Как Big Data используются в финансовом секторе
Цифровизация бизнеса создала огромный поток неструктурированных данных, который постоянно увеличивается всё с большей скоростью. Вся эта информация называется Big Data или Большие данные. Финансовые учреждения одни из главных держателей подобной цифровой информации. В условиях постоянно меняющейся ситуации банкам, микро-кредитным компаниям и другим финансовым учреждениям важно очень быстро реагировать. Сделать это вовремя можно только с помощью технологий Больших данных. Это помогает открывать новые рыночные возможности и вводить новые конкурентные преимущества. Рассказываем, в чем ценность Больших данных для финансового бизнеса, и как они влияют на жизнь клиентов и внутренние бизнес-процессы.
Во-первых, неструктурированность Больших данных толкает компании к разработке и внедрению сложных IT-решений. Сложность работы с Большими данными заключается в том, как хранится и обрабатывается разрозненная информация. Поэтому внедряемые IT-решения базируются на облачных технологиях. Это значительно меняет внутренние бизнес-процессы, потому что многие этапы принятия финансовых решений автоматизируются за счет облачных вычислений и анализа данных.
Во-вторых, в процессе анализа серьезную роль начинает играть машинное обучение. На основе этой технологии Большие данные становятся источником для анализа изменяемой информации, а значит, помогают быстрее реагировать на внешние изменения. Если быть конкретнее, то машинное обучение в паре с Большими данными учитывает в процессе принятия финансовых решений политическую и социальную ситуацию. В основном это используется для анализа цен на акции на фондовых рынках.
В-третьих, Большие данные — эффективный инструмент для борьбы с мошенничеством. Это касается мошеннических операций с банковскими картами, в том числе и кредитными. Сценарии использования банковских карт тоже являются частью Больших данных. Машинный анализ этих сценариев фиксирует привычные шаблоны поведения владельца, и если какие-то действия с картами будут значительно отличаться от устоявшегося шаблона, то для банка, который выпустил карту, это станет тревожным сигналом. Подозревая мошенническую активность, банк может приостановить работу карты и уведомить ее владельца. Другая схема защиты от мошенничества заключается в том, каким образом Большие данные помогают принимать решения о выдаче ссуд, займов и кредитов. Анализируя историю получения кредитов, данные по выплатам и другую информацию, Большие данные помогают принимать решения о выдаче или отказе кредитных средств. Более того, Большие данные не только защищают банки от неплатежеспособных или недобросовестных клиентов, они также защищают людей, которые не намеревались получать кредиты в банках, но получили их от лица мошенников.
В использовании Больших данных в финансовых учреждениях есть и сложности. Так как сам по себе финансовый сектор не всегда базировался на цифровых технологиях, а лишь стал их внедрять с появлением доступных решений, то многим учреждениям требуются серьезные вливания средств, чтобы обеспечить техническую базу для эффективного применения Больших данных в работе. К сложностям относятся и тот факт, что Большие данные формируются из разных источников, информация в которых иногда может не совпадать. Тем не менее текущее развитие технологий в финансовом секторе и Больших данных как отдельной технологии уже позволяют их эффективно внедрять в работу и создавать лучшие условия для обслуживания клиентов.
В Казахстане профессиональным интегратором облачных технологий и технологий Больших данных является компания Beeline. На официальном сайте компании можно узнать больше об инструментах, которые уже сейчас доступны финансовым компаниям Казахстана. Эти инструменты позволяют анализировать чрезвычайно большие наборы данных, которые помогают выявлять закономерности и тенденции, особенно касающиеся человеческого поведения.