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大数据转变金融行业的5种方式

责任编辑:cres 作者:Steve Jones 译者:HERO |来源:企业网D1Net  2017-08-09 09:56:40 原创文章 企业网D1Net

如今,很多金融公司对大数据没有太大的热情,坦率地说这不能责怪他们。对于许多企业来说,大数据意味着囤积无用的数据和事实,这些事实只是因为存储在一些云服务器上而被遗忘。
 
但是,虽然大数据可能令一些人感到恼火,但金融公司不能忽视其变革的影响。大数据不仅仅是为了数据而收集数据。大数据从根本上讲是数据的分析,以及银行和金融服务公司对它们的处理。
 
随着越来越多的公司采用大数据方法,新的趋势和变化在此时此刻正在发生变化,金融行业也随之改变,以及建议哪些公司必须考虑最大限度地利用大数据。
 
1.阻止欺诈行为
 
许多公司回避大数据,因为他们担心保护数据和数据泄露可能造成的危害。但是,尽管拥有大数据的公司必须实施保护客户诚信和隐私的政策,但实际上,大数据实际上可以使客户更加安全,通过改进欺诈检测服务,可以更快速地检测恶意交易。
 
通过大数据和预测分析,银行可以注意到客户的财务习惯存在的小偏差,例如交易发生在一个奇怪的地理位置,这可能表明有可能发生信用卡欺诈。最重要的是,大数据可以更快地检测到这种偏差,防止信用卡欺诈造成真正的破坏。
 
大数据承载着独特的安全风险,企业应该懂得如何保护这些数据。除了其他好处之外,大数据可以成为一个安全保护者。
 
2.公共云的兴起
 
大数据和云计算技术是不可避免地联系在一起的,因为这是银行或其他公司存储所有数据的唯一现实途径。但直到2016年,大多数银行都倾向于依靠私有云,他们希望自己掌控信用评分和其他数据,这主要是由于安全问题。
 
这一趋势已经开始转变,德意志银行2016年6月的一份报告称,他们预计到2019年,30%的银行将采用像亚马逊网络服务这样的公共云。私有云并不是那么安全,而且它们缺乏处理日益增加的数据量和工作负载突然变化所需的灵活性。银行不仅仅是移动到云端,而且是共享数据的公共云。
 
3.算法分析
 
每个金融分析师都知道,传统的股票经纪人已是穷途末路。这种变化有很多原因,但也许最大的原因就是因为经纪人不能再比大数据支持的预测分析软件更好地消化和分析大数据。
 
但是,交易算法在最后一天或五年内分析股票表现还不够。考虑到其他客户的行为和交易模式等因素,算法必须能够全面地看待。所有这些都需要存储在公共云中的数据,但算法的不断改进将意味着了解如何分析数据和算法的人可以获得暂时性的决定性优势。
 
4.失去工作?
 
虽然算法可能会对投资者和商业领袖有所帮助,但普通股票经纪人可能失业将会给人们带来大数据和技术会让人们失去工作的恐慌。而且算法和人工智能将继续改进,使某些职业变得过时。
 
人们对于机器人取代人类的工作的恐慌是真实的,因为人工智能可以做出令人难以置信的事情,但人工智能研究人员Oren Etzinoi观察到,他6岁的儿子比任何人工智能有更多的自主权。创新型的金融企业家总是会探索出新的领域,即使算法和大数据可能会使某些人失业,也不必为此而杞人忧天。
 
5.真正的客户体验
 
客户服务是大数据的重点领域,因为数据可以用来寻找帮助客户的新方法。大数据可以把客户分成若干细分市场,以发现重要的趋势,并查看每个客户的个性化数据。
 
这确实假定任何金融机构成功地将其数据集合在一起。不幸的是,经常发生的事情是公司内部的各个部门保留不同的数据集。 这样可能阻止了被发现的洞察力。像这样的问题就是企业在大数据面前如何重新调整心态的例子。它不仅要求拥有适合的技术,而且要在公司内部团结一致,并对客户服务和安全做出坚定的承诺。

关键字:大数据

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大数据转变金融行业的5种方式

责任编辑:cres 作者:Steve Jones 译者:HERO |来源:企业网D1Net  2017-08-09 09:56:40 原创文章 企业网D1Net

如今,很多金融公司对大数据没有太大的热情,坦率地说这不能责怪他们。对于许多企业来说,大数据意味着囤积无用的数据和事实,这些事实只是因为存储在一些云服务器上而被遗忘。
 
但是,虽然大数据可能令一些人感到恼火,但金融公司不能忽视其变革的影响。大数据不仅仅是为了数据而收集数据。大数据从根本上讲是数据的分析,以及银行和金融服务公司对它们的处理。
 
随着越来越多的公司采用大数据方法,新的趋势和变化在此时此刻正在发生变化,金融行业也随之改变,以及建议哪些公司必须考虑最大限度地利用大数据。
 
1.阻止欺诈行为
 
许多公司回避大数据,因为他们担心保护数据和数据泄露可能造成的危害。但是,尽管拥有大数据的公司必须实施保护客户诚信和隐私的政策,但实际上,大数据实际上可以使客户更加安全,通过改进欺诈检测服务,可以更快速地检测恶意交易。
 
通过大数据和预测分析,银行可以注意到客户的财务习惯存在的小偏差,例如交易发生在一个奇怪的地理位置,这可能表明有可能发生信用卡欺诈。最重要的是,大数据可以更快地检测到这种偏差,防止信用卡欺诈造成真正的破坏。
 
大数据承载着独特的安全风险,企业应该懂得如何保护这些数据。除了其他好处之外,大数据可以成为一个安全保护者。
 
2.公共云的兴起
 
大数据和云计算技术是不可避免地联系在一起的,因为这是银行或其他公司存储所有数据的唯一现实途径。但直到2016年,大多数银行都倾向于依靠私有云,他们希望自己掌控信用评分和其他数据,这主要是由于安全问题。
 
这一趋势已经开始转变,德意志银行2016年6月的一份报告称,他们预计到2019年,30%的银行将采用像亚马逊网络服务这样的公共云。私有云并不是那么安全,而且它们缺乏处理日益增加的数据量和工作负载突然变化所需的灵活性。银行不仅仅是移动到云端,而且是共享数据的公共云。
 
3.算法分析
 
每个金融分析师都知道,传统的股票经纪人已是穷途末路。这种变化有很多原因,但也许最大的原因就是因为经纪人不能再比大数据支持的预测分析软件更好地消化和分析大数据。
 
但是,交易算法在最后一天或五年内分析股票表现还不够。考虑到其他客户的行为和交易模式等因素,算法必须能够全面地看待。所有这些都需要存储在公共云中的数据,但算法的不断改进将意味着了解如何分析数据和算法的人可以获得暂时性的决定性优势。
 
4.失去工作?
 
虽然算法可能会对投资者和商业领袖有所帮助,但普通股票经纪人可能失业将会给人们带来大数据和技术会让人们失去工作的恐慌。而且算法和人工智能将继续改进,使某些职业变得过时。
 
人们对于机器人取代人类的工作的恐慌是真实的,因为人工智能可以做出令人难以置信的事情,但人工智能研究人员Oren Etzinoi观察到,他6岁的儿子比任何人工智能有更多的自主权。创新型的金融企业家总是会探索出新的领域,即使算法和大数据可能会使某些人失业,也不必为此而杞人忧天。
 
5.真正的客户体验
 
客户服务是大数据的重点领域,因为数据可以用来寻找帮助客户的新方法。大数据可以把客户分成若干细分市场,以发现重要的趋势,并查看每个客户的个性化数据。
 
这确实假定任何金融机构成功地将其数据集合在一起。不幸的是,经常发生的事情是公司内部的各个部门保留不同的数据集。 这样可能阻止了被发现的洞察力。像这样的问题就是企业在大数据面前如何重新调整心态的例子。它不仅要求拥有适合的技术,而且要在公司内部团结一致,并对客户服务和安全做出坚定的承诺。

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