Как большие данные изменили финансы

Что такое большие данные?

Огромное распространение данных и возрастающие технологические сложности продолжают преобразовывать способы работы и конкуренции в отраслях.За последние несколько лет 90 процентов данных в мире были созданы в результате ежедневногосоздания 2,5 квинтиллионов байтов данных.Этот быстрый рост и хранение,обычно называемый большими данными, создает возможности для сбора, обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных.

Как работают большие данные

Следуя 4 принципам больших данных, организации используют данные и аналитику, чтобы получить ценную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений.Отрасли, которые приняли использование больших данных, включаютоценкам, 84 процента предприятий считают, что те, у кого нет аналитической стратегии, рискуют потерять конкурентное преимущество на рынке.

В частности, финансовые службы широко применяют аналитику больших данных, чтобы принимать более обоснованные инвестиционные решения и получать стабильную прибыль. В сочетании с большими данными алгоритмическая торговля использует обширные исторические данные со сложными математическими моделями, чтобы максимизировать доходность портфеля. Продолжающееся внедрение больших данных неизбежно изменит ландшафт финансовых услуг. Однако, наряду с очевидными преимуществами, остаются серьезные проблемы, связанные со способностью больших данных захватывать растущий объем данных.

4 V больших данных

Четыре V имеют фундаментальное значение для больших данных: объем, разнообразие, достоверность и скорость. Столкнувшись с растущей конкуренцией, нормативными ограничениями и потребностями клиентов, финансовые учреждения ищут новые способы использования технологий для повышения эффективности. В зависимости от отрасли компании могут использовать определенные аспекты больших данных для получения конкурентного преимущества.

Скорость — это скорость, с которой данные должны храниться и анализироваться. Нью -Йоркская фондовая биржа захватывает 1 терабайт информации каждый день.К 2016 году насчитывалось около 18,9 миллиарда сетевых подключений, из которых примерно 2,5 подключения на человека на Земле.  Финансовые учреждения могут отличаться от конкурентов, сосредоточившись на эффективной и быстрой обработке сделок.

Большие данные можно разделить на неструктурированные и структурированные. Неструктурированные данные — это неорганизованная информация, не подпадающая под заранее заданную модель. Сюда входят данные, собранные из источников в социальных сетях, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в реляционных базах данных и электронных таблицах. В результате необходимо активно управлять различными формами данных, чтобы принимать более обоснованные бизнес-решения.

Растущий объем рыночных данных представляет собой большую проблему для финансовых учреждений. Наряду с обширными историческими данными, банковскому делу и рынкам капитала необходимо активно управлять данными тикеров. Точно так же инвестиционные банки и фирмы по управлению активами используют объемные данные для принятия обоснованных инвестиционных решений. Страховые и пенсионные компании могут получить доступ к прошлой политике и информации о претензиях для активного управления рисками.

Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля стала синонимом больших данных из-за растущих возможностей компьютеров. Автоматизированный процесс позволяет компьютерным программам выполнять финансовые сделки со скоростью и частотой, недоступными для трейдера-человека. В рамках математических моделей алгоритмическая торговля обеспечивает совершение сделок по наилучшим возможным ценам и своевременное размещение сделок, а также снижает количество ручных ошибок из-за поведенческих факторов.

Учреждения могут более эффективно сокращать алгоритмы для включения огромных объемов данных, используя большие объемы исторических данных для тестирования стратегий на исторических данных, тем самым создавая менее рискованные инвестиции. Это помогает пользователям идентифицировать полезные данные, которые нужно сохранить, а также малоценные данные, которые нужно выбросить. Учитывая, что алгоритмы могут быть созданы на основе структурированных и неструктурированных данных, объединение новостей в реальном времени, данных из социальных сетей и акций в одном алгоритмическом механизме может способствовать принятию более эффективных торговых решений. В отличие от принятия решений, на которое могут влиять различные источники информации, человеческие эмоции и предубеждения, алгоритмические сделки выполняются исключительно на основе финансовых моделей и данных.

Советники Robo используют инвестиционные основываются на теории современного портфеля, которая обычно поддерживает долгосрочные инвестиции для поддержания стабильной доходности и требует минимального взаимодействия с человеческими финансовыми консультантами.

Вызовы

Несмотря на то, что индустрия финансовых услуг все больше и больше использует большие данные, в этой области все еще существуют серьезные проблемы. Что наиболее важно, сбор различных неструктурированных данных поддерживает проблемы конфиденциальности. Личная информация может быть собрана о принятии решения человеком через социальные сети, электронную почту и медицинские записи.

В частности, в сфере финансовых услуг большая часть критики падает на анализ данных. Огромный объем данных требует более сложных статистических методов для получения точных результатов. В частности, критики переоценивают сигнал к шуму как образцы ложных корреляций, представляющих статистически надежные результаты чисто случайно. Аналогичным образом алгоритмы, основанные на экономической теории, обычно указывают на долгосрочные инвестиционные возможности из-за тенденций в исторических данных. Эффективное получение результатов, поддерживающих краткосрочную инвестиционную стратегию, является неотъемлемой частью прогнозных моделей.

Суть

Большие данные продолжают трансформировать ландшафт различных отраслей, особенно финансовых услуг. Многие финансовые учреждения внедряют аналитику больших данных, чтобы поддерживать конкурентное преимущество. С помощью структурированных и неструктурированных данных сложные алгоритмы могут выполнять сделки с использованием ряда источников данных. Человеческие эмоции и предвзятость можно свести к минимуму с помощью автоматизации; Однако торговля с использованием анализа больших данных имеет свой собственный специфический набор проблем. Статистические результаты, полученные до сих пор, не были полностью приняты из-за относительной новизны этой области. Однако по мере того, как финансовые услуги стремятся к большим данным и автоматизации, сложность статистических методов повысит точность.