Applicazioni di Big Data in Finance

I grandi dati sono una nuova frase popolare nel campo della tecnologia dell'informazione e dei metodi quantitativi che si riferiscono alla raccolta e all'analisi di quantità massime di informazioni. Gli avanzamenti nel calcolo della potenza e dei prezzi in calo stanno facendo grandi progetti di dati sempre più tecnicamente fattibili e economici. In particolare, l'avvento del cloud computing sta mettendo il costo della grande analisi dei dati alla portata di molte aziende più piccole, che ora non hanno bisogno di investimenti di capitale significativi nella propria infrastruttura di calcolo.

Una nuova categoria di carriera, la scienza dei dati, è sorta in risposta alla crescita di grandi dati.

Applicazioni all'interno della finanza:

In ambito finanziario, in particolare nell'ambito dell'industria dei servizi finanziari, vengono utilizzati grandi dati in un numero crescente di applicazioni, quali:

1. Monitoraggio e sorveglianza dei dipendenti
2. modelli predittivi come quelli che possono essere utilizzati dai sottoscrittori di assicurazione per fissare premi e agenti di prestito per prendere decisioni di prestito
3. Sviluppare algoritmi per prevedere la direzione dei mercati finanziari
4. Prezzi di asset illiquidi come immobili

Assicurazione auto:

Già negli anni '80, il fondatore di Assicurazione Progressiva aspettava l'ora in cui potrebbero essere raccolti e analizzati dati duri sulle abitudini di guida dei singoli assicurati. Ciò porterebbe a una misurazione più accurata del rischio e alla valutazione dei rischi, e quindi una più precisa impostazione dei premi. Entro il 2010 è stata resa disponibile la tecnologia di raccolta dati necessaria, e ora più di un milione di clienti hanno accettato di installare nelle loro automobili le scatole nere che seguono, ad esempio, quanto velocemente essi guidano e come improvvisamente frenano.

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Credito per i consumatori:

LendUp integra i rating tradizionali FICO con analisi di social network tratti da varie altre fonti, al fine di prendere decisioni di prestito. Ad esempio, LendUp è interessato a sapere se un mutuatario potenziale ha cambiato frequentemente i numeri di telefono cellulare, che potrebbero indicare un rischio negativo.

La società ritiene inoltre che come le persone interagiscano con i loro amici in linea offre forte indizi sulla loro rischiosità come i mutuatari. Coloro che mostrano le connessioni sociali più forti e più attive ei legami comunitari sembrano essere i migliori rischi. Pertanto, i potenziali mutuatari sono invitati a rendere disponibili i loro account di Facebook all'azienda per l'analisi.

Il gigante della carta di credito CapitalOne, nel frattempo, è diventato un grande giocatore negli anni '90, soprattutto utilizzando tecniche di raccolta e analisi avanzate per identificare le prospettive delle sue carte, rubando una marcia su molti dei suoi rivali più consolidati.

Crediti per piccole imprese:

Il nuovo entrante Kabbage è una società di piccole dimensioni e tecnologicamente orientata, i cui modelli predittivi attirano fonti diverse come i social media, eBay e UPS per valutare la qualità dei rapporti tra potenziali mutuatari e loro clienti.

Assicurazione per la coltivazione:

Climate Corporation sottoscrive l'assicurazione di coltura per gli agricoltori. L'impresa esegue numerose simulazioni per prevedere modelli meteorologici a lungo termine e fissare premi.

Prestito ipotecario:

JPMorgan Chase utilizza un'analisi di dati elevata per determinare i prezzi di vendita accettabili per le case e le proprietà commerciali che sono state rimborsate come risultato di ipoteche inadempienti.

L'idea, secondo fonti confidenziali, è quella di valutare le condizioni economiche locali ei mercati immobiliari per suggerire prezzi ragionevoli di vendita prima che i prestiti ipotecari diventino in default. Se questi prezzi di vendita suggeriti sono impostati con precisione, la riduzione del mercato immobiliare locale da un default, la ripresa e la vendita da parte della banca in teoria dovrebbe essere ridotta al minimo. Inoltre, il periodo in cui la banca è costretta a tenere una proprietà prima di effettuare una vendita dovrebbe essere ridotta al minimo.

Nel frattempo, Quantfind, un'impresa che ha fornito alla CIA competenze tecniche per scoprire le identità false utilizzate da sospetti terroristi, ha riconosciuto di impegnarsi in discussioni con JPMorgan Chase su come la sua tecnologia possa essere applicabile all'attività creditizia, in settori quali valutazione del credito e marketing.

Fonti: "Dati aprono le porte all'innovazione finanziaria" e "JPMorgan utilizza strumenti contro il terrorismo per individuare frodi tra i lavoratori"

_{Financial Times 14 dicembre 2012.}