大数据在金融领域的应用

大数据是信息技术和定量方法领域中流行的新口号，涉及大量信息的收集和分析。计算能力的进步以及价格的下降使大数据项目在技术上越来越可行和经济。特别是，云计算的出现使大数据分析的成本在许多小公司的覆盖范围之内，现在不需要在自己的计算基础设施上进行大量的资本投资。

数据科学的新职业类别已经响应了大数据的增长。

金融范围内的应用：

在金融领域内，特别是在金融服务行业，大量数据正在越来越多的应用中使用，如：

1. 员工监控和监控​​>预测模型，如保险承销商可能使用的保险费和贷款人员进行贷款决定的方法
2. 开发算法来预测金融市场的方向
3. 定价非流动资产，如房地产

汽车保险：

早在上世纪八十年代，Progressive Insurance的创始人就期待着能够收集和分析有关个人保单持有人驾驶习惯的硬性数据的日子。这将导致更准确的风险测量和风险评估，从而更精确的溢价设置。到2010年，必要的数据收集技术已经可用，现在有超过一百万的客户已经同意在他们的汽车上安装黑盒子，例如，他们通常驾驶的速度以及他们通常刹车的程度如何。

消费者信贷：

LendUp通过社会网络分析从各种其他来源补充传统FICO信用评级，以作出借贷决定。例如，LendUp有兴趣知道潜在的借款人是否经常更改手机号码，这可能表示风险很大。

该公司还认为，人们如何与网络上的朋友进行互动，为借款人提供了有关其风险的强大线索。那些展示最强大，最活跃的社会关系和社区关系的人似乎是最好的风险。因此，潜在借款人被要求将其Facebook帐户提供给公司进行分析。

同时，信用卡巨头CapitalOne在20世纪90年代成为大型玩家，主要是通过使用先进的数据收集和分析技术来识别其卡片的前景，偷走了许多更成熟的对手。

小企业贷款：

新进企业Kabbage是一家技术娴熟的公司，其预测模型吸引了社会媒体，eBay和UPS等多种来源，以评估潜在借款人与自己的潜在客户之间的关系质量顾客。

作物保险：

气候公司为农民承保作物保险。该公司运行巨大的模拟来预测长期天气模式和设定溢价。

抵押贷款：

JPMorgan Chase正在使用大数据分析来确定由于违约抵押而被收回的房屋和商业物业的可接受销售价格。

根据保密来源，这个想法是评估当地经济状况和房地产市场，以便在抵押贷款实际违约之前提出合理的销售价格。如果这些建议的销售价格是准确的，那么理论上理由上银行违约，收回和出售对当地房地产市场的破坏应该最小化。此外，银行在出售前被迫持有房地产的期限应尽量减少。

同时，一家为中情局提供技术专门知识以发现疑似恐怖分子所使用的虚假身份的公司Quantfind承认与摩根大通（JPMorgan Chase）就如何将其技术适用于信贷业务进行磋商，例如信用评估和营销。来源：“金融创新的数据敞开大门”和“摩根大通使用反恐工具在工人中发现欺诈”，“999金融时报”999日，2012年12月14日。