أهم تطبيقات البيانات الضخمة في مجال التمويل: كيف تُحدث ثورة في صناعة التمويل؟

مقدمة

تعد البيانات الضخمة كلمة طنانة في العصر الحديث ولا تؤثر فقط على قطاع تكنولوجيا المعلومات ولكن أيضًا في الصناعات الرئيسية الأخرى. وتشمل هذه البيانات الضخمة في المالية والبيانات الضخمة في الحكومة والمصارف والرعاية الصحية والتعليم والزراعة والاتصالات والقائمة تطول. يتوقع دليل الإنفاق على البيانات الضخمة والتحليلات نصف السنوية العالمية الصادر عن مؤسسة البيانات الدولية أن الاستثمار العالمي في تحليلات البيانات الضخمة سينمو إلى أكثر من 203 مليار دولار في عام 2020 مقارنة بـ 130.1 مليار دولار في عام 2016 .

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة من مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة التي تتكون من بيانات منظمة وغير مهيكلة وشبه منظمة من مصادر مختلفة. أدوات معالجة البيانات التقليدية وإدارتها غير كافية للتعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات ، وبالتالي فهي تتطلب أدوات متقدمة. لذلك ، فإن تحليلات البيانات الضخمة هي استخدام أدوات متقدمة لتحليل ومعالجة كميات كبيرة من البيانات لبناء نماذج تنبؤية وتوجيه عملية صنع القرار الاستراتيجي.

تتميز البيانات الضخمة بالتعقيد والحجم الكبير والتنوع الواسع والسرعة العالية. يتم إنشاء البيانات الضخمة على نطاق واسع في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة مثل الوسائط الاجتماعية والويب والأجهزة وأجهزة الاستشعار وملفات السجل وتطبيقات المعاملات. يستخدم الباحثون والمحللون والشركات تقنيات التحليلات المتقدمة مثل استخراج البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية والنصية للاستفادة من إمكانات المعلومات التي تعذر الوصول إليها سابقًا لاتخاذ قرارات أفضل.

معرفة المزيد: مهارات البيانات الضخمة الهامة

حالات الاستخدام الحرج لتحليلات البيانات الضخمة

• الرعاية الصحية - يتعين على صناعة الرعاية الصحية التعامل مع كميات هائلة من البيانات. أتاحت تحليلات البيانات الضخمة للممارسين الطبيين تسخير البيانات بكفاءة ، سواء كان ذلك لتطوير أدوية مخصصة أو اكتشاف أنماط مرضية غير عادية.
• الزراعة - أصبح جمع بيانات المزرعة ومعالجتها ممكنًا باستخدام أجهزة الاستشعار والآلات الأوتوماتيكية ، والتي بدورها ساهمت في تحسين ممارسات إدارة المزرعة وزيادة غلة المحاصيل والحماية من المخاطر البيئية.
• التعليم - سواء كان الأمر يتعلق بتطوير المهارات الأكاديمية أو تقييم أداء المعلمين والطلاب ، فقد غيرت تحليلات البيانات الضخمة قطاع التعليم بأكثر من طريقة.
• الترفيه والوسائط - مكنت البيانات الضخمة صناعة الترفيه من تحسين المحتوى والاقتراحات والإعلانات وتوقيت البث لجذب انتباه المشاهدين إلى أقصى حد.
• الاتصالات - مكنت البيانات الضخمة صناعة الاتصالات من توفير اتصال خالي من المتاعب للمستخدمين.

اقرأ أيضًا: لماذا تصبح مطور بيانات كبير؟

تحليلات البيانات الضخمة في المالية

مع تطور الابتكارات التكنولوجية ، برزت البيانات الضخمة كجزء لا يتجزأ من القطاع المصرفي والمالي ، وعلى هذا النحو ، أصبحت البيانات الضخمة في التمويل جانبًا أساسيًا من النشاط البشري. الخدمات المالية مثل الخدمات المصرفية الرقمية ، وإدارة الأصول ، ومنصات إدارة الثروات ، والإقراض عبر الإنترنت من نظير إلى نظير ، وتمويل الشركات الصغيرة والمتوسطة ، ومنصات التمويل الجماعي ، ومنصات الدفع عبر الهاتف المحمول ، والعملات المشفرة ، تخلق كميات هائلة من البيانات التي يجب إدارتها بكفاءة ودقة مع عدم وجود ضرر للمعلومات.

نظرًا لأن عمل أي مؤسسة مالية يعتمد على البيانات وحمايتها ، فقد جلبت تحليلات البيانات الضخمة المرونة والشفافية التي تشتد الحاجة إليها في صناعة التمويل. سواء كان الأمر يتعلق بتحليل المخاطر ، أو اكتشاف الاحتيال ، أو إرضاء العملاء ، أو التداول الخوارزمي ، فقد مكّنت البيانات الضخمة النظام المالي من التركيز بشكل أكبر على تحسين تقديم الخدمات بدلاً من القلق بشأن مشكلات الأمان.

أهم تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة في الشؤون المالية

• كشف الاحتيال - بينما أثبت العالم الرقمي سريع النمو أنه مفيد للغاية ، إلا أن له نصيبه من عمليات الاحتيال والاحتيال. التحدي الأكبر الذي يواجهه القطاع المصرفي اليوم هو العدد المتزايد للهجمات الإلكترونية التي جعلت معلومات العملاء الحساسة عرضة للخطر. ولكن بفضل تحليلات البيانات الضخمة وخوارزميات التعلم الآلي ، مكنت أنشطة المستخدم غير العادية وأنماط الإنفاق المؤسسات المالية من اكتشاف عمليات الاحتيال والاحتيال في الوقت المحدد.
• إدارة المخاطر - لمنع حدوث خسائر كبيرة في الإيرادات ، يجب على المؤسسات المصرفية إنشاء نظام قوي لإدارة المخاطر ، وهنا يظهر تطبيق آخر للبيانات الضخمة في التمويل . أصبح اكتشاف المخاطر في الوقت الفعلي وحماية العملاء من عمليات الاحتيال ممكنًا باستخدام تحليلات البيانات الضخمة.
• علاقة العملاء - يعد الحفاظ على علاقات العملاء المرضية أكبر تحد يواجهه القطاع المصرفي. من جمع وتحليل بيانات العملاء إلى تقديم عروض مفيدة وضمان سلامة المعاملات ، غيرت تحليلات البيانات الضخمة الطريقة التي تتفاعل بها المؤسسات المصرفية مع العملاء.

كيف أثرت تحليلات البيانات الضخمة على القطاع المالي؟

باختصار ، يشمل تأثير البيانات الضخمة والتحليلات على القطاع المالي ما يلي:

• تؤثر المعلومات المقدمة من البيانات الضخمة على النجاح الحاسم وعوامل الإنتاج في الخدمات المالية.
• يمكن للمحللين الماليين اتخاذ قرارات استثمارية أفضل وأكثر استنارة.
• تستخدم الصناعات المالية نماذج تنبؤية قائمة على البيانات لمراقبة أنماط الإنفاق.
• زادت تحليلات البيانات الضخمة من فهمنا للأسواق المالية.
• تم تجديد الإصلاح الضريبي ، والتجارة ، والاستثمار ، وتحليل المخاطر ، والأتمتة ، وكشف الاحتيال ، والإدارة مع توافر مجموعات البيانات المفيدة.
• ساعد استخدام تحليلات البيانات الضخمة في الصناعة المالية في التغلب على التحديات المختلفة وقدم رؤى قيمة حول كيفية تحسين التجربة المصرفية مع تلبية احتياجات العملاء.
• أخيرًا ، خلقت البيانات الضخمة الشفافية وأثرت بشكل كبير على التحليل الاقتصادي والنمذجة.

خاتمة

أتاح توفر كميات هائلة من البيانات فرصًا لا حصر لها للشركات والصناعات لتحسين خدماتها وزيادة الأرباح. لقد استفاد القطاع المصرفي بشكل كبير ، وغني عن القول ، برزت البيانات الضخمة في مجال التمويل باعتبارها أكثر المجالات الواعدة حيث وجدت تحليلات البيانات الضخمة العديد من التطبيقات.

من الكشف عن عمليات الاحتيال إلى تحسين العلاقات مع العملاء ، لا يدخر القطاع المالي وسعاً للاستفادة من إمكانات البيانات الضخمة. أحدثت تحليلات البيانات الضخمة ثورة في صناعة الخدمات المصرفية عبر الإنترنت وتستمر في التأثير على أهم جوانب الأعمال المصرفية والتمويل في جميع أنحاء العالم.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.