改变大数据金融机构3种方式

大数据和金融服务是天然的比赛 – 毕竟，什么也没有生产，没有实物产品销售，数据是基岩行业是建立在。最重要的是，大部分业务是定量的 – 他们主要经营老式的数字 – 最简单的数据记录和分析。

但其中也存在一个问题 – 因为它的简单，几乎任何人都可以做到这一点。所以，如果你是一个炙手可热的金融神童希望提高你的雇主的利润（并确保自己一个不错的丰厚的奖金），你需要一个竞争优势。大数据是给金融公司这一优势，在三种不同的方式。

1.数据为基础的市场分析和交易决策

计算机可以在做一些类型的人比决定要好得多。他们计算更快速，使更少的逻辑错误，并没有投入感情。这也就是为什么一段时间，现在大部分的交易对金融市场已经进行了旨在购买或不从人输入出售算法。

高频交易（HFT）是常见的例子 – 自世纪之交它的存在了，并涉及计算机制造数百，数千或数百万的交易，往往只是让每一个微小的利润。但是，当然，数以百万计的微小的利润很快加起来一个非常大的！

听起来不错吧？好吧，HFT也不是没有批评。但是，从这种交易的最后几年的利润已经开始下降。这部分是由于较少动荡的市场状况 – 当有较少的价值剧烈波动，必须作出的金额下跌。但它也因饱和。当更多的人使用的是先进的技术，它消除了低效率的系统，该系统成为整体更高效 – 这意味着有更少的钱要采取的低效率的优势进行。

这意味着金融公司寻找出人头地必须开发更多的创造性和创新方式使用数据来预测未来，制定出哪些公司会扭亏为盈，且商品的人将购买和销售。

金融业产生的原始的，可量化的数据山 – 今天每一个金融交易记录，并添加到数据池的可用数据的科学家一起工作的法宝。

在过去，它已全部得到关于速度 – 主要的好处是技术为业界带来了监控和变化的世界金融市场尽快作出回应，一遍又一遍的能力。这给了金融机构的优势超过其竞争对手，使他们能够回到更高的利润向股东和投资者。

结构化数据是为这个完美的 – 但与高频交易利润下降很快（在其高峰期在2009年全行业取得了各地十亿5美元股票交易，这被认为，到2013年已经下降到$ 1十亿）分析师在别处寻找的洞察力，会给他们的边缘 – 而这往往意味着非结构化数据。

交易员和贷款人都在寻找更好的方法来使信息络绎不绝的感觉 – 从对社交媒体目击者新闻报道 – 工作，如何真实世界的事件将转化为市场的运动，并增加交易和投资利润。

当然，如果有金融行业内的一个不变的，那就是时不时，事情会去可怕的错误。这方面的一个著名的大数据相关的例子是被称为“散列碰撞”。在2013年4月，一个黑客访问美联社Twitter账户，并推说，奥巴马已经受伤的恐怖袭击。自动化系统的反应，因为他们编程，大概假设第三次世界大战即将爆发，并开始抛售股票 – 导致的损失达136十亿的市场。

物联网将有望改善-财政刺激肯定是存在的，和新服务不断涌现-即HedgeChatter其承诺的预测大于前所未有的精度，通过监控成千上万的社交媒体输出“影响力”，扫描他们在历史上导致了市场走势的关键词。

2.基于数据的客户洞察

除了试图改善他们预期市场反应的方式，银行正在寻求利用大数据变得更加以客户为中心。这也意味着窃听到非结构化数据的里姆斯 – 生活资讯，社交媒体活动，客户反馈和支持请求，例如，以提高客户保留和收购。

其中第一个这样做，其结果报告的基础是在新加坡海外，中国银行（OCBC）。从2005年开始，他们投入的地方根据他们的调查结果，这导致增加了40％，在获得新客户，并提高60％的交叉销售相关产品，现有客户有针对性的营销策略分析之前的客户信息。

3.数据为基础的防止欺诈

预计后市场和改善客户服务，第三个使用该金融世界是寻找大数据是打击欺诈行为。

欺诈的50％以上才被发现的事件后，当钱已经丢失可能难以或不可能找回，重点已转向分析模式，以确定欺诈是最有可能发生，所以预防措施可拍摄。

在使用信用卡，或商店。如果你有一个数字交易declined-在线 – 用于显然没有理由，你可能已经下降了哪些分析一切从你的位置，它需要你输入你的用户名的速度欺诈防范算法犯规和密码，以确定是否在法律上有权作出交易。

该安全系统是在比较的行为到数百万其他历史的 – 其中一些知悉是欺诈性的 – 如果它的一些非法活动相关联的标准匹配时，它会被阻止。

这可能是不方便的，当你的卡被拒绝在结帐 – 网上或砖头 – 但随着数据量的不断增长和算法变得更准确，它很可能会降低资金的大量简单地蒸发每秒因欺诈和盗窃 – 而这将是一个很好的事情，每个人，除了罪犯！

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