Jak duże zbiory danych zmieniły finanse

Co to jest Big Data?

Ogromne rozprzestrzenianie się danych i rosnąca złożoność technologiczna wciąż zmieniają sposób, w jaki działają i konkurują branże. W ciągu ostatnich kilku lat 90 procent danych na świecie powstało w wyniku tworzenia 2,5 tryliona bajtów danych  dziennie. Ten szybki wzrost i przechowywanie,powszechnie określane jako duże zbiory danych, stwarza możliwości gromadzenia, przetwarzania i analizy ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.

Jak działa Big Data

Podążając za 4 V big data, organizacje wykorzystują dane i analizy, aby uzyskać cenny wgląd w podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Branże, które przyjęły wykorzystanie dużych zbiorów danych, obejmują między innymiSzacuje 84 procent przedsiębiorstw wierzyć tych bez strategii analityki ryzykujemy utratą przewagi konkurencyjnej na rynku.

W szczególności usługi finansowe szeroko przyjęły analitykę dużych zbiorów danych, aby podejmować lepsze decyzje inwestycyjne i zapewniać spójne zwroty. W połączeniu z dużymi zbiorami danych handel algorytmiczny wykorzystuje ogromne dane historyczne ze złożonymi modelami matematycznymi w celu maksymalizacji zwrotów z portfela. Dalsze przyjmowanie dużych zbiorów danych nieuchronnie zmieni krajobraz usług finansowych. Jednak wraz z widocznymi korzyściami nadal istnieją poważne wyzwania związane ze zdolnością big data do uchwycenia rosnącej ilości danych.

4 V Big Data

4 V mają fundamentalne znaczenie dla dużych zbiorów danych: objętość, różnorodność, prawdziwość i prędkość. W obliczu rosnącej konkurencji, ograniczeń regulacyjnych i potrzeb klientów, instytucje finansowe poszukują nowych sposobów wykorzystania technologii w celu zwiększenia wydajności. W zależności od branży firmy mogą wykorzystywać pewne aspekty dużych zbiorów danych, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.

Prędkość to szybkość, z jaką dane muszą być przechowywane i analizowane. New York Stock Exchange rejestruje 1 terabajt danych każdego dnia. Szacuje się, że do 2016 r. Istniało około 18,9 miliarda połączeń sieciowych, z około 2,5 połączeniami na osobę na Ziemi. Instytucje finansowe mogą wyróżnić się na tle konkurencji skupiając się na wydajnym i szybkim przetwarzaniu transakcji.

Duże zbiory danych można podzielić na dane nieustrukturyzowane lub ustrukturyzowane. Dane nieustrukturyzowane to informacje, które są niezorganizowane i nie mieszczą się w z góry określonym modelu. Obejmuje to dane zebrane ze źródeł mediów społecznościowych, które pomagają instytucjom zebrać informacje o potrzebach klientów. Dane strukturalne składają się z informacji już zarządzanych przez organizację w relacyjnych bazach danych i arkuszach kalkulacyjnych. W rezultacie różne formy danych muszą być aktywnie zarządzane w celu podejmowania lepszych decyzji biznesowych.

Rosnąca ilość danych rynkowych stanowi duże wyzwanie dla instytucji finansowych. Oprócz obszernych danych historycznych, banki i rynki kapitałowe muszą aktywnie zarządzać danymi giełdowymi. Podobnie banki inwestycyjne i firmy zarządzające aktywami wykorzystują obszerne dane do podejmowania rozsądnych decyzji inwestycyjnych. Firmy ubezpieczeniowe i emerytalne mogą uzyskać dostęp do wcześniejszych informacji o polisach i roszczeniach w celu aktywnego zarządzania ryzykiem.

Handel algorytmiczny

Handel algorytmiczny stał się synonimem dużych zbiorów danych ze względu na rosnące możliwości komputerów. Zautomatyzowany proces umożliwia programom komputerowym wykonywanie transakcji finansowych z szybkością i częstotliwością, których nie jest w stanie dokonać człowiek. W modelach matematycznych handel algorytmiczny zapewnia transakcje realizowane po najlepszych możliwych cenach i terminowe składanie transakcji oraz ogranicza błędy ręczne spowodowane czynnikami behawioralnymi.

Instytucje mogą skuteczniej ograniczać algorytmy w celu uwzględniania ogromnych ilości danych, wykorzystując duże ilości danych historycznych do strategii analizy historycznej, tworząc w ten sposób mniej ryzykowne inwestycje. Pomaga to użytkownikom zidentyfikować przydatne dane do zachowania, a także dane o niskiej wartości do odrzucenia. Biorąc pod uwagę, że algorytmy można tworzyć za pomocą ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, włączenie wiadomości w czasie rzeczywistym, mediów społecznościowych i danych giełdowych w jednym silniku algorytmicznym może generować lepsze decyzje handlowe. W przeciwieństwie do podejmowania decyzji, na które mogą wpływać różne źródła informacji, ludzkie emocje i uprzedzenia, transakcje algorytmiczne są przeprowadzane wyłącznie na podstawie modeli i danych finansowych.

Doradcy Robo używają teorii nowoczesnego portfela, która zazwyczaj popiera inwestycje długoterminowe w celu utrzymania stałych zwrotów i wymaga minimalnej interakcji z ludzkimi doradcami finansowymi.

Wyzwania

Mimo że branża usług finansowych w coraz większym stopniu wykorzystuje duże zbiory danych, nadal istnieją poważne wyzwania w tej dziedzinie. Co najważniejsze, gromadzenie różnych nieustrukturyzowanych danych wspiera obawy o prywatność. Dane osobowe dotyczące podejmowania decyzji przez daną osobę można gromadzić za pośrednictwem mediów społecznościowych, e-maili i kart zdrowia.

W szczególności w usługach finansowych większość krytyki dotyczy analizy danych. Sama ilość danych wymaga większego wyrafinowania technik statystycznych w celu uzyskania dokładnych wyników. W szczególności krytycy przeceniają sygnał do szumu jako wzorców fałszywych korelacji, reprezentujących statystycznie solidne wyniki wyłącznie przez przypadek. Podobnie algorytmy oparte na teorii ekonomii zwykle wskazują na długoterminowe możliwości inwestycyjne ze względu na trendy w danych historycznych. Skuteczne uzyskiwanie wyników wspierających krótkoterminową strategię inwestycyjną jest nieodłącznym wyzwaniem dla modeli predykcyjnych.

Podsumowanie

Big data wciąż zmienia krajobraz różnych branż, w szczególności usług finansowych. Wiele instytucji finansowych stosuje analitykę Big Data w celu utrzymania przewagi konkurencyjnej. Dzięki ustrukturyzowanym i nieustrukturyzowanym danym złożone algorytmy mogą wykonywać transakcje przy użyciu wielu źródeł danych. Ludzkie emocje i uprzedzenia można zminimalizować dzięki automatyzacji; Jednak handel z analizą dużych zbiorów danych wiąże się z określonymi wyzwaniami. Uzyskane dotychczas wyniki statystyczne nie zostały w pełni uwzględnione ze względu na względną nowość w tej dziedzinie. Jednak wraz ze wzrostem tendencji usług finansowych do dużych zbiorów danych i automatyzacji, wyrafinowanie technik statystycznych zwiększy dokładność.