Finanzielle Big Data: Was sie sind und welche Vorteile sie für Unternehmen haben

Aktienkäufe und -verkäufe, Überweisungen, Kredite… Jeden Tag finden zahlreiche Bank- und Börsentransaktionen statt. Dabei entsteht eine große Menge an Informationen, die, wenn sie richtig verarbeitet werden, sowohl für Finanzunternehmen als auch für ihre Kunden von Nutzen sein können. Wir sprechen von Finanz-Big-Data.

In diesem Beitrag erfahren Sie alles, was Sie über die Verwaltung dieser großen Informationsmengen wissen müssen und warum Sie, wenn Sie in einem Unternehmen des Sektors arbeiten, darüber Bescheid wissen sollten.

Was sind Big Data im Finanzbereich?

Financial Big Data sind die großen Datenmengen, die Unternehmen und Finanzinstitute für ihr Geschäft nutzen können: um zukünftige Trends zu analysieren, Kunden besser kennenzulernen, Kosten zu sparen…

Big Data im Finanzsektor

Jeden Tag werden Millionen von Finanz- und Banktransaktionen getätigt. Dadurch entsteht ein Datenvolumen, das zusammen mit anderen Informationsquellen genutzt wird, um neue Investitions- und Sparentscheidungen zu treffen, aber auch um den Kunden bessere Produkte und Dienstleistungen anzubieten.

Nutzen

Zu den Vorteilen von Big Data für den Finanzsektor gehören:

Finanzanalyse

Die schnellere Analyse großer Informationsmengen (z. B. Echtzeit-Börsen) reduziert oder eliminiert manuelle Prozesse: Berichterstattung, Datenanalyse usw. Gleichzeitig spart sie Zeit für die Mitarbeiter und Geld für das Unternehmen.

Vorhersage von Zahlungsausfällen, Betrug und anderen Risiken

Mit Vorhersagemodellen, die mit maschinellem Lernen und Big Data trainiert wurden, sowie künstlicher Intelligenz, können Sie an Sicherheit gewinnen und einige dieser Situationen verhindern. Ebenso können die Mitarbeiter durch die Erkennung dieser Möglichkeiten und wenn sie es für notwendig halten (z. B. Geldwäsche), die Sicherheitskräfte kontaktieren, um Verhaltensweisen zu verhindern oder zu stoppen. Zu den verdächtigen Verhaltensweisen, die mit diesen Technologien analysiert werden können, gehören Kaufmuster, seltsame Verwendungen von Kredit- und Debitkarten usw.

Andererseits kann die Analyse bestimmter Kundendaten genutzt werden, um auf das Risiko der Gewährung eines Kredits oder einer Versicherung zu schließen und auf dieser Grundlage eine Entscheidung zu treffen.

Freundliche Kunden

Durch die Analyse großer Datenmengen und die darauf basierenden Entscheidungen werden neue Produkte oder Marketingpläne entwickelt, was zu zufriedeneren Kunden führt, die das finden, was sie brauchen, oder neue Vorteile entdecken, die sie dem Unternehmen gegenüber loyaler machen.

Neue oder erhöhte Einnahmemöglichkeiten und Kosteneinsparungen

Durch die Analyse von Big Data und loyalere Kunden erzielt das Unternehmen also mehr Gewinn. Gleichzeitig spart es dank der Mechanisierung von Aufgaben Kosten ein.

Kosteneinsparungen ergeben sich nicht nur bei der Mechanisierung, sondern auch bei der Modernisierung von Systemen oder der Optimierung anderer Aufgaben: Die Daten können genutzt werden, um herauszufinden, was in bestimmten Bereichen zu verbessern ist.

Wie man Big Data im Finanzwesen einsetzt

Beim Einsatz von Big Data im Finanzwesen muss zunächst die Datenstrategie festgelegt werden und welche Abteilungen davon betroffen sein werden: Systeme, Business Intelligence, Marketing… Mit diesen Informationen wird die ideale Datenplattform für das Projekt ausgewählt; dabei ist zu berücksichtigen, ob sie nur zur Speicherung von Daten verwendet werden soll oder ob auch Verarbeitungs- und Analysefunktionen erforderlich sind.

Wie wir bei Plain Concepts mit Big Data arbeiten

Bei Plain Concepts haben wir mit dem Finanzsektor zusammengearbeitet, um Big-Data-Projekte zu entwickeln. Wir haben auch Tools entwickelt, die ihnen bei einigen ihrer Prozesse helfen.

Eines unserer jüngsten Projekte ist Hélix 2, eine Plattform für Big Data und künstliche Intelligenz, die Unternehmen bei der Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten hilft. Um das Tool zu trainieren, mussten die Kreditrisikofaktoren von Unternehmen und Banken ermittelt werden. Zu diesem Zweck wurden Daten von 3.600 spanischen KMU, Insolvenzgesetze aus EU-Ländern und dem Vereinigten Königreich sowie wissenschaftliche Artikel verwendet. All dies mündete in ein Vorhersagemodell für das Ausfallrisiko.

Ein weiteres Projekt war die Erstellung der App Valora View by BBVA, die bei der Suche nach Wohnungen zum Mieten oder Kaufen hilft. Durch die Kombination von Big Data, Xamarin und augmented reality bietet die Anwendung den Nutzern unter anderem Informationen über den zukünftigen Wert einer Wohnung, mögliche Angebote auf der Grundlage historischer Daten und Hypothekenrechner.

Dies sind nur zwei Beispiele dafür, was man mit Big Data im Finanzbereich alles machen kann. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen Geld sparen, die Leistung verschiedener Abteilungen verbessern oder zufriedenere Kunden haben möchten, sollten Sie sich das Angebot von Plain Concepts ansehen.