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Data Analytics im Finanz Segment.
Täglich bewegen sich Milliarden von Dollar auf den globalen Märkten, und Analysten sind dafür verantwortlich, diese Daten mit Präzision, Sicherheit und Geschwindigkeit zu überwachen, um Vorhersagen zu treffen, Muster aufzudecken und Vorhersagestrategien zu entwickeln. Der Wert dieser Daten hängt stark davon ab, wie sie gesammelt, verarbeitet, gespeichert und interpretiert werden.
Wer Aktienkurse analysieren will, muss sich zwangsweise auch mit Big Data auseinandersetzen und politische bzw. gesellschaftliche Trends mitberücksichtigen, die tagtäglich über soziale Medien veröffentlicht werden, die sich auf den Aktienmarkt auswirken können.
Vorteile von Data Analytics im Finance:
Kundenverhalten
Durch die Verwendung von Big Data Analytics können Bedürfnisse von Verbrauchern relativ genau vorhergesagt werden. Datenanalysen aus Big Data ermöglichen es Unternehmen, individuelle, verhaltensbasierte Bewertungen und Entscheidungen für Kunden zu treffen. Versicherer können so Versicherungstarife anbieten, bei denen das individuelle Verhalten von Versicherten maschinell gemessen und bewertet werden. Unternehmen können daher Finanzprodukte und Dienstleistungen anbieten, die auf Verbraucher zugeschnitten sind.
Automatisierte Prozessketten
Die Entscheidung über einen Kreditantrag bei einer Bank kann zum Beispiel schneller erfolgen, wenn die dafür notwendigen Informationen und Dokumente elektronisch verarbeitet werden.
Betrugsbekämpfung
Mit Big Data Analytics lassen sich auch Unregelmäßigkeiten und Muster besser erkennen. Prozesse bei der Betrugsprävention werden dadurch effektiver und effizienter. Damit kann ein Unternehmen Betrugsversuche, zum Beispiel nicht autorisierte Kreditkartentransaktionen, schneller feststellen oder verhindern.
