金融におけるビッグデータの応用

ビッグデータは、情報技術および大量の情報の収集と分析に関連する定量的方法の分野で人気のある新しいキャッチフレーズです。その低価格化に伴う計算能力の進歩は、ビッグデータプロジェクトをますます技術的に実行可能かつ経済的にしている。特に、クラウドコンピューティングの出現により、ビッグデータ分析のコストが多くの小規模企業の手の届く範囲に収まっています。小規模企業は、現在、独自のコンピューティングインフラストラクチャに多額の設備投資を行う必要はありません。

ビッグデータの増加に対応して、新しいキャリアカテゴリであるデータサイエンスが出現しました。

金融内のアプリケーション

金融業界、特に金融サービス業界では、ビッグデータが次のような用途で増えています。

1. 従業員の監視と監視
2. 保険引受人が保険料を設定するために使用し、貸付担当者が貸付決定を下すために使用する可能性がある予測モデル
3. 金融市場の方向性を予測するためのアルゴリズムの開発
4. 不動産などの非流動資産の価格設定

自動車保険

1980年代にまでさかのぼると、プログレッシブ保険の創設者は、個々の保険契約者の運転習慣に関するハードデータが収集され分析される日を楽しみにしていました。これにより、より正確なリスク測定とリスク評価、ひいてはより正確な保険料設定が可能になります。 2010年までに、必要なデータ収集技術が利用可能になり、今では100万人以上の顧客が車の中にブラックボックスを設置することに同意しました。

消費者クレジット

LendUpは、融資の決定を下すために、他のさまざまな情報源から得られたソーシャルネットワーク分析で、従来のFICOの信用格付けを補完します。たとえば、LendUpは、潜在的な借り手が頻繁に携帯電話番号を変更したかどうかを知りたがっており、これは悪いリスクを示している可能性があります。同社はまた、人々がどのようにしてオンラインで友人と対話するのかが、借り手としてのリスクについての強力な手がかりを提供すると考えています。最強で最も活発な社会的つながりと地域社会とのつながりを示す人々が、最高のリスクであるように思われます。

したがって、潜在的な借り手は、分析のために自分のFacebookアカウントを会社で利用できるようにするよう求められます。

一方、クレジットカード大手のCapitalOneは、1990年代に先進的なデータ収集と分析技術を使用してカードの見込み客を特定し、より確立されたライバルの多くを狙って大手プレーヤーとなりました。

中小企業向け融資

新規参入企業のKabbageは、予測モデルが潜在的な借り手と彼ら自身の顧客との間の関係の質を評価するために、ソーシャルメディア、eBay、UPSなどの多様な情報源を利用する、薄手の技術主導型企業です。

作物保険

Climate Corporationは農家のための作物保険を引き受けています。同社は長期にわたる気象パターンを予測し、保険料を設定するために巨大なシミュレーションを実行しています。

住宅ローン

JPモルガンチェースは、デフォルトの住宅ローンの結果として再評価された住宅および商業用不動産の許容販売価格を決定するためにビッグデータ分析を使用しています。秘密情報筋によると、この考えは、住宅ローンが実際にデフォルトになる前に、現地の経済情勢と不動産市場を評価して合理的な販売価格を提案することです。これらの提案された販売価格が正確に設定されているならば、債務不履行からの地元の不動産市場への混乱、買い戻しおよび銀行による売却は理論的に最小にされるべきです。

さらに、売却前に銀行が資産を保有することを余儀なくされる期間は最小限に抑える必要があります。

その一方で、疑わしいテロリストによって利用される偽のアイデンティティを発見するための技術的専門知識をCIAに提供している企業は、その技術が信用評価などの分野でクレジットビジネスに適用できる方法についてJPMorgan Chaseとの議論に従事していることを認めています。マーケティング。