Каковы наиболее распространенные приложения для обработки данных в финансовой индустрии? Узнайте больше в этой статье.
Нельзя отрицать, что большие данные изменили то, как мы ведем бизнес. Потрясение, которое оно вызвало в мировом финансовом секторе, является, пожалуй, лучшей иллюстрацией этого. Финансы, как одна из первых компаний, которая полностью внедрила большие данные, извлекли большую выгоду из цифровой революции. От автоматизированного ценообразования до индивидуального онлайн-банкинга — теперь у них есть все. И что в центре всего этого? Специалисты по обработке и анализу данных и большие данные Давайте рассмотрим девять лучших приложений для обработки данных в банковском бизнесе в знак уважения к этим чудодейственным волшебникам.
1. Статистика фондового рынка в режиме реального времени
Еще до цифровой эпохи данные играли значительную роль на фондовом рынке. Раньше для отслеживания того, какие акции покупать и продавать, требовался ручной анализ исторических данных. Это позволило инвесторам сделать наилучший выбор, но это был ошибочный метод. Он не учитывал волатильность рынка, поэтому трейдеры могли полагаться только на тщательно собранные и измеренные данные, а также на собственную интуицию. Неудивительно, что плохие инвестиционные решения, основанные на устаревших данных, были широко распространены.
Сегодня специалисты по финансовым данным (практически) устранили задержку данных, используя технические достижения, предоставляя нам стабильный доступ к информации в режиме реального времени. Трейдеры теперь могут получать информацию о фондовом рынке в режиме реального времени, используя конвейеры динамических данных. Они могут значительно лучше выбирать, какие акции покупать и продавать, отслеживая транзакции в режиме реального времени, что значительно снижает погрешность. Как мы увидим, технологии реального времени оказали влияние на финансовый сектор.
2. Алгоритмическая торговля
Целью торговли на фондовом рынке является покупка дешевых акций, а затем их продажа с прибылью. Это влечет за собой анализ предыдущих и текущих рыночных моделей, чтобы определить, какие акции могут вырасти или упасть в цене. Трейдеры фондового рынка должны действовать быстро, чтобы максимизировать прибыль, покупая и продавая акции раньше конкурентов. Раньше это делалось вручную. Однако ситуация изменилась с появлением больших данных и аналитики в реальном времени. Способность (и необходимость) торговать гораздо быстрее является результатом понимания в реальном времени. Скорость торговли в конечном итоге превзошла то, с чем могли справиться люди.
Именно здесь на помощь приходит алгоритмическая торговля. Специалисты по финансовым данным создали совершенно новый вид торговли: высокочастотную торговлю, использующую алгоритмы машинного обучения, обученные на существующих данных (HFQ). Покупка и продажа теперь могут происходить с головокружительной скоростью благодаря автоматизации процесса. Действительно, используемые алгоритмы настолько быстры, что породили новую рыночную практику. Это известно как «совместное размещение» и подразумевает размещение компьютеров в центрах обработки данных как можно ближе к фондовой бирже (часто в одном и том же помещении). Это сокращает время, необходимое для совершения сделки, на доли секунды, но эти доли секунды позволяют инвесторам опережать конкурентов. Это очень здорово!
3. Автоматизированное управление рисками
Цель управления финансовыми рисками — защитить бизнес от потенциальных опасностей. Кредитный риск (например, «не оплатит ли этот клиент платежи по карте?») и рыночный риск (например, «лопнет ли жилищный пузырь?») — два примера потенциальных опасностей. Инфляционный риск, юридический риск и т. д. являются примерами других видов риска. По сути, все, что может оказать негативное влияние на способность финансового учреждения функционировать или зарабатывать, является риском.
Управление рисками в своей самой базовой форме включает в себя три задачи: распознавание рисков, мониторинг рисков и выбор того, какие риски следует решать в первую очередь. На первый взгляд это может показаться простым, но если учесть все факторы риска и их взаимодействие, все становится чрезвычайно сложно. Это может означать разницу между финансовым успехом и неудачей. Неудивительно, что специалисты по данным играют решающую роль в решении этих проблем, и они сделали это с помощью машинного обучения (ML).
Алгоритмы машинного обучения снижают риск человеческой ошибки, автоматизируя обнаружение, мониторинг и приоритизацию рисков. Они также учитывают широкий спектр источников данных (от финансовых данных до рыночных данных и данных о клиентах в социальных сетях), оценивая взаимодействие этих источников. Это стало искусством, чтобы понять это правильно. Компании-эмитенты кредитных карт, например, теперь могут надежно определять благонадежность потенциального клиента с помощью автоматизированных инструментов управления рисками, даже если у них нет полной финансовой истории клиента.
Одним из преимуществ этих алгоритмов является то, что они улучшаются со временем. Управление рисками на основе искусственного интеллекта и интеллектуальный андеррайтинг могут обнаруживать корреляции, которые могут пропустить только люди. В этом сила машинного обучения. Хотя эти подходы являются относительно новыми в финансовой индустрии, их потенциал в будущем огромен.
4. Обнаружение мошенничества
Мошенничество с кредитными картами, фальсификация страховых случаев и организованная преступность — вот лишь несколько примеров финансового мошенничества. Для любого финансового учреждения крайне важно оставаться на вершине мошенничества. Это больше, чем просто избежание финансовых потерь; это также о построении доверия. Банки несут ответственность за обеспечение сохранности средств своих клиентов.
Аналитика в реальном времени снова приходит на помощь. Специалисты по данным могут обнаруживать аномалии или неожиданные тенденции в режиме реального времени, используя интеллектуальный анализ данных и искусственный интеллект (ИИ). Затем учреждение уведомляется о необычном поведении, и подозрительное поведение автоматически блокируется специально созданными алгоритмами. Мошенничество с кредитными картами является наиболее ярким примером этого. Например, если ваша карта используется в неожиданном месте или снятие средств осуществляется по схеме, аналогичной той, которую используют мошенники, компания, выпускающая вашу кредитную карту, может заблокировать вашу карту и уведомить вас о том, что что-то не так, прежде чем вы это поймете.
Такие люди, как вы и я, могут извлечь выгоду из распознавания этого типа аберрантного поведения, но обнаружение мошенничества выходит далеко за рамки этого. Машинное обучение может помочь обнаружить более крупные закономерности необычного поведения, например взлом нескольких компаний одновременно. Это могло бы помочь банкам в обнаружении кибератак и организованной преступности, возможно, сэкономив миллионы долларов.
5. Потребительская аналитика
Понимание поведения потребителей имеет решающее значение для принятия оптимальных решений любым банком или поставщиком финансовых услуг. И как лучше всего узнать своих клиентов? Вы уже догадались: через их информацию. Для разработки очень сложных профилей специалисты по финансовым данным все чаще используют сегментацию рынка (разбивая клиентов по точным демографическим характеристикам). Банки, страховые компании, пенсионные фонды и компании, занимающиеся кредитными картами, могут получать очень точную информацию, комбинируя многочисленные источники данных и используя демографические данные, такие как возраст и географическое положение.
На основе этой информации они могут изменить свои стратегии прямого маркетинга и управления взаимоотношениями с клиентами. Это может повлечь за собой использование данных для увеличения продаж определенных продуктов или улучшения обслуживания клиентов.
Аналитика клиентов также позволяет компаниям рассчитать так называемую «жизненную ценность клиента» — число, которое прогнозирует чистую прибыль клиента за все прошлые, настоящие и будущие взаимодействия с компанией. Клиенты будут хорошо заботиться, если это значение высокое! Это служит хорошим напоминанием о том, что, хотя клиент всегда может быть прав, понимание данных часто используется в интересах компании!
6. Персонализированные услуги
Люди должны были делать все свои банковские операции в реальном банке до Интернета. По сегодняшним меркам это казалось неэффективным, но это означало, что люди узнали своего управляющего банком. Эти отношения стали гораздо более транзакционными, когда клиентский опыт переместился в онлайн. Это личное прикосновение исчезло. Банки уже давно пытаются понять, как оставаться личными и актуальными в эпоху цифровых технологий. Однако аналитика данных снова приходит на помощь!
Удовлетворенный потребитель отлично подходит для бизнеса, поэтому в индивидуальных услугах особое внимание уделяется заботе о клиентах. Если вы когда-либо использовали интернет-банкинг, вы знаете, что существует множество доступных специализированных опций. И все это основано на статистике. Их можно разделить на три категории.
Предписывающая персонализация является первой. Этот метод предвосхищает потребности клиентов на основе предыдущих данных и предпочтений. Обычно это контролируется алгоритмами, основанными на правилах, которые реагируют на взаимодействие с клиентом.
Настройка в реальном времени — это второй тип. При этом используются как исторические, так и текущие данные для изменения взаимодействия с клиентом по мере его возникновения (например, если вам рекомендуют продукт или услугу при совершении онлайн-покупки).
7. Оптимизация ценообразования и доходов
Способность формировать ценообразование в зависимости от контекста, в котором клиенты сталкиваются с ним, называется оптимизацией ценообразования. Большинство банков и страховых компаний используют большие отделы продаж, которые продают сложную сеть продуктов и услуг. Они могут быть не информированы о продуктах, доступных в других подразделениях компании, если работают изолированно. Поскольку отделы продаж часто мотивированы прибылью, им проще полагаться на личный опыт, а не на идеи, основанные на данных.
Специалисты по финансовым данным могут помочь получить прибыль и свести к минимуму трудности для этих отделов продаж, используя различные данные из таких источников, как опросы, предыдущие цены на продукты и истории продаж.
На практике, как это работает? С другой стороны, расширенная аналитика машинного обучения может выполнять тесты в различных ситуациях (например, объединять ли услуги вместе или предлагать их по отдельности), помогая командам разрабатывать более разумные планы. Специалисты по финансовым данным также позаботятся о том, чтобы эти алгоритмы хорошо работали с системами компании, извлекая данные по мере необходимости для автоматизации большей части процесса. В результате продавцы могут сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего: на продажах! Хотя это может показаться циничным, оптимизация ценообразования в конечном итоге дает клиентам то, что они желают (отличную ценность), увеличивая при этом прибыль организации. Все выходят на первое место.
8. Разработка продукта
Компании Fintech (финансовые технологии) являются одними из самых быстрорастущих пользователей науки о данных в финансовом бизнесе. Этот зарождающийся сектор экономики развился совсем недавно, но он быстро извлек выгоду из более медленных темпов изменений, преобладающих в более крупных и менее гибких финансовых учреждениях (таких как старые банки). Финтех-компании внедряются с прорывным мышлением стартапов, обеспечивая захватывающие прорывы гораздо быстрее, чем глобальные предприятия могут справиться.
В то время как несколько финтех-компаний разработали цифровые банки, другие концентрируются на определенных технологических областях, прежде чем продавать их. Финтех, основанный на науке о данных, включает в себя блокчейн и криптовалюты, мобильные платежные платформы, торговые приложения на основе аналитики, инструменты кредитования и страховые решения на основе искусственного интеллекта, и это лишь несколько примеров.
9. Общее управление данными
Финансовые фирмы, как уже говорилось ранее, имеют доступ к огромным объемам данных. Мобильные разговоры, данные из социальных сетей, финансовые транзакции, отчеты о рынке… возможности безграничны. Это не то, что многие считают, но банковский бизнес, помимо гигантов социальных сетей, имеет доступ к большему количеству наших данных, чем почти любая другая компания. При правильном использовании эти золотые прииски данных могут дать важную информацию о финансовом бизнесе. Однако правильное использование этих данных — это только полдела.
Хотя большая часть данных оцифрована, большая их часть неструктурирована. Навести порядок в этом хаосе непросто, особенно с учетом постоянного поступления данных в режиме реального времени. В то время как первые восемь пунктов в нашем списке были сосредоточены на привлекательных результатах этого путешествия по науке о данных, управление данными в финансах — это масштабное мероприятие и себя. Потребуется команда специалистов по данным, которые могут проектировать хранилища данных, анализировать данные, понимать сложности сектора и придумывать новые способы борьбы с ними. Эффективное управление финансовыми данными требует привлечения инженеров данных и архитекторов данных (которые обрабатывают сами данные).
