Top-Big-Data-Anwendungen im Finanzwesen: Wie revolutioniert es die Finanzbranche?

Einführung

Big Data ist in der heutigen Zeit ein ziemliches Schlagwort und beeinflusst nicht nur die IT-Branche, sondern auch andere Schlüsselindustrien. Dazu gehören Big Data im Finanzwesen , Big Data in der Regierung, im Bankwesen, im Gesundheitswesen, im Bildungswesen, in der Landwirtschaft, in der Telekommunikation und vieles mehr. Der Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide der International Data Corporation geht davon aus, dass die weltweiten Investitionen in Big Data Analytics im Jahr 2020 auf mehr als 203 Milliarden US-Dollar steigen werden, verglichen mit 130,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016 .

Was ist Big-Data-Analyse?

Big Data ist eine Sammlung großer und vielfältiger Datensätze, die aus strukturierten, unstrukturierten sowie halbstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen bestehen. Herkömmliche Datenverarbeitungs- und Verwaltungstools sind für die Handhabung dieses riesigen Datenrepertoires ungeeignet und erfordern daher fortschrittliche Tools. Daher ist Big-Data-Analyse die Verwendung fortschrittlicher Tools zur Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Big Data zeichnet sich durch Komplexität, hohes Volumen, große Vielfalt und hohe Geschwindigkeit aus. Große Datenmengen werden in Echtzeit aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, dem Internet, Geräten, Sensoren, Protokolldateien und Transaktionsanwendungen generiert. Fortschrittliche Analysetechniken wie Data Mining, Statistik, maschinelles Lernen, Vorhersage- und Textanalyse werden von Forschern, Analysten und Unternehmen verwendet, um das Potenzial von zuvor unzugänglichen Informationen für eine bessere Entscheidungsfindung zu erschließen.

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Kritische Anwendungsfälle von Big Data Analytics

• Gesundheitswesen – Die Gesundheitsbranche muss mit riesigen Datenmengen umgehen. Big-Data-Analysen haben es Ärzten ermöglicht, die Daten effizient zu nutzen, sei es bei der Entwicklung personalisierter Medikamente oder der Erkennung ungewöhnlicher Krankheitsbilder.
• Landwirtschaft – Die Erfassung und Verarbeitung landwirtschaftlicher Daten wurde durch den Einsatz von Sensoren und automatischen Maschinen ermöglicht, was wiederum zu besseren landwirtschaftlichen Managementpraktiken, höheren Ernteerträgen und Schutz vor Umweltrisiken beigetragen hat.
• Bildung – Ob es um die Entwicklung akademischer Fähigkeiten oder die Bewertung der Leistung von Lehrern und Schülern geht, Big Data Analytics hat den Bildungssektor in mehr als einer Hinsicht verändert.
• Unterhaltung und Medien – Big Data hat es der Unterhaltungsindustrie ermöglicht, Inhalte, Vorschläge, Anzeigen und Sendezeiten zu optimieren, um die maximale Aufmerksamkeit der Zuschauer zu erregen.
• Telekommunikation – Big Data hat es der Telekommunikationsbranche ermöglicht, Benutzern problemlose Konnektivität bereitzustellen.

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Big-Data-Analytics im Finanzwesen

Mit der Entwicklung technologischer Innovationen hat sich Big Data zu einem integralen Bestandteil des Banken- und Finanzsektors entwickelt, und als solches wird Big Data im Finanzwesen zu einem wesentlichen Aspekt menschlicher Aktivitäten. Finanzdienstleistungen wie digitales Banking, Vermögensverwaltungs- und Vermögensverwaltungsplattformen, Online-Peer-to-Peer-Kredite, KMU-Finanzierung, Crowdfunding-Plattformen, mobile Zahlungsplattformen und Kryptowährung erzeugen riesige Datenmengen, die effizient und sorgfältig verwaltet werden müssen ohne Beschädigung von Informationen.

Da das Funktionieren jeder Finanzorganisation auf Daten und deren Schutz beruht, hat Big Data Analytics die dringend benötigte Flexibilität und Transparenz in der Finanzbranche gebracht. Ob Risikoanalyse, Betrugserkennung, Kundenzufriedenheit oder algorithmischer Handel – Big Data hat es dem Finanzsystem ermöglicht, sich mehr auf eine verbesserte Servicebereitstellung zu konzentrieren, anstatt sich über Sicherheitsprobleme Gedanken zu machen.

Top-Anwendungen von Big Data Analytics im Finanzwesen

• Betrugserkennung – Während sich die schnell wachsende digitale Welt als sehr vorteilhaft erwiesen hat, hat sie ihren Anteil an Betrug und Betrug. Die größte Herausforderung, der sich der Bankensektor heute gegenübersieht, ist die zunehmende Zahl von Cyberangriffen, die sensible Kundeninformationen angreifbar gemacht haben. Aber dank Big-Data-Analysen und maschinellen Lernalgorithmen haben es Finanzorganisationen durch ungewöhnliche Benutzeraktivitäten und Ausgabenmuster ermöglicht, Betrug und Betrug rechtzeitig zu erkennen.
• Risikomanagement – ​​Um erhebliche Umsatzeinbußen zu vermeiden, müssen die Bankenorganisationen ein robustes Risikomanagementsystem einrichten, und hier entsteht eine weitere Anwendung von Big Data im Finanzwesen . Die Echtzeit-Risikoerkennung und der Schutz der Kunden vor Betrug wurden durch Big-Data-Analysen ermöglicht.
• Kundenbeziehung – Die Aufrechterhaltung zufriedenstellender Kundenbeziehungen ist die größte Herausforderung für den Bankensektor. Von der Erfassung und Analyse von Kundendaten über die Bereitstellung vorteilhafter Angebote bis hin zur Gewährleistung der Sicherheit von Transaktionen hat Big Data Analytics die Art und Weise verändert, wie Banken mit Kunden interagieren.

Wie hat Big Data Analytics den Finanzsektor beeinflusst?

Kurz gesagt umfassen die Auswirkungen von Big Data und Analytik auf den Finanzsektor Folgendes:

• Die Informationen aus Big Data beeinflussen entscheidende Erfolgs- und Produktionsfaktoren in der Finanzdienstleistung.
• Finanzanalysten können bessere und fundiertere Anlageentscheidungen treffen.
• Die Finanzbranche verwendet datenbasierte Vorhersagemodelle, um Ausgabenmuster zu überwachen.
• Big-Data-Analysen haben unser Verständnis der Finanzmärkte erweitert.
• Steuerreform, Handel, Investitionen, Risikoanalyse, Automatisierung, Betrugserkennung und Verwaltung wurden mit der Verfügbarkeit nützlicher Datensätze überarbeitet.
• Der Einsatz von Big-Data-Analysen in der Finanzbranche hat dazu beigetragen, verschiedene Herausforderungen zu meistern, und wertvolle Erkenntnisse darüber geliefert, wie das Bankerlebnis verbessert und gleichzeitig die Bedürfnisse der Kunden erfüllt werden können.
• Schließlich hat Big Data Transparenz geschaffen und die ökonomische Analyse und Modellierung erheblich beeinflusst.

Fazit

Die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen hat Unternehmen und Branchen unzählige Möglichkeiten eröffnet, ihre Dienstleistungen zu verbessern und Gewinne zu steigern. Der Bankensektor hat erheblich davon profitiert, und natürlich hat sich Big Data im Finanzwesen als das vielversprechendste Gebiet herausgestellt, in dem Big Data Analytics mehrere Anwendungen gefunden hat.

Von der Aufdeckung von Betrug bis zur Verbesserung der Kundenbeziehungen lässt der Finanzsektor nichts unversucht, um das Potenzial von Big Data auszuschöpfen. Big Data Analytics hat die Online-Banking-Branche revolutioniert und beeinflusst weiterhin die wichtigsten Aspekte des Bank- und Finanzwesens auf der ganzen Welt.

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