Wie Big Data die Finanzen verändert hat

Was ist Big Data?

Die enorme Verbreitung von Daten und die zunehmende technologische Komplexität verändern weiterhin die Art und Weise, wie Industrien arbeiten und konkurrieren. In den letzten Jahren wurden 90 Prozent der Daten weltweit durch die täglicheErstellung von 2,5 Billionen Datenbytes erstellt. Dieses schnelle Wachstum und die Speicherung werden allgemeinals Big Data bezeichnet und bieten Möglichkeiten zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten.

Wie Big Data funktioniert

Nach den 4 Vs von Big Data nutzen Unternehmen Daten und Analysen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zu den Branchen, die Big Data nutzen, gehörengeschätzte 84 Prozent der Unternehmen glauben,dass diejenigen ohne Analysestrategie Gefahr laufen,einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zuverlieren.

Insbesondere Finanzdienstleister haben Big-Data-Analysen in großem Umfang eingeführt, um bessere Anlageentscheidungen bei gleichbleibenden Renditen zu treffen. In Verbindung mit Big Data verwendet der algorithmische Handel umfangreiche historische Daten mit komplexen mathematischen Modellen, um die Portfoliorenditen zu maximieren. Die fortgesetzte Einführung von Big Data wird unweigerlich die Landschaft der Finanzdienstleistungen verändern. Neben den offensichtlichen Vorteilen bestehen jedoch weiterhin erhebliche Herausforderungen hinsichtlich der Fähigkeit von Big Data, das wachsende Datenvolumen zu erfassen.

4 V’s von Big Data

Die 4 Vs sind für Big Data von grundlegender Bedeutung: Volumen, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Geschwindigkeit. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs, regulatorischer Zwänge und Kundenbedürfnisse suchen Finanzinstitute nach neuen Wegen, um Technologien zu nutzen, um Effizienz zu erzielen. Je nach Branche können Unternehmen bestimmte Aspekte von Big Data nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten gespeichert und analysiert werden müssen. Die New Yorker Börse erfasst täglich 1 Terabyte an Informationen. Bis 2016 gab es schätzungsweise 18,9 Milliarden Netzwerkverbindungen mit ungefähr 2,5 Verbindungen pro Person auf der Erde. Finanzinstitute können sich von der Konkurrenz abheben, indem sie sich auf eine effiziente und schnelle Abwicklung von Geschäften konzentrieren.

Big Data kann als unstrukturierte oder strukturierte Daten kategorisiert werden. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert sind und nicht in ein vorbestimmtes Modell fallen. Dies schließt Daten ein, die aus Social-Media Quellen stammen und Institutionen dabei helfen, Informationen über Kundenbedürfnisse zu sammeln. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die bereits von der Organisation in relationalen Datenbanken und Tabellen verwaltet werden. Infolgedessen müssen die verschiedenen Datenformen aktiv verwaltet werden, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Das zunehmende Volumen an Marktdaten stellt Finanzinstitute vor große Herausforderungen. Neben umfangreichen historischen Daten müssen Banken und Kapitalmärkte Tickerdaten aktiv verwalten. Ebenso verwenden Investmentbanken und Vermögensverwalter umfangreiche Daten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Versicherungs- und Altersversorgungsunternehmen können für ein aktives Risikomanagement auf frühere Versicherungspolicen und Schadensinformationen zugreifen.

Algorithmischer Handel

Der algorithmische Handel ist aufgrund der wachsenden Fähigkeiten von Computern zum Synonym für Big Data geworden. Der automatisierte Prozess ermöglicht es Computerprogrammen, Finanzgeschäfte mit Geschwindigkeiten und Frequenzen auszuführen, die ein menschlicher Händler nicht kann. Innerhalb der mathematischen Modelle bietet der algorithmische Handel Trades, die zu den bestmöglichen Preisen und einer zeitnahen Trade-Platzierung ausgeführt werden, und reduziert manuelle Fehler aufgrund von Verhaltensfaktoren.

Institute können Algorithmen effektiver einschränken, um große Datenmengen einzubeziehen, und große Mengen historischer Daten für Backtest-Strategien nutzen, wodurch weniger riskante Investitionen entstehen. Auf diese Weise können Benutzer nützliche Daten identifizieren, die aufbewahrt werden sollen, sowie Daten mit geringem Wert, die verworfen werden sollen. Angesichts der Tatsache, dass Algorithmen mit strukturierten und unstrukturierten Daten erstellt werden können, kann die Integration von Echtzeitnachrichten, sozialen Medien und Bestandsdaten in eine algorithmische Engine zu besseren Handelsentscheidungen führen. Im Gegensatz zur Entscheidungsfindung, die durch unterschiedliche Informationsquellen, menschliche Emotionen und Vorurteile beeinflusst werden kann, werden algorithmische Trades ausschließlich anhand von Finanzmodellen und Daten ausgeführt.

Robo Berater verwenden Investment moderne Portfoliotheorie gerahmt, die in der Regel langfristige Anlagen zur Aufrechterhaltung gleichbleibender Renditen unterstützt und nur minimale Interaktion mit menschlichen Finanzberatern erfordert.

Herausforderungen

Trotz der zunehmenden Akzeptanz von Big Data in der Finanzdienstleistungsbranche bestehen in diesem Bereich nach wie vor erhebliche Herausforderungen. Am wichtigsten ist, dass die Erfassung verschiedener unstrukturierter Daten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes unterstützt. Persönliche Informationen über die Entscheidungsfindung einer Person können über soziale Medien, E-Mails und Gesundheitsakten gesammelt werden.

Speziell bei Finanzdienstleistungen fällt der größte Teil der Kritik auf die Datenanalyse. Das schiere Datenvolumen erfordert eine ausgefeiltere statistische Technik, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Insbesondere überschätzen Kritiker das Signal-Rausch-Verhältnis als Muster von Störkorrelationen, die statistisch zufällige statistisch robuste Ergebnisse darstellen. Ebenso weisen Algorithmen, die auf der Wirtschaftstheorie basieren, aufgrund von Trends in historischen Daten typischerweise auf langfristige Investitionsmöglichkeiten hin. Effiziente Ergebnisse zu erzielen, die eine kurzfristige Anlagestrategie unterstützen, sind inhärente Herausforderungen für Vorhersagemodelle.

Das Fazit

Big Data verändert weiterhin die Landschaft verschiedener Branchen, insbesondere der Finanzdienstleistungen. Viele Finanzinstitute setzen Big-Data-Analysen ein, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Durch strukturierte und unstrukturierte Daten können komplexe Algorithmen Trades unter Verwendung einer Reihe von Datenquellen ausführen. Menschliche Emotionen und Vorurteile können durch Automatisierung minimiert werden. Der Handel mit Big-Data-Analysen hat jedoch seine eigenen spezifischen Herausforderungen. Die bisher erzielten statistischen Ergebnisse wurden aufgrund der relativen Neuheit des Fachgebiets nicht vollständig berücksichtigt. Doch wie Finanzdienstleistungen Trend zu großen Daten und Automatisierung, die Komplexität der statistischen Techniken wird die Genauigkeit zu erhöhen.