大数据如何改变金融

什么是大数据？

数据的巨大扩散和不断增长的技术复杂性继续改变行业运作和竞争的方式。在过去的几年中，由于创建而创建了世界上90％的数据2.5千亿个字节的数据每天。通常称为大数据，这种快速的增长和存储为结构化和非结构化数据的收集，处理和分析创造了机会。

大数据如何工作

在大数据的4 V之后，组织使用数据和分析来获得宝贵的见解，以提供更好的业务决策。采用大数据使用的行业包括金融服务，技术，营销和医疗保健等。大数据的采用继续重新定义行业的竞争格局。一个估计的84％的企业认为那些没有分析策略的人冒着失去市场竞争优势的风险。

尤其是金融服务已广泛采用大数据分析，以提供更好的投资决策，并具有一致的回报。结合大数据，算法交易使用具有复杂数学模型的大量历史数据来最大化投资组合返回。继续采用大数据将不可避免地改变金融服务的景观。但是，随着其明显的好处，关于大数据捕获不断增加的数据量的能力，仍然存在重大挑战。

4 V的大数据

4 V是大数据的基础：体积，多样性，准确性和速度。面临竞争日益增长的竞争，监管限制和客户需求，金融机构正在寻找利用技术来提高效率的新方法。根据行业的不同，公司可以使用大数据的某些方面来获得竞争优势。

速度是必须存储和分析数据的速度。这纽约证券交易所每天捕获1台信息。到2016年，估计有189亿个网络连接，地球上的人均连接约为2.5。金融机构可以通过有效和快速处理交易来将自己与竞争不同。

大数据可以归类为非结构化或结构化数据。非结构化数据是无组织的信息，并且不属于预定的模型。这包括从中收集的数据社交媒体来源，可帮助机构收集有关客户需求的信息。结构化数据包括组织在关系数据库和电子表格中已经管理的信息。结果，各种形式的数据必须是积极管理为了提供更好的业务决策。

越来越多的市场数据对金融机构构成了巨大挑战。以及大量的历史数据，银行业和资本市场需要积极管理股票数据。同样地，投资银行和资产管理公司使用大量数据来做出合理的投资决策。保险和退休公司可以访问过去的保单，并要求提供积极风险管理的信息。

算法交易

算法交易由于计算机的功能不断增长，已经成为大数据的代名词。自动化过程使计算机程序能够以人类交易者无法做到的速度和频率进行财务交易。在数学模型中，算法交易提供以最佳价格执行的交易，并及时交易，并减少由于行为因素而导致的手动错误。

机构可以更有效地减少算法为了结合大量数据，将大量的历史数据用于回测策略，从而产生较小的风险投资。这有助于用户确定有用的数据以保留以及低价值数据以丢弃。鉴于可以使用结构化和非结构化数据来创建算法，因此将实时新闻，社交媒体和库存数据纳入一个算法引擎可以产生更好的交易决策。与决策制定不同，这可能会受到各种信息来源，人类情感和偏见的影响，算法交易仅在财务模型和数据上执行。

机器人顾问使用投资算法以及数字平台上的大量数据。投资通过现代投资组合理论，通常会认可长期投资以保持一致的回报，并且需要与人类的互动最少财务顾问。

挑战

尽管金融服务行业越来越多地拥抱大数据，但大量挑战仍然存在于现场。最重要的是，各种非结构化数据的收集支持对隐私的担忧。可以通过社交媒体，电子邮件和健康记录收集有关个人决策的个人信息。

在金融服务中，大多数批评都属于数据分析。庞大的数据量需要更高的统计技术复杂，以获得准确的结果。尤其是，批评家将信号推高至噪声作为模式虚假的相关性，纯粹是偶然地代表统计上强大的结果。同样，基于经济理论的算法通常指向长期投资由于历史数据的趋势而引起的机会。有效产生支持短期的结果投资策略是预测模型中固有的挑战。

底线

大数据继续改变各个行业的景观，尤其是金融服务。许多金融机构正在采用大数据分析以保持竞争优势。通过结构化和非结构化数据，复杂的算法可以使用许多数据源执行交易。人类的情感和偏见可以通过自动化最小化；但是，通过大数据分析的交易具有其自身的特定挑战集，由于该领域的相对新颖性，到目前为止产生的统计结果尚未完全接受。但是，作为金融服务趋势对于大数据和自动化，统计技术的复杂性将提高准确性。