大數據如何改變金融

什麼是大數據？

數據的巨大擴散和不斷增長的技術複雜性繼續改變行業運作和競爭的方式。在過去的幾年中，由於創建而創建了世界上90％的數據2.5千億個字節的數據每天。通常稱為大數據，這種快速的增長和存儲為結構化和非結構化數據的收集，處理和分析創造了機會。

大數據如何工作

在大數據的4 V之後，組織使用數據和分析來獲得寶貴的見解，以提供更好的業務決策。採用大數據使用的行業包括金融服務，技術，營銷和醫療保健等。大數據的採用繼續重新定義行業的競爭格局。一個估計的84％的企業認為那些沒有分析策略的人冒著失去市場競爭優勢的風險。

尤其是金融服務已廣泛採用大數據分析，以提供更好的投資決策，並具有一致的回報。結合大數據，算法交易使用具有復雜數學模型的大量歷史數據來最大化投資組合返回。繼續採用大數據將不可避免地改變金融服務的景觀。但是，隨著其明顯的好處，關於大數據捕獲不斷增加的數據量的能力，仍然存在重大挑戰。

4 V的大數據

4 V是大數據的基礎：體積，多樣性，準確性和速度。面臨競爭日益增長的競爭，監管限制和客戶需求，金融機構正在尋找利用技術來提高效率的新方法。根據行業的不同，公司可以使用大數據的某些方面來獲得競爭優勢。

速度是必須存儲和分析數據的速度。這紐約證券交易所每天捕獲1台信息。到2016年，估計有189億個網絡連接，地球上的人均連接約為2.5。金融機構可以通過有效和快速處理交易來將自己與競爭不同。

大數據可以歸類為非結構化或結構化數據。非結構化數據是無組織的信息，並且不屬於預定的模型。這包括從中收集的數據社交媒體來源，可幫助機構收集有關客戶需求的信息。結構化數據包括組織在關係數據庫和電子表格中已經管理的信息。結果，各種形式的數據必須是積極管理為了提供更好的業務決策。

越來越多的市場數據對金融機構構成了巨大挑戰。以及大量的歷史數據，銀行業和資本市場需要積極管理股票數據。同樣地，投資銀行和資產管理公司使用大量數據來做出合理的投資決策。保險和退休公司可以訪問過去的保單，並要求提供積極風險管理的信息。

算法交易

算法交易由於計算機的功能不斷增長，已經成為大數據的代名詞。自動化過程使計算機程序能夠以人類交易者無法做到的速度和頻率進行財務交易。在數學模型中，算法交易提供以最佳價格執行的交易，並及時交易，並減少由於行為因素而導致的手動錯誤。

機構可以更有效地減少演算法為了結合大量數據，將大量的歷史數據用於回測策略，從而產生較小的風險投資。這有助於用戶確定有用的數據以保留以及低價值數據以丟棄。鑑於可以使用結構化和非結構化數據來創建算法，因此將實時新聞，社交媒體和庫存數據納入一個算法引擎可以產生更好的交易決策。與決策制定不同，這可能會受到各種信息來源，人類情感和偏見的影響，算法交易僅在財務模型和數據上執行。

機器人顧問使用投資演算法以及數字平台上的大量數據。投資通過現代投資組合理論，通常會認可長期投資以保持一致的回報，並且需要與人類的互動最少財務顧問。

挑戰

儘管金融服務行業越來越多地擁抱大數據，但大量挑戰仍然存在於現場。最重要的是，各種非結構化數據的收集支持對隱私的擔憂。可以通過社交媒體，電子郵件和健康記錄收集有關個人決策的個人信息。

在金融服務中，大多數批評都屬於數據分析。龐大的數據量需要更高的統計技術複雜，以獲得準確的結果。尤其是，批評家將信號推高至噪聲作為模式虛假的相關性，純粹是偶然地代表統計上強大的結果。同樣，基於經濟理論的算法通常指向長期投資由於歷史數據的趨勢而引起的機會。有效產生支持短期的結果投資策略是預測模型中固有的挑戰。

底線

大數據繼續改變各個行業的景觀，尤其是金融服務。許多金融機構正在採用大數據分析以保持競爭優勢。通過結構化和非結構化數據，複雜的算法可以使用許多數據源執行交易。人類的情感和偏見可以通過自動化最小化；但是，通過大數據分析的交易具有其自身的特定挑戰集，由於該領域的相對新穎性，到目前為止產生的統計結果尚未完全接受。但是，作為金融服務趨勢對於大數據和自動化，統計技術的複雜性將提高準確性。