Modul în care Big Data a schimbat finanțele

Ce este Big Data?

Vasta proliferare a datelor și complexitatea tehnologică în creștere continuă să transforme modul în care operează și concurează industriile.În ultimii ani, 90 la sută din datele din lume au fost create ca urmare a creării zilnicea 2,5 quintilioane de octeți de date. Denumită în mod obișnuit big data, această creștere rapidă și stocare creează oportunități pentru colectarea, procesarea și analiza datelor structurate și nestructurate.

Cum funcționează Big Data

În urma celor 4 V de date mari, organizațiile folosesc date și analize pentru a obține informații valoroase pentru a informa deciziile de afaceri mai bune. Industriile care au adoptat utilizarea datelor mari includestimează că 84% dintre întreprinderi consideră că cei fără strategie de analiză riscă să piardă un avantaj competitiv pe piață.

Serviciile financiare, în special, au adoptat pe scară largă analiza big data pentru a informa deciziile de investiții mai bune cu randamente consistente. Împreună cu big data, tranzacționarea algoritmică folosește date istorice vaste cu modele matematice complexe pentru a maximiza rentabilitățile portofoliului. Adoptarea continuă a datelor mari va transforma inevitabil peisajul serviciilor financiare. Cu toate acestea, împreună cu beneficiile sale aparente, rămân provocări semnificative în ceea ce privește capacitatea datelor mari de a capta volumul de date în creștere.

4 V de Big Data

Cele 4 V sunt fundamentale pentru datele mari: volum, varietate, veridicitate și viteză. În fața concurenței în creștere, a constrângerilor de reglementare și a nevoilor clienților, instituțiile financiare caută noi modalități de a utiliza tehnologia pentru a obține eficiență. În funcție de industrie, companiile pot folosi anumite aspecte ale datelor mari pentru a obține un avantaj competitiv.

Viteza este viteza cu care datele trebuie stocate și analizate. New York Stock Exchange surprinde 1 terabyte de informații înfiecare zi. Până în 2016, existau aproximativ 18,9 miliarde de conexiuni de rețea, cu aproximativ 2,5 conexiuni per persoană pe Pământ.  Instituțiile financiare se pot diferenția de concurență concentrându-se pe procesarea eficientă și rapidă a tranzacțiilor.

Datele mari pot fi clasificate ca date nestructurate sau structurate. Datele nestructurate sunt informații neorganizate și care nu se încadrează într-un model prestabilit. Aceasta include date colectate din surse de socializare, care ajută instituțiile să adune informații despre nevoile clienților. Datele structurate constau în informații gestionate deja de organizație în baze de date relaționale și foi de calcul. Drept urmare, diferitele forme de date trebuie gestionate activ pentru a informa deciziile comerciale mai bune.

Volumul în creștere al datelor de piață reprezintă o mare provocare pentru instituțiile financiare. Împreună cu vastele date istorice, piețele bancare și de capital trebuie să gestioneze în mod activ datele ticker. La fel, băncile de investiții și firmele de administrare a activelor folosesc date voluminoase pentru a lua decizii de investiții solide. Firmele de asigurări și pensii pot accesa informațiile anterioare privind politica și creanțele pentru gestionarea activă a riscurilor.

Comerț algoritmic

Tranzacția algoritmică a devenit sinonimă cu datele mari datorită capacităților tot mai mari ale computerelor. Procesul automat permite programelor de calculator să execute tranzacții financiare la viteze și frecvențe pe care un comerciant uman nu le poate. În cadrul modelelor matematice, tranzacționarea algoritmică oferă tranzacții executate la cele mai bune prețuri posibile și plasarea tranzacțiilor în timp util și reduce erorile manuale datorate factorilor comportamentali.

Instituțiile pot reduce mai eficient algoritmii pentru a încorpora cantități masive de date, valorificând volume mari de date istorice pentru strategiile de backtest, creând astfel investiții mai puțin riscante. Acest lucru îi ajută pe utilizatori să identifice date utile de păstrat, precum și date de valoare mică de aruncat. Având în vedere că algoritmii pot fi creați cu date structurate și nestructurate, încorporarea știrilor în timp real, a rețelelor sociale și a datelor de stoc într-un singur motor algoritmic poate genera decizii de tranzacționare mai bune. Spre deosebire de luarea deciziilor, care poate fi influențată de surse variate de informații, emoții și părtiniri umane, tranzacțiile algoritmice sunt executate exclusiv pe modele și date financiare.

Consilierii Robo folosesc teoria portofoliului modern, care susține de obicei investițiile pe termen lung pentru a menține rentabilități consistente și necesită o interacțiune minimă cu consilierii financiari umani.

Provocări

În ciuda îmbrățișării tot mai mari a industriei serviciilor financiare de date mari, există încă provocări semnificative în domeniu. Cel mai important, colectarea diferitelor date nestructurate susține preocupările legate de confidențialitate. Informațiile personale pot fi colectate despre luarea deciziilor unei persoane prin intermediul rețelelor sociale, e-mailurilor și dosarelor medicale.

În special în cadrul serviciilor financiare, majoritatea criticilor revin analizei datelor. Volumul mare de date necesită o mai mare sofisticare a tehnicilor statistice pentru a obține rezultate exacte. În special, criticii depășesc semnalul la zgomot ca modele de corelații false, reprezentând rezultate robuste statistic pur întâmplător. De asemenea, algoritmii bazați pe teoria economică indică de obicei oportunități de investiții pe termen lung din cauza tendințelor din datele istorice. Producerea eficientă de rezultate care susțin o strategie de investiții pe termen scurt sunt provocări inerente în modelele predictive.

Linia de fund

Big data continuă să transforme peisajul diferitelor industrii, în special serviciile financiare. Multe instituții financiare adoptă analize de date mari pentru a menține un avantaj competitiv. Prin intermediul datelor structurate și nestructurate, algoritmii complexi pot executa tranzacții folosind o serie de surse de date. Emoția și părtinirea umană pot fi reduse la minimum prin automatizare; totuși, tranzacționarea cu analize de date mari are propriul său set specific de provocări. Rezultatele statistice produse până acum nu au fost pe deplin acceptate din cauza noutății relative a domeniului. Cu toate acestea, pe măsură ce serviciile financiare se orientează către big data și automatizare, sofisticarea tehnicilor statistice va crește precizia.