Wie Big Data die Finanzen verändert hat

Die enorme Verbreitung von Daten und die zunehmende technologische Komplexität verändern die Art und Weise, wie die Industrie arbeitet und im Wettbewerb steht. In den letzten Jahren wurden 90 Prozent der Daten weltweit als Ergebnis der täglichen Erstellung von 2, 5 Billionen Datenbytes erstellt. Allgemein als Big Data bezeichnet, bietet dieses schnelle Wachstum und Speichern die Möglichkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren.

Nach den 3 Vs von Big Data nutzen Unternehmen Daten und Analysen, um wertvolle Erkenntnisse für bessere Geschäftsentscheidungen zu gewinnen. Zu den Branchen, in denen Big Data eingesetzt wird, zählen Finanzdienstleistungen, Technologie, Marketing und Gesundheitswesen, um nur einige zu nennen. Die Einführung von Big Data definiert die Wettbewerbslandschaft der Branchen weiterhin neu. Schätzungsweise 89 Prozent der Unternehmen glauben, dass diejenigen ohne Analysestrategie das Risiko eingehen, einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verlieren.

Insbesondere Finanzdienstleister setzen Big-Data-Analysen ein, um bessere Anlageentscheidungen mit gleichbleibenden Renditen zu treffen. In Verbindung mit Big Data verwendet der algorithmische Handel umfangreiche historische Daten mit komplexen mathematischen Modellen, um die Portfoliorenditen zu maximieren. Die weitere Verbreitung von Big Data wird die Landschaft der Finanzdienstleistungen zwangsläufig verändern. Neben den offensichtlichen Vorteilen bleiben jedoch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf die Fähigkeit von Big Data, das wachsende Datenvolumen zu erfassen.

3 V's von Big Data

Die 3 V sind für Big Data von grundlegender Bedeutung: Lautstärke, Vielfalt und Geschwindigkeit. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs, aufsichtsrechtlicher Beschränkungen und der Kundenbedürfnisse suchen Finanzinstitute nach neuen Wegen, um Technologien für mehr Effizienz einzusetzen. Je nach Branche können Unternehmen bestimmte Aspekte von Big Data nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Die Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten gespeichert und analysiert werden müssen. Die New York Stock Exchange erfasst täglich 1 Terabyte an Informationen. Bis 2016 gab es schätzungsweise 18, 9 Milliarden Netzwerkverbindungen mit ungefähr 2, 5 Verbindungen pro Person auf der Erde. Finanzinstitute können sich durch eine effiziente und schnelle Abwicklung von Geschäften vom Wettbewerb abheben.

Big Data kann als unstrukturierte oder strukturierte Daten klassifiziert werden. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert sind und nicht in ein vorbestimmtes Modell fallen. Dazu gehören Daten aus Social Media-Quellen, mit denen Institutionen Informationen über Kundenbedürfnisse sammeln können. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die bereits von der Organisation in relationalen Datenbanken und Tabellen verwaltet werden. Infolgedessen müssen die verschiedenen Datenformen aktiv verwaltet werden, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Das zunehmende Volumen an Marktdaten stellt Finanzinstitute vor große Herausforderungen. Neben umfangreichen historischen Daten müssen Banken und Kapitalmärkte Tickerdaten aktiv verwalten. Ebenso verwenden Investmentbanken und Vermögensverwalter umfangreiche Daten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Versicherungs- und Rentenversicherungsunternehmen können für ein aktives Risikomanagement auf frühere Vertrags- und Schadeninformationen zugreifen. (Weitere Informationen finden Sie unter: Quants: The Rocket Scientists Of Wall Street .)

Algorithmischer Handel

Der algorithmische Handel ist aufgrund der wachsenden Leistungsfähigkeit von Computern zu einem Synonym für Big Data geworden. Der automatisierte Prozess ermöglicht es Computerprogrammen, Finanzgeschäfte mit Geschwindigkeiten und Frequenzen auszuführen, die ein menschlicher Händler nicht kann. Innerhalb der mathematischen Modelle bietet der algorithmische Handel Trades, die zu den bestmöglichen Preisen und zur rechtzeitigen Platzierung von Trades ausgeführt werden, und reduziert manuelle Fehler aufgrund von Verhaltensfaktoren.

Institute können Algorithmen effektiver einschränken, um große Datenmengen einzubeziehen. Dabei werden große Mengen historischer Daten für Backtest-Strategien genutzt, wodurch weniger riskante Investitionen entstehen. Auf diese Weise können Benutzer nützliche Daten sowie geringwertige Daten zum Verwerfen identifizieren. Angesichts der Tatsache, dass Algorithmen mit strukturierten und unstrukturierten Daten erstellt werden können, können durch die Integration von Echtzeitnachrichten, sozialen Medien und Börsendaten in eine algorithmische Engine bessere Handelsentscheidungen getroffen werden. Im Gegensatz zur Entscheidungsfindung, die durch unterschiedliche Informationsquellen, menschliche Emotionen und Vorurteile beeinflusst werden kann, werden algorithmische Trades ausschließlich mit Finanzmodellen und -daten ausgeführt.

Robo-Berater verwenden Investmentalgorithmen und riesige Datenmengen auf einer digitalen Plattform. Die Anlagen basieren auf der Modern Portfolio-Theorie, die in der Regel langfristige Anlagen unterstützt, um eine gleichbleibende Rendite zu erzielen, und nur minimale Interaktion mit menschlichen Finanzberatern erfordert. (Weitere Informationen finden Sie unter: Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele .)

Herausforderungen

Trotz der zunehmenden Akzeptanz von Big Data in der Finanzdienstleistungsbranche bestehen vor Ort noch erhebliche Herausforderungen. Am wichtigsten ist, dass die Erfassung verschiedener unstrukturierter Daten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes untermauert. Über soziale Medien, E-Mails und Krankenakten können persönliche Informationen über die Entscheidungsfindung einer Person gesammelt werden.

Speziell bei Finanzdienstleistungen wird die Datenanalyse am häufigsten kritisiert. Das schiere Datenvolumen erfordert eine ausgefeiltere Statistik, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Insbesondere überbewerten Kritiker das Signal-Rausch-Verhältnis als Muster von Fehlkorrelationen, die statistisch belastbare Ergebnisse rein zufällig darstellen. Ebenso weisen Algorithmen, die auf der Wirtschaftstheorie basieren, aufgrund von Trends in historischen Daten in der Regel auf langfristige Investitionsmöglichkeiten hin. Effiziente Ergebnisse, die eine kurzfristige Anlagestrategie unterstützen, sind mit Prognosemodellen verbundene Herausforderungen.

Die Quintessenz

Big Data verändert weiterhin die Landschaft verschiedener Branchen, insbesondere der Finanzdienstleistungsbranche. Viele Finanzinstitute setzen Big-Data-Analysen ein, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Durch Struktur und unstrukturierte Daten können komplexe Algorithmen Trades unter Verwendung einer Reihe von Datenquellen ausführen. Menschliche Emotionen und Vorurteile können durch Automatisierung minimiert werden. Der Handel mit Big-Data-Analysen hat jedoch seine eigenen spezifischen Herausforderungen. Die bisher erzielten statistischen Ergebnisse wurden aufgrund der relativen Neuheit des Bereichs nicht vollständig berücksichtigt. Da Finanzdienstleistungen jedoch in Richtung Big Data und Automatisierung tendieren, wird die Genauigkeit durch die Verbesserung statistischer Techniken erhöht.