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Wie Big Data die Finanzbranche verändert hat

Die Zugänglichkeit und der Wert von Verbraucherdaten haben in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Heutzutage arbeitet und analysiert fast jedes Unternehmen, das größer als ein Tante-Emma-Laden ist, Terabytes an Daten von seinen Kunden, um sie besser zu verstehen und zu bedienen und gleichzeitig die Konkurrenz zu stärken.

In der Finanzbranche sind dies diese Die Bemühungen sind besonders intensiv. Daten können nicht nur finanzielle Entscheidungen beeinflussen (wie und wann in Aktien investiert werden soll), sondern auch die Arten von Finanzprodukten, die den Verbrauchern zur Verfügung stehen. Wie genau hat Big Data die Finanzbranche verändert und was können wir in Zukunft erwarten?

Produktvielfalt und -verfügbarkeit

Erstens haben Daten die Vielfalt der Finanzprodukte erhöht, die sowohl den Verbrauchern als auch den Verbrauchern zur Verfügung stehen Zugänglichkeit dieser Produkte. Beispielsweise haben die meisten Kreditgeber den Verbrauchern in der Vergangenheit eine breite Palette verschiedener Kreditoptionen angeboten. Mit einem besseren Zugang zu Verbraucherdaten können Kreditgeber heute eine intelligentere Risikoanalyse für jeden einzelnen Kunden durchführen. Begrenzende Faktoren wie Kredit-Scores oder Schulden-Einkommens-Verhältnisse können jetzt durch ein größeres Netzwerk von Variablen gemindert werden, und in einigen Fällen können Daten Kreditgebern helfen, Produkte für einzelne Verbraucher zu personalisieren, die sie benötigen.

Mit anderen Worten, Big Data hat es einer größeren Anzahl von Menschen ermöglicht, Zugang zu den Finanzprodukten zu erhalten, die sie benötigen – und Banken profitieren davon, weil sie mehr Kunden mehr Produkte anbieten können.

Marktanalyse und Rentabilität

Ein weiterer Durchbruch war die statistische Analyse in Bezug auf die Börse und andere Anlagen. Finanzinstitute haben bereits in den 1970er Jahren Variationen des algorithmischen Handels eingesetzt, aber erst in den letzten zehn Jahren sind KI-gestützte Handelssysteme alltäglich geworden. Finanzmanager nutzen jahrzehntelange Analysekraft, um intelligentere Handelsentscheidungen zu treffen, die Rentabilität zu steigern, und Tech-Startups verwenden ähnliche Algorithmen, um alltäglichen Verbrauchern die Möglichkeit zu geben, gleichzeitig intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.

Betrugserkennung und Benutzersicherheit ]

Bei Daten geht es nicht nur darum, bessere Investitionsentscheidungen zu treffen. Es geht auch darum, die Sicherheit der Menschen zu gewährleisten. Führende Banken nutzen die Möglichkeiten von Big Data und maschinellem Lernen, um ihr Sicherheitsspiel zu verbessern und automatisch Abweichungen im Kaufverhalten der Verbraucher zu erkennen, um Betrug zu verhindern und zu mindern. Wenn Ihre Bank beispielsweise eine seltsame Reihe von Einkäufen auf Ihrer Kreditkarte bemerkt, kann sie das Konto automatisch einfrieren und Sie über die Bedrohung informieren. Gelegentlich kann dies für Kunden unpraktisch sein, die absichtlich von ihrem früheren Verhaltensmuster abweichen, aber häufiger kann (und wird) diese Maßnahme Betrug verhindern.

Reduzierte manuelle Verfahren

Der Aufstieg von Big Data und damit die Der Anstieg des maschinellen Lernens und der KI hat auch die Anzahl der in der Finanzbranche erforderlichen manuellen Prozesse verringert. Die Finanzbranche ist bekannt für ihre anspruchsvollen regulatorischen Anforderungen und den anhaltenden Papierkram und kann sich nun auf Algorithmen und automatisierte Prozesse stützen, um Arbeiten zu erledigen, die früher gezielte menschliche Aufmerksamkeit erforderten.

Der Nachteil hierbei ist, dass frühere menschliche Arbeitsplätze verdrängt werden. Bestimmte manuelle Rollen wurden vollständig von einem viel billigeren, effizienteren und weniger fehleranfälligen Algorithmus übernommen. Glücklicherweise gibt es in der Finanzbranche viel Raum für Aufwärtswachstum. Anstatt einfach losgelassen zu werden, erhalten Menschen in diesen Rollen neue Möglichkeiten und werden darin geschult, wie sie diese neuen Technologien nutzen (und möglicherweise verbessern) können.

Kundenvorteile

Viele Finanzinstitute sind es auch Big Data nutzen, um ihren Kunden das Leben zu erleichtern. Mit Big-Data-Analysen und Predictive Analytics können Banken das Kundenverhalten vorhersagen und Tools bereitstellen, die besser zu ihnen passen. Beispielsweise können Banken in bestimmten Situationen Zahlungsverzögerungen verkürzen. Andere Kunden können von proaktiver Kundenunterstützung bei der Lösung eines Problems oder von „intelligenteren“ Kundendienstplattformen profitieren.

Wichtige Herausforderungen

Allerdings waren Big Data nicht für alle Finanzinstitute gleichermaßen von Vorteil. Die meisten Unternehmen haben immer noch mit einer Handvoll wichtiger Herausforderungen zu kämpfen:

  • Datenvolumen. Die wertvollsten Kundendaten sind nicht öffentlich oder nicht ohne weiteres verfügbar. Finanzunternehmen müssen die Arbeit erledigen, um auf die eine oder andere Weise erhebliche Mengen an Kundendaten selbst zu erfassen.
  • Genauigkeit und Qualität. Große Datenmengen bedeuten nichts, wenn diese Daten nicht zuverlässig sind. Die Einrichtung von Prozessen, die genaue und zuverlässige Daten erfassen, ist für die meisten Finanzinstitute eine große Herausforderung.
  • Sicherheit und Integrität. Banken sind auch dafür verantwortlich, Kundendaten sicher und praktisch betrugssicher zu speichern. Dies ist leichter gesagt als getan.
  • Vorschriften. Banken müssen eine Reihe strenger Vorschriften in Bezug auf Privatsphäre, Sicherheit und Transparenz der Verbraucher einhalten. Diese können in der modernen Ära von Big Data unglaublich schwer zu verwalten sein.

In den kommenden Jahren wird Big Data wahrscheinlich zu einer noch größeren Kraft in der Finanzbranche. Die Kundendaten werden noch umfangreicher und die Analysefunktionen werden in Form von Sachleistungen weiter ausgebaut. Die Möglichkeiten sind praktisch unbegrenzt.

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