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Big-Data et son rôle dans le secteur financier

Big-Data et son rôle dans le secteur financier

Rôle des Big-Data dans le développement du secteur financier

L'industrie financière a toujours été une industrie très compétitive. Étant donné la maturité des technologies destructrices telles que les Big-Data, les Big-Data peuvent être un élément peu coûteux dans le secteur financier. Les entreprises peuvent collecter des données volumineuses sur les solutions de sécurité, d'adaptation et d'investissement. 

Le Big Data propose un nouvel ensemble de données avec lequel vous pouvez comprendre le comportement des clients et améliorer le domaine de l'analyse des prévisions. Avec cette approche basée sur les données, regardons comment les Big-Data modifient le secteur financier.

Variations de produits améliorées

Comme mentionné précédemment, le Big Data met désormais en évidence de nouveaux ensembles de données qui peuvent puissamment comprendre la psyché des clients et leur offrir de nouveaux et meilleurs services financiers. 

Par exemple, les entreprises emploient désormais des consultants robo fintech qui offrent des conseils holistiques sur l'investissement numérique. Étant donné que ce consultant robo utilise le Big Data pour collecter des informations sur les modèles de coût client et d'autres mesures d'ajustement, les conseils proposés sont également très importants pour les clients. De même, la liste des produits financiers peut inclure d'autres services tels que la disponibilité du crédit, l'analyse des risques clients, etc.

Analyse de marché

Les investisseurs peuvent exploiter le potentiel des Big-Data pour analyser les tendances du marché et faire des investissements plus intelligents. De nombreuses entreprises ont des systèmes de prévision sophistiqués qui non seulement comprennent de grandes quantités de données, mais aussi les interprètent pour prendre les bonnes décisions d'investissement. 

Grâce au trading basé sur l'IA, les investisseurs peuvent augmenter leur retour sur investissement. En conséquence, le domaine de l'investissement sur le marché ne se limite plus aux vétérans ou aux investisseurs expérimentés, mais s'étend également aux débutants qui souhaitent essayer de profiter des bénéfices du marché. 

Sécurité saine

Dans le secteur financier, certains services sont plus vulnérables aux failles de sécurité et à la fraude. Les Big-Data peuvent jouer un rôle important pour combler cet écart et assurer la sécurité des clients. Les établissements de crédit et les banques utilisent une combinaison de machine learning et de big data (clearinghouse.org) pour automatiser leur sécurité. Cela peut également être utilisé pour lancer des criminels qui souhaitent exploiter des vulnérabilités, en particulier dans des systèmes obsolètes. 

La détection de position vous indique où les clients utilisent les services financiers. Il enregistre également les types de produits ou services qu'ils achètent habituellement et le nombre de transactions par cycle. Ces informations permettent au Big Data de surveiller et de mettre en évidence les écarts par rapport aux modèles d'achat traditionnels pour avertir et protéger les consommateurs contre la fraude. 

Moins de processus manuel

De grandes quantités de données marqueront l'ère de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. En conséquence, des processus manuels et itératifs tels que la documentation, la recherche d'historique client et plus encore. Ils peuvent être automatisés par des algorithmes. De plus, le temps de réponse est raccourci en considérant la structure réglementaire existante. 

Bien que la réduction du processus manuel offre une approche centrée sur le client, certains craignent que cela ne compromette la sécurité du travail des personnes impliquées dans ce processus manuel. Cette crainte est aggravée par le fait que la technologie est plus efficace, plus précise et beaucoup moins chère. Cependant, les ressources humaines réparties peuvent être utilisées dans des postes nouveaux et variés après une formation approfondie. 

Client orienté avantages

Les services personnalisés sont l'un des points les plus importants des grands services financiers basés sur les données. En fonction des habitudes des clients, les institutions financières peuvent offrir des témoignages personnels et vendre des produits qui répondent à leurs besoins. Grâce à cette approche à valeur ajoutée, les entreprises peuvent fidéliser leurs clients dans tous les secteurs verticaux et bénéficier d'une forte présence des consommateurs. 

Analyse appropriée des risques

Jusqu'à présent, les services financiers tels que le crédit ont été basés sur un ou deux facteurs tels que la solvabilité, le ratio dette / revenu, etc. Cependant, les Big-Data ont diversifié cet ensemble de données et introduit plusieurs variables qui peuvent offrir des évaluations des risques plus spécifiques et individuelles. aux particuliers. 

L'apprentissage automatique prend en compte les conditions économiques, le capital commercial, la segmentation de la clientèle, etc. Pour identifier les investissements risqués ou non réalisés. 

Un grand défi

Bien que le big data apparaisse sur papier comme la meilleure solution pour toutes les institutions financières, cela présente plusieurs défis. Ces contraintes peuvent être spécifiques aux entreprises et comprennent: 

volume de données

Les Big-Data sont caractérisées par trois V: volume, vitesse et diversité. Fondamentalement, cela signifie que la technologie Big Data gère de grandes quantités de données en temps réel dans un environnement statique tout en prenant en charge de nombreux types de données. Les sociétés financières ne peuvent pas calculer de tels volumes de données ou ne peuvent pas y accéder par différents canaux. De plus, les silos de données rendent difficile l'intégration de toutes les données volumineuses collectées. 

Par conséquent, ils ne peuvent pas exploiter pleinement le potentiel des Big-Data. 

Précision et qualité

Des données diluées et inexactes n'aident pas. Les entreprises doivent utiliser des données fiables pour profiter des opportunités. En ce qui concerne le secteur financier, il est de plus en plus urgent de rechercher des données précises et fiables, ce qui constitue un défi majeur pour certaines institutions. 

Sécurité et intégrité

Les banques et les institutions financières doivent respecter les normes de sécurité les plus élevées lors du stockage des données personnelles sensibles de leurs clients. Toute atteinte à la sécurité ou menace potentielle peut entraîner une grave perte de confiance. Certaines entreprises peuvent être réticentes à offrir ce niveau de sécurité des données. 

Régulation

Outre les réglementations en ligne, il existe diverses réglementations bancaires concernant la sécurité des données, la protection des données, les rapports et la transparence. Le respect de ces réglementations tout en maintenant la sécurité numérique peut être une tâche difficile. 

Commentaire final

Il est clair que le big data va changer la révolution de notre perception du secteur financier dans les années à venir. Le Big Data donne à l'entreprise une idée du comportement du client et du profil de cette personne dans un certain type. Par conséquent, ces données peuvent être très utiles aux entreprises pour développer leur activité et fidéliser leurs clients. 

Ce n'est qu'une question de temps avant que les Big-Data n'apparaissent comme la deuxième monnaie du secteur financier.

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