.
In der Vergangenheit waren große Finanzinstitute in der Lage, abteilungsübergreifend zu arbeiten. Privatkundengeschäft, Geschäftsbanken, Vermögensverwaltung usw. Jede Plattform muss für Big Data-Analysen konfiguriert werden. Die Datensuche und der Datentransfer zwischen den Geschäftsbereichen wurden sehr schwierig und zeitaufwändig.
Vereinheitlichte Datenanalyseplattformen gewinnen jedoch schnell an Popularität. Diese Plattformen werden es großen Finanzinstituten ermöglichen, auf einfache Weise ein einheitliches System zu schaffen.
DIESE PLATTFORMEN WERDEN EINE BESSERE DATENQUALITÄT UND EINE EFFIZIENTERE DATENVERWALTUNG ERMÖGLICHEN.
Da verschiedene Analyseplattformen von unterschiedlichen Abteilungen in Finanzunternehmen verwendet werden, ist es schwierig, Daten untereinander auszutauschen. Viele Datenquellen können genutzt werden, um große Datenmengen im Investmentbanking, im Privatkundengeschäft und im Direktbanking zu extrahieren.
Die vereinheitlichte Analyseplattform ermöglicht auf Wunsch die Erstellung von benutzerdefinierten Data-Science-Umgebungen. Datenwissenschaftler können ihre eigenen Arbeitsumgebungen erstellen und maschinelles Lernen mithilfe der Unified Analytics-Plattform problemlos im gesamten Unternehmen einsetzen.
Big Data im Finanzwesen: Big Data für Finanzdienstleistungen.
Big Data hält schnell Einzug in den Finanzdienstleistungssektor und spielt eine der wichtigsten Rollen bei der Geschäftsoptimierung. Die Finanzdienstleistungen liegen noch zurück.
Big Data ist eine bahnbrechende Kraft im Finanzsektor. Big Data verändert die Finanzdienstleistungen. Zu diesen Veränderungen gehören personalisierte Kundenerfahrungen durch Beratungsroboter, verbesserte Cybersicherheit zur Verhinderung von Datenschutzverletzungen und eine Verlagerung von Kreditbewertungen zu sozialen Bewertungen (Social Scores).
WENN SIE IM NEUEN ZEITALTER VON BIG DATA ERFOLGREICH SEIN WOLLEN, MÃœSSEN SIE IHR UNTERNEHMEN VON ANFANG AN FÃœHREN.
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