Blog

9 phút đọc

Cơ Hội Và Thách Thức Của Big Data Trong Tài Chính

1. Big Data trong Tài chính là gì?

Big Data trong tài chính đề cập đến các bộ dữ liệu lớn, đa dạng (có cấu trúc và không có cấu trúc) và phức tạp có thể được sử dụng để cung cấp giải pháp cho các thách thức kinh doanh lâu dài cho các dịch vụ tài chính và các công ty ngân hàng trên toàn thế giới. Thuật ngữ này không bị giới hạn trong lĩnh vực công nghệ mà giờ đây được xem là một mệnh lệnh. Big Data trong tài chính được tận dụng bởi các công ty dịch vụ tài chính để chuyển đổi quy trình, tổ chức của họ và toàn bộ ngành.

2. Big Data đang cách mạng hóa tài chính như thế nào?

Sự tăng trưởng của công nghệ và dữ liệu đang thay đổi cách các ngành công nghiệp và doanh nghiệp. Trong lĩnh vực tài chính được xem là một trong những lĩnh vực sử dụng nhiều dữ liệu nhất. Việc xử lý được thực hiện bởi con người và suy luận từ các rủi ro. Trong những năm trở lại đây, máy tính dần thay thế con người xử lí những việc đó. Kết quả là, Big Data trong tài chính cung cấp quá mức và là một trong những hứa hẹn nhất.

Big Data đa dạng và phức tạp được sử dụng để cung cấp giải pháp cho thách thức kinh doanh đối với doanh nghiệp

Thông tin chi tiết về thị trường chứng khoán theo thời gian thực

Big Data đang cách mạng hóa cách thị trường chứng khoán trên toàn thế giới. Đang hoạt động và cách các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư của họ. Sử dụng các thuật toán để tìm các mẫu trong Big Data. Cho phép máy tính đưa ra dự đoán chính xác và quyết định giống như con người khi được cung cấp dữ liệu, thực hiện giao dịch với tốc độ và tần suất nhanh.

Kinh doanh theo dõi xu hướng chứng khoán trong thời gian thực. Để tối đa hóa lợi nhuận danh mục đầu tư các doanh nghiệp thường kết hợp với Big Data.

Big Data trong phân tích dữ liệu lớn trong mô hình tài chính

Phân tích dữ liệu lớn mang đến một cơ hội thú vị để cải thiện mô hình dự đoán để ước tính tốt hơn tỷ lệ lợi nhuận và kết quả đầu tư. Truy cập vào dữ liệu lớn và cải thiện sự hiểu biết thuật toán dẫn đến dự đoán chính xác hơn và khả năng giảm thiểu rủi ro vốn có của giao dịch tài chính một cách hiệu quả.

Phân tích khách hàng

Khách hàng là trung tâm của doanh nghiệp nên các sáng kiến dữ liệu lớn đang được tiến hành bởi các công ty thị trường tài chính và ngân hàng, tập trung vào phân tích khách hàng để cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Các công ty đang cố gắng hiểu nhu cầu và sở thích khách hàng để dự đoán các hành vi trong tương lai. Tạo ra các khách hàng tiềm năng, tận dụng các kênh và công nghệ mới, nâng cao sản phẩm của họ và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Bằng cách nuôi dưỡng hiệu quả các mối quan hệ có ý nghĩa với khách hàng và cải thiện khả năng dự đoán sở thích của khách hàng, các tổ chức thị trường tài chính có thể cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mới lấy khách hàng làm trung tâm để nắm bắt cơ hội thị trường một cách nhanh chóng.

Quản lý rủi ro và phát hiện gian lận

Các tổ chức tài chính sử dụng Big Data để giảm rủi ro hoạt động và chống gian lận. Đồng thời giảm các vấn đề bất cân đối thông tin và đạt được các mục tiêu theo quy định.

Các ngân hàng có thể truy cập thời gian thực, điều này hữu ích trong việc xác định gian lận. Ví dụ: nếu hai giao dịch cùng thực hiện thông qua cùng một thẻ tín dụng trong khoảng thời gian ngắn ở các thành phố khác nhau, ngân hàng có thể thông báo ngay cho chủ thẻ về các mối đe dọa bảo mật và thậm chí chặn các giao dịch đó.

Trong trường hợp bảo hiểm, công ty bảo hiểm có thể truy cập dữ liệu từ phương tiện truyền thông xã hội, yêu cầu bồi thường trong quá khứ, hồ sơ tội phạm, cuộc trò chuyện qua điện thoại, v.v., ngoài chi tiết yêu cầu bồi thường trong khi xử lý yêu cầu bồi thường. Nếu tìm thấy điều đáng ngờ thì có thể gắn cờ yêu cầu bồi thường để điều tra thêm.

Để giải quyết gian lận hiệu quả, Alibaba đã xây dựng hệ thống giám sát và quản lý rủi ro dựa trên xử lý của Big Data theo thời gian thực. Hệ thống sẽ xác định các giao dịch xấu và nắm bắt các tín hiệu gian lận bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu về hành vi của người dùng trong thời gian thực bằng cách sử dụng học máy.

3. Những thách thức về dữ liệu lớn đối với ngành tài chính ngân hàng

Đáp ứng tuân thủ quy định

Các tổ chức tài chính phải đáp ứng các yêu cầu quy định nghiêm ngặt của Đánh giá cơ bản về sổ giao dịch (FRTB) – được phát triển bởi Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) – chi phối việc truy cập vào dữ liệu quan trọng và yêu cầu báo cáo nhanh.

Bảo mật dữ liệu

Quyền riêng tư dữ liệu là mối quan tâm lớn đến việc triển khai công nghệ điện toán đám mây. Các công ty lo lắng về việc đưa thông tin độc quyền vào đám mây. Mặc dù đã tạo ra các mạng đám mây riêng, các dự án như vậy có thể tốn kém.

Data silo

Data silo là tình trạng mà có chỉ có 1 phòng ban/bộ phận có thể truy cập được. Đây là dữ liệu bị cô lập với các phòng ban còn lại của doanh nghiệp. Việc không kết nối dữ liệu giữa các bộ phận và silo được xem là thách thức kinh doanh. Điều này dẫn đến các phân tích phức tạp và cản trở các sáng kiến của Big Data

Mastering Data Analytics hân hạnh cùng bạn đồng hành trong ngành Data. Các lớp Business Intelligence được tổ chức khai giảng hàng tháng. Truy cập Khóa học Business Intelligence để cập nhật thời gian khai giảng khóa mới nhất nhé. Bạn đừng quên follow Fanpage Mastering Data Analytics để nhận nhiều kiến thức bổ ích về Data mỗi ngày nhé! Nếu có thắc mắc về khóa học, gọi đến hotline 0961486648 để được giải đáp trực tiếp và nhanh nhất.

Chia sẻ bài viết