Wie Big Data das Finanzwesen verändert hat

Was ist Big Data?

Die enorme Verbreitung von Daten und die zunehmende technologische Komplexität verändern weiterhin die Art und Weise, wie Branchen agieren und konkurrieren. In den letzten Jahren sind 90 Prozent der Daten weltweit durch die täglicheErzeugung von 2,5 Trillionen Bytes an Daten entstanden. Dieses schnelle Wachstum und die Speicherung werden imAllgemeinen als Big Data bezeichnet und schaffen Möglichkeiten für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten.

So funktioniert Big Data

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

Insbesondere Finanzdienstleister haben Big-Data-Analysen weit verbreitet, um bessere Anlageentscheidungen mit konsistenten 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 weitere Einführung von Big Data wird die Landschaft der Finanzdienstleistungen unweigerlich verändern. Neben den offensichtlichen Vorteilen bleiben jedoch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf die Fähigkeit von Big Data, das wachsende Datenvolumen zu erfassen, bestehen.

4 V Big Data

Die 4 Vs sind grundlegend für Big Data: Volumen, Vielfalt, Richtigkeit und Geschwindigkeit. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs, regulatorischen Beschränkungen und Kundenbedürfnissen suchen Finanzinstitute nach neuen Wegen, um Technologie zur Effizienzsteigerung einzusetzen. 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 vom Wettbewerb abheben, indem sie sich auf eine effiziente und schnelle Abwicklung von Geschäften konzentrieren.

Big Data kann in unstrukturierte oder strukturierte Daten kategorisiert werden. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die unorganisiert sind und nicht in ein vorgegebenes Modell fallen. Dazu gehören Daten aus Social-Media Quellen, die Institutionen helfen, Informationen über Kundenbedürfnisse zu sammeln. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die bereits von der Organisation in relationalen Datenbanken und Tabellenkalkulationen verwaltet werden. Infolgedessen müssen die verschiedenen Datenformen aktiv verwaltet werden, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Das steigende Volumen an Marktdaten stellt Finanzinstitute vor große Herausforderungen. Neben umfangreichen historischen Daten müssen Banken und Kapitalmärkte die Tickerdaten aktiv verwalten. Ebenso verwenden Investmentbanken und Vermögensverwaltungsgesellschaften umfangreiche Daten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Versicherungs- und Rentenunternehmen können für ein aktives Risikomanagement auf Informationen zu früheren Policen und Schadenfällen 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 ausgeführt werden, sowie eine zeitnahe Handelsplatzierung und reduziert manuelle Fehler aufgrund von Verhaltensfaktoren.

Institute können Algorithmen effektiver einschränken, um riesige Datenmengen zu integrieren, große Mengen historischer Daten nutzen, um Strategien zu testen, wodurch weniger riskante Investitionen entstehen. Dies hilft Benutzern, nützliche Daten zu identifizieren, die aufbewahrt werden sollen, sowie Daten mit geringem Wert, die verworfen werden müssen. Da Algorithmen mit strukturierten und unstrukturierten Daten erstellt werden können, kann die Integration von Echtzeitnachrichten, sozialen Medien und Aktiendaten in eine algorithmische Engine bessere Handelsentscheidungen generieren. Im Gegensatz zur Entscheidungsfindung, die durch unterschiedliche Informationsquellen, menschliche Emotionen und Voreingenommenheit beeinflusst werden kann, werden algorithmische Trades ausschließlich auf Grundlage von Finanzmodellen und Daten ausgeführt.

Robo Berater verwenden Investment moderne Portfolio-Theorie gerahmt, die in der Regel langfristige Investitionen befürwortet, um konsistente Renditen zu erzielen, und minimale Interaktion mit menschlichen Finanzberatern erfordert.

Herausforderungen

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

Insbesondere bei den Finanzdienstleistungen fällt die meiste Kritik auf die Datenanalyse. Die schiere Menge an Daten erfordert eine ausgefeiltere statistische Technik, um genaue Ergebnisse zu erhalten. Insbesondere Kritiker überschätzen Signal-Rausch-Verhältnisse als Muster falscher Korrelationen, die rein zufällig statistisch robuste Ergebnisse darstellen. Ebenso weisen wirtschaftstheoretische Algorithmen aufgrund von Trends in historischen Daten typischerweise auf langfristige Anlagemöglichkeiten hin. Die effiziente Erzielung von Ergebnissen, die eine kurzfristige Anlagestrategie unterstützen, sind inhärente Herausforderungen in Vorhersagemodellen.

Die Quintessenz

Big Data verändert weiterhin die Landschaft verschiedener Branchen, insbesondere der Finanzdienstleistungen. Viele Finanzinstitute setzen Big Data Analytics ein, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. 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 birgt jedoch seine eigenen spezifischen Herausforderungen Die bisher erzielten statistischen Ergebnisse wurden aufgrund der relativen Neuheit des Bereichs nicht vollständig berücksichtigt. Doch wie Finanzdienstleistungen Trend zu großen Daten und Automatisierung, die Komplexität der statistischen Techniken wird die Genauigkeit zu erhöhen.