به بزرگترین دانشنامه مالی فارسی خوش آمدید

چگونه BIG DATA صنعت مالی را تغییر داده است

08 ارد

چگونه BIG DATA صنعت مالی را تغییر داده است

گسترش وسیع داد ها و افزایش پیچیدگی های تکنولوژیکی، همچنان به تغییر عملیات و رقابت صنایع ادامه می دهد. در چند سال گذشته، نود درصد داده های موجود در جهان در نتیجه ۲٫۵ quintillion bytes از داده های روزانه حاصل شده است. این داده ها به عنوان BIG DATAنیز شناخته می شوند، این رشد و ذخیره سازی سریع فرصت هایی را برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های ساختار یافته و غیر ساختاری ایجاد می کند. (برای دسترسی به سایر مقالات مرتبط، اینجا کلیک کنید).

به دنبال شناسایی BIG DATA، شرکت ها با استفاده از این داده ها و تحلیل آن ها، توانستند به بینش های ارزشمندی به منظور تصمیمات کسب و کار دست یابند. برخی از صنایعی که از داده های بزرگ استفاده کرده اند، عبارتند از؛ خدمات مالی، فن آوری، بازاریابی و بهداشت و درمان. استفاده از این حجم داده همچنان به تعریف مزیت های رقابتی جدید برای شرکت ها می پردازد. ۸۹ درصد از شرکت های بزرگ اینطور پیش بینی کرده اند که بدون تحلیل استراتژیک براساس این داده ها، سازمان ها مزیت رقابتی خود را از دست می دهند.

بخش مالی به طور خاص، استفاده چشمگیری از این داده ها به منظور اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری بهتر با بازده بالاتر، داشته است. در رابطه با داده های بزرگ، معاملات الگوریتمی، از حجم بالایی از داده های تاریخی درکنار مدل های پیچیده ریاضی به منظور افزایش بازده سبد سرمایه گذاری استفاده کرده است. (همچنین بخوانید؛ ساخت الگوریتم‌های معاملاتی). تداوم استفاده از داده های بزرگ به ناچار موجب تغییر افق چشم انداز صنعت مالی خواهد شد. با این حال، درکنار مزایای این داده ها، چالش هایی نیز در خصوص جمع آوری و تحلیل داده ها وجود دارد. (همچنین بخوانید؛ یادگیری ماشینی چیست).

۳V از داده های بزرگ

۳V، بنیاد داده های بزرگ است؛ حجم، تنوع و سرعت. در مواجهه با افزایش رقابت، محدودیت های قانونی و تنوع نیازهای مشتری، موسسات مالی به دنبال راهکارهای جدید به منظور استفاده از تکنولوژی برای به دست آوردن افزایش کارایی هستند. بسته به نوع صنعت، شرکت ها می توانند از جنبه های خاص داده های بزرگ برای به دست آوردن مزیت رقابتی استفاده کنند.

سرعت، به سرعت ذخیره سازی و تحلیل داده ها اشاره دارد. بورس اوراق بهادار نیویورک NYSE، هر روز معاملاتی، یک ترابایت اطلاعات را ذخیره می کند. تا سال ۲۰۱۶، نزدیک به ۱۸٫۹ میلیارد ارتباط شبکه ای در جهان وجود داشته است، یعنی ۲٫۵ اتصال برای هر نفر روی کره زمین. موسسات مالی با تمرکز بر کارآیی و سرعت پردازش معاملات، می توانند به مزیت رقابتی دست یابند.

داده های بزرگ را می توان به صورت داده های بدون ساختار یا ساختاریافته طبقه بندی کرد. داده های غیر ساختاری، داده هایی هستند که سازمان یافته نیستند و به یک مدل از پیش تعیین شده ختم نمی شوند. این گروه شامل، داده های جمع آوری شده از منابع شبکه های اجتماعی است که به سازمان ها کمک می کند تا اطلاعات مربوط به نیازهای مشتریان را جمع آوری کنند. داده های ساختاری شامل اطلاعاتی است که در حال حاضر توسط سازمان ها از طریق پایگاه داده های ارتباطی و صفحات گسترده مدیریت می شود. به عنوان نتیجه، اشکال مختلف داده به صورت ساختار یافته و غیرساختاری وجود دارد که به منظور اخذ تصمیمات بهینه کسب و کار باید مدیریت شوند.

حجم روزافزون اطلاعات بازار، چالش بزرگی برای موسسات مالی است. در کنار داده های تاریخی وسیع، بازار بانکی و سرمایه باید به طور فعال اطلاعات را مدیریت کند. به همین ترتیب، بانک های سرمایه گذاری و صندوق های مدیریت دارایی از داده های معتبر برای تصمیم گیری های صحیح سرمایه گذاری استفاده می کنند. شرکت های بیمه و بازنشستگی می توانند از خط مشی گذشته و داده های ادعایی برای مدیریت ریسک فعال استفاده کنند. (همچنین بخوانید؛ Capital At Risk-CaR چیست؟).

معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی با توجه به توانایی های روزافزون رایانه ها و وجود داده های بزرگ، توسعه یافته است. فرایند معاملاتی خودکار، برنامه های کامپیوتری را قادر می سازد تا معاملات مالی را در سرعت و فرکانس بسیار بالا که انسان قادر به انجام آن ها نیست، پردازش کند.  در مدل های ریاضی، معاملات الگوریتمیک، معاملات را در بهترین قیمت ممکن اجرا می کند و به موقع از موقعیت معاملاتی خارج می شود به طوری که باعث کاهش خطاهای انسانی می شود.

مؤسسات مالی می توانند الگوریتم های مؤثر را به صورتی محدود کنند تا حجم عظیمی از داده ها را به اشتراک بگذارند، میزان حجم زیاد از داده های تاریخی به منظور توسعه استراتژی های سرمایه گذاری باعث افزایش بازده سرمایه گذاری خواهد شد. این رویکرد به کاربران در نگهداری اطلاعات ارزشمند و حذف اطلاعات بی ارزش کمک می کند. با توجه به اینکه الگوریتم های معاملاتی می توانند با داده های ساختار یافته و غیر ساختاری ایجاد شوند، شبکه های اجتماعی و اطلاعات تراکنش های انجام شده در بازار مالی می توانند موتور موثری به منظور تولید الگوریتم تصمیم گیری باشند. بر خلاف تصمیم گیری انسانی که می تواند تحت تأثیر انواع منابع اطلاعاتی، احساسات و تعصب رفتاری قرار گیرد، معاملات الگوریتمی صرفاً بر اساس مدل های مالی و داده ها اجرا می شود.

مشاوران خودکار یا expert ها از الگوریتم های سرمایه گذاری و مقدار زیاد اطلاعات در یک پلت فرم دیجیتال استفاده می کنند. سرمایه گذاری ها به روش تئوری سبد سرمایه گذاری مدرن طراحی شده اند، که به طور معمول سرمایه گذاری های بلندمدت را برای حفظ بازده، سازگار و نیاز به تعامل حداقل با مشاوران مالی انسانی را تأیید می کند. (همچنین بخوانید؛ ساخت الگوریتم‌های معاملاتی).

چالش ها

علیرغم رشد صنعت داده های مالی، چالش های مهمی در این زمینه وجود دارد. مهمتر از همه، وجود مجموعه ای از داده های غیر ساختاری مختلف، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را افزایش می دهد. اطلاعات شخصی را می توان از طریق شبکه های اجتماعی و ایمیل ها جمع آوری کرد.

به طور خاص در بخش مالی، اکثریت انتقادات بر تحلیل داده ها وارد است. حجم بالای داده ها نیازمند پیچیدگی بیشتر تکنیک های آماری برای دستیابی به نتایج دقیق تر است.

جمع بندی

داده های بزرگ همچنان موجب تغییر چشم انداز صنایع مختلف، به ویژه بخش مالی می شوند. بسیاری از موسسات مالی، به منظور حفظ مزیت رقابتی به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ روی آورده اند. الگوریتم های پیچیده معاملاتی می توانند به منظور رشد و توسعه داده های ساختار یافته و غیرساختاریافته را از تعدادی از منابع داده جمع آوری کنند. احساسات و تعصب انسانی می تواند از طریق خودکارسازی به حداقل برسد؛ با این حال، معامله براساس تجزیه و تحلیل داده های بزرگ دارای مجموعه ای از چالش های مشخص است. با این حال، با توجه به روند خدمات مالی به سمت داده های بزرگ و اتوماسیون، بدیهی است که پیشرفت تکنیک های آماری باعث افزایش دقت خواهد شد.

منبع: گروه مشاوران مالی سامان