Aplicações de Big Data em Finanças

Big data é um novo slogan popular no domínio da tecnologia da informação e métodos quantitativos que se referem à coleta e análise de grandes quantidades de informações. Os avanços no poder de computação, juntamente com a queda dos preços, estão tornando os projetos de big data cada vez mais tecnicamente viáveis ​​e econômicos. Em particular, o advento da computação em nuvem está colocando o custo da análise de big data ao alcance de muitas empresas menores, que agora não precisam fazer investimentos de capital significativos em sua própria infraestrutura de computação.

Uma nova categoria de carreira, a ciência de dados, surgiu em resposta ao crescimento do big data.

Aplicativos dentro de finanças

Dentro das finanças, particularmente no setor de serviços financeiros, o big data está sendo utilizado em um número crescente de aplicativos, como:

1. Monitoramento e vigilância de funcionários
2. Modelos preditivos, como aqueles que podem ser usados ​​por subscritores de seguros para definir prêmios e agentes de crédito para tomar decisões de empréstimo
3. Desenvolvendo algoritmos para prever a direção dos mercados financeiros
4. Pricing de ativos ilíquidos, como imóveis

Seguro Automóvel

Já nos anos 80, o fundador da Progressive Insurance aguardava com expectativa o dia em que dados concretos sobre os hábitos de direção de segurados individuais pudessem ser coletados e analisados. Isso levaria a uma medição de risco e avaliação de risco mais precisas e, portanto, uma definição de prêmio mais precisa. Em 2010, a tecnologia de coleta de dados necessária tornou-se disponível, e agora mais de um milhão de clientes concordaram em ter caixas pretas instaladas em seus carros que rastreiam, por exemplo, a velocidade com que normalmente dirigem e como elas normalmente frenam.

Crédito ao consumidor

O LendUp suplementa os ratings de crédito FICO tradicionais com análises de redes sociais retiradas de várias outras fontes, a fim de tomar decisões de empréstimo. Por exemplo, o LendUp está interessado em saber se um mutuário em potencial alterou os números de telefones celulares com frequência, o que pode indicar um risco ruim. A empresa também acredita que a forma como as pessoas interagem com seus amigos on-line oferece fortes indícios sobre seu risco como tomadores de empréstimos. Aqueles que mostram as conexões sociais mais fortes e mais ativas e os laços comunitários parecem ser os melhores riscos.

Assim, os potenciais mutuários são convidados a disponibilizar suas contas do Facebook para a empresa para análise.

A gigante do cartão de crédito CapitalOne, por sua vez, tornou-se um grande participante nos anos 90 principalmente através do uso de técnicas avançadas de coleta e análise de dados para identificar prospectos de seus cartões, roubando uma marcha de muitos de seus rivais mais estabelecidos.

Empréstimos para pequenas empresas

Nova entrante A Kabbage é uma empresa com poucos recursos e tecnologia, cujos modelos preditivos utilizam fontes tão diversas quanto as mídias sociais, eBay e UPS para avaliar a qualidade dos relacionamentos entre potenciais tomadores de empréstimos e seus próprios clientes.

Seguro de Colheita

Climate Corporation subscreve seguro agrícola para os agricultores. A empresa realiza enormes simulações para prever padrões climáticos de longo prazo e definir prêmios.

Empréstimos hipotecários

O JPMorgan Chase está usando a análise de big data para determinar preços de venda aceitáveis ​​para residências e imóveis comerciais que foram retomados como resultado de hipotecas inadimplentes. A idéia, de acordo com fontes confidenciais, é avaliar as condições econômicas locais e os mercados imobiliários para sugerir preços de venda razoáveis ​​antes que os empréstimos hipotecários realmente entrem em default. Se esses preços de venda sugeridos forem definidos com precisão, a interrupção do mercado imobiliário local a partir de um default, reintegração de posse e venda pelo banco, teoricamente, deve ser minimizada.

Além disso, o período durante o qual o banco é forçado a manter uma propriedade antes de efetuar uma venda deve ser minimizado.

Enquanto isso, a Quantfind, uma empresa que forneceu à CIA conhecimento técnico para descobrir identidades falsas utilizadas por suspeitos de terrorismo, reconheceu participar de discussões com o JPMorgan Chase sobre como sua tecnologia pode ser aplicável ao negócio de crédito, em áreas como avaliação de crédito e marketing.