Hoe big data de financiën heeft veranderd

Wat zijn big data?

De enorme verspreiding van gegevens en de toenemende technologische complexiteit blijven de manier waarop industrieën opereren en concurreren veranderen. In de afgelopen jaren is 90 procent van de data in de wereld gecreëerd door dagelijks2,5 quintillion bytes aan data te creëren . Deze snelle groei en opslag, diegewoonlijk big data wordt genoemd, biedt mogelijkheden voor het verzamelen, verwerken en analyseren van gestructureerde en ongestructureerde gegevens.

Hoe Big Data werkt

In navolging van de 4 V’s van big data, gebruiken organisaties data en analyses om waardevol inzicht te krijgen om betere zakelijke beslissingen te nemen. Industrieën die het gebruik van big data hebbenschatting 84 procent van de ondernemingen is van mening dat mensen zonder analytische strategie het risico lopen een concurrentievoordeel op de markt te verliezen.

Met name financiële diensten maken op grote schaal gebruik van big data-analyse om betere investeringsbeslissingen te nemen met een consistent rendement. In combinatie met big data gebruikt algoritmische handel enorme historische gegevens met complexe wiskundige modellen om het portefeuillerendement te maximaliseren. De voortdurende acceptatie van big data zal onvermijdelijk het landschap van financiële dienstverlening veranderen. Naast de duidelijke voordelen blijven er echter aanzienlijke uitdagingen met betrekking tot het vermogen van big data om de toenemende hoeveelheid gegevens vast te leggen.

4 V’s van Big Data

De 4 V’s zijn fundamenteel voor big data: volume, variëteit, waarheidsgetrouwheid en snelheid. Geconfronteerd met toenemende concurrentie, regelgevingsbeperkingen en klantbehoeften, zoeken financiële instellingen naar nieuwe manieren om technologie te gebruiken om efficiëntie te vergroten. Afhankelijk van de branche kunnen bedrijven bepaalde aspecten van big data gebruiken om concurrentievoordeel te behalen.

Snelheid is de snelheid waarmee gegevens moeten worden opgeslagen en geanalyseerd. De New York Stock Exchange legt elke dag 1 terabyte aan informatie vast. In 2016 waren er naar schatting 18,9 miljard netwerkverbindingen, met ongeveer 2,5 verbindingen per persoon op aarde.  Financiële instellingen kunnen zich onderscheiden van de concurrentie door zich te richten op het efficiënt en snel afhandelen van transacties.

Big data kunnen worden gecategoriseerd als ongestructureerde of gestructureerde data. Ongestructureerde data is informatie die ongeorganiseerd is en niet in een vooraf bepaald model valt. Dit omvat gegevens die zijn verzameld uit sociale mediabronnen, waarmee instellingen informatie kunnen verzamelen over de behoeften van klanten. Gestructureerde gegevens bestaan ​​uit informatie die al door de organisatie wordt beheerd in relationele databases en spreadsheets. Als gevolg hiervan moeten de verschillende vormen van gegevens actief worden beheerd om betere zakelijke beslissingen te nemen.

De toenemende hoeveelheid marktgegevens vormt een grote uitdaging voor financiële instellingen. Naast enorme historische gegevens moeten de bank- en kapitaalmarkten ticker-gegevens actief beheren. Evenzo gebruiken investeringsbanken en vermogensbeheerders omvangrijke gegevens om verantwoorde investeringsbeslissingen te nemen. Verzekerings- en pensioenfirma’s hebben toegang tot informatie over polissen en claims uit het verleden voor actief risicobeheer.

Algoritmische handel

Algoritmische handel is synoniem geworden met big data vanwege de groeiende mogelijkheden van computers. Het geautomatiseerde proces stelt computerprogramma’s in staat financiële transacties uit te voeren met snelheden en frequenties die een menselijke handelaar niet kan. Binnen de wiskundige modellen biedt algoritmische handel transacties die worden uitgevoerd tegen de best mogelijke prijzen en tijdige plaatsing van transacties en vermindert handmatige fouten als gevolg van gedragsfactoren.

Instellingen kunnen algoritmen effectiever beperken om enorme hoeveelheden gegevens op te nemen, waarbij grote hoeveelheden historische gegevens worden gebruikt voor backtest-strategieën, waardoor minder risicovolle investeringen worden gecreëerd. Dit helpt gebruikers bij het identificeren van bruikbare gegevens om te bewaren en om gegevens met een lage waarde te verwijderen. Aangezien algoritmen kunnen worden gemaakt met gestructureerde en ongestructureerde gegevens, kan het opnemen van realtime nieuws, sociale media en aandelengegevens in één algoritmische engine betere handelsbeslissingen genereren. In tegenstelling tot besluitvorming, die kan worden beïnvloed door verschillende informatiebronnen, menselijke emoties en vooringenomenheid, worden algoritmische transacties uitsluitend uitgevoerd op financiële modellen en gegevens.

Robo adviseurs gebruiken investering theorie van de moderne portefeuille, die doorgaans langetermijninvesteringen onderschrijft om een ​​consistent rendement te behouden, en waarbij minimale interactie met financiële adviseurs nodig is.

Uitdagingen

Ondanks dat de financiële dienstverlening steeds meer big data omarmt, bestaan ​​er nog steeds grote uitdagingen in het veld. Het belangrijkste is dat het verzamelen van verschillende ongestructureerde gegevens zorgen over privacy ondersteunt. Persoonlijke informatie kan worden verzameld over de besluitvorming van een persoon via sociale media, e-mails en medische dossiers.

Met name binnen de financiële dienstverlening valt de meeste kritiek op data-analyse. De enorme hoeveelheid gegevens vereist een grotere verfijning van statistische technieken om nauwkeurige resultaten te verkrijgen. In het bijzonder overschatten critici signaal-naar-ruis als patronen van onechte correlaties, die puur toevallig statistisch robuuste resultaten vertegenwoordigen. Evenzo wijzen algoritmen op basis van economische theorie doorgaans op investeringsmogelijkheden op de lange termijn als gevolg van trends in historische gegevens. Het efficiënt produceren van resultaten ter ondersteuning van een investeringsstrategie op korte termijn zijn inherente uitdagingen in voorspellende modellen.

Het komt neer op

Big data blijft het landschap van verschillende industrieën veranderen, met name de financiële dienstverlening. Veel financiële instellingen passen big data-analyse toe om een ​​concurrentievoordeel te behouden. Door middel van gestructureerde en ongestructureerde gegevens kunnen complexe algoritmen transacties uitvoeren met behulp van een aantal gegevensbronnen. Menselijke emoties en vooringenomenheid kunnen worden geminimaliseerd door automatisering; Handelen met big data-analyse heeft echter zijn eigen specifieke uitdagingen. De tot dusver geproduceerde statistische resultaten zijn niet volledig omarmd vanwege de relatieve nieuwigheid van het veld. Echter, zoals de financiële dienstverlening trend in de richting van big data en automatisering, de verfijning van de statistische technieken zullen de nauwkeurigheid te vergroten.