如今,很多金融公司對大數據沒有太大的熱情,坦率地說這不能責怪他們。對于許多企業來說,大數據意味著囤積無用的數據和事實,這些事實只是因為存儲在一些云服務器上而被遺忘。
但是,雖然大數據可能令一些人感到惱火,但金融公司不能忽視其變革的影響。大數據不僅僅是為了數據而收集數據。大數據從根本上講是數據的分析,以及銀行和金融服務公司對它們的處理。
隨著越來越多的公司采用大數據方法,新的趨勢和變化在此時此刻正在發生變化,金融行業也隨之改變,以及建議哪些公司必須考慮最大限度地利用大數據。
1.阻止欺詐行為
許多公司回避大數據,因為他們擔心保護數據和數據泄露可能造成的危害。但是,盡管擁有大數據的公司必須實施保護客戶誠信和隱私的政策,但實際上,大數據實際上可以使客戶更加安全,通過改進欺詐檢測服務,可以更快速地檢測惡意交易。
通過大數據和預測分析,銀行可以注意到客戶的財務習慣存在的小偏差,例如交易發生在一個奇怪的地理位置,這可能表明有可能發生信用卡欺詐。最重要的是,大數據可以更快地檢測到這種偏差,防止信用卡欺詐造成真正的破壞。
大數據承載著獨特的安全風險,企業應該懂得如何保護這些數據。除了其他好處之外,大數據可以成為一個安全保護者。
2.公共云的興起
大數據和云計算技術是不可避免地聯系在一起的,因為這是銀行或其他公司存儲所有數據的唯一現實途徑。但直到2016年,大多數銀行都傾向于依靠私有云,他們希望自己掌控信用評分和其他數據,這主要是由于安全問題。
這一趨勢已經開始轉變,德意志銀行2016年6月的一份報告稱,他們預計到2019年,30%的銀行將采用像亞馬遜網絡服務這樣的公共云。私有云并不是那么安全,而且它們缺乏處理日益增加的數據量和工作負載突然變化所需的靈活性。銀行不僅僅是移動到云端,而且是共享數據的公共云。
3.算法分析
每個金融分析師都知道,傳統的股票經紀人已是窮途末路。這種變化有很多原因,但也許最大的原因就是因為經紀人不能再比大數據支持的預測分析軟件更好地消化和分析大數據。
但是,交易算法在最后一天或五年內分析股票表現還不夠。考慮到其他客戶的行為和交易模式等因素,算法必須能夠全面地看待。所有這些都需要存儲在公共云中的數據,但算法的不斷改進將意味著了解如何分析數據和算法的人可以獲得暫時性的決定性優勢。
4.失去工作?
雖然算法可能會對投資者和商業領袖有所幫助,但普通股票經紀人可能失業將會給人們帶來大數據和技術會讓人們失去工作的恐慌。而且算法和人工智能將繼續改進,使某些職業變得過時。
人們對于機器人取代人類的工作的恐慌是真實的,因為人工智能可以做出令人難以置信的事情,但人工智能研究人員Oren Etzinoi觀察到,他6歲的兒子比任何人工智能有更多的自主權。創新型的金融企業家總是會探索出新的領域,即使算法和大數據可能會使某些人失業,也不必為此而杞人憂天。
5.真正的客戶體驗
客戶服務是大數據的重點領域,因為數據可以用來尋找幫助客戶的新方法。大數據可以把客戶分成若干細分市場,以發現重要的趨勢,并查看每個客戶的個性化數據。
這確實假定任何金融機構成功地將其數據集合在一起。不幸的是,經常發生的事情是公司內部的各個部門保留不同的數據集。 這樣可能阻止了被發現的洞察力。像這樣的問題就是企業在大數據面前如何重新調整心態的例子。它不僅要求擁有適合的技術,而且要在公司內部團結一致,并對客戶服務和安全做出堅定的承諾。