Финансы - инвестирование - Больших данных в сфере финансовых услуг идет с некоторыми рисками





--- Робо-консультанты и банки: идеальные партнеры?


--- Почему millennials являются экономия больше, чем Вы'D не думаю

Сектор финансовых услуг завалены все большее количество данных – от банковских операций потребителя на прогнозы аналитика цен на сырье – и превратился в алгоритмы справиться путем преобразования данных в полезную информацию. Например, алгоритм может выглядеть по сделкам потребительского кредитная карта и предупредить их, что они тратят слишком много денег на рестораны каждый месяц. Эти виды действий донести сообщение до потребителей, что их поставщики финансовых услуг, используя данные, чтобы высматривать их.
По данным исследовательской фирмы IDC, технологии больших данных и рынка услуг ожидается на уровне 48 $. 6 млрд к 2019 году. И компании все шире используют технологии больших данных, чтобы повысить их рентабельность инвестиций на рекламу и повысить эффективность работы. Но есть и коварная сторона больших данных, включая дискриминацию, и здесь мы рассмотрим, почему финансовые компании может хотите использовать информацию с зерном соли. (Подробнее см.: как большие данные изменились финансов. )
Делая предположения о потребителях на основе данных
Технологии больших данных предназначены для поиска закономерностей в большом объеме данных,. Например, рейтинговое агентство может посмотреть на профиль человека в социальных сетях, истории работы и другие общедоступные данные, чтобы помочь банкам целевые предлагает кредитные карты на определенных потребителей. Сторонники говорят, что эти технологии могут помочь уменьшить или устранить перекос путем автоматизации процесса проверки и удаления любой человеческой предвзятости, но критики утверждают, что неправильное использование может провоцировать, усугублять или маску дискриминации .
Недавно Белый дом белой бумаги на технологии больших данных предупреждают, что компаниям следует использовать большие данные с осторожностью, чтобы избежать потенциальных проблем. Например, технология, которая помогает финансовым учреждениям принимать решения о кредитовании, путем сбора информации из социальных связей СМИ, чтобы создать счет кредита может укрепить существующие различия среди потребителей, чьи социальные сети уже среди тех групп, которые отключены или игнорируются повседневной кредиторы.
Федеральная Торговая комиссия уже действовала в целях предотвращения большой дискриминации данных . В 2008 году агентство поселился с CompuCredit Корпорация – это VISA и MasterCard маркетинговую фирму, – после того, как удалось раскрыть ее использование в поведенческой скоринговой модели, что сокращение некоторых потребителей кредитных линий. Это еще предстоит выяснить, то ли еще расследование, и/или нормативные акты могут быть на пути, чтобы избежать дискриминационной практики при следующей администрации.
Использование данных для поддержки принятия решений
Технологии больших данных может быть опытным в поиске моделей, но это не всегда приводит к правильным выводам. Например, кредитная карточка компании могут опираться на технологии больших данных для выявления мошеннических операций, но большинство людей имели законную сделку, попадает в какой-то момент. И те же технологии применяются для утверждения лиц по кредитным линиям, например, может до конца отрицать квалифицированных специалистов.
Финансовые специалисты должны использовать технологии больших данных для поддержки своих решений, а не полагаться на них, чтобы принимать решения сходу, и всегда ошибаться в сторону осторожности, если есть какие-то сомнения. Кроме того, многие компании признают необходимость проявлять осторожность при построении больших моделей данных, чтобы избежать штрафных санкций. Хорошо продуманные модели данных использовать наборы данных, которые постоянно проходят испытания для обеспечения точности и учета погрешностей.
В то время как существуют риски, большие данные становятся все более важными необходимости в современной бизнес-среде. Например, HelloWallet Морнингстар использует большие данные, чтобы помочь работодателям советуют своим работникам о том, как повысить зарплаты, пособия и другие ресурсы, а также улучшить связь с течением времени. (Подробнее см.: большая игра в большие данные. )
Нижняя Линия
Больших данных играет все более важную роль в секторе финансовых услуг, где используются для таргетинга рекламы для оптимизации портфелей. Хотя эти технологии имеют много преимуществ, критики не замедлили отметить, что они также могут стать источником дискриминации, если они разработаны и/или используются ненадлежащим образом. Регулирующие органы все больше осознают этот потенциал для смещения и индустрии финансовых услуг должны проявлять осторожность, чтобы гарантировать соответствие в качестве его находки данных продолжают расти. (Подробнее см.: как большие данные и искусственный интеллект влияют на инвестирование. )




Комментарии


Ваше имя:

Комментарий:

ответьте цифрой: дeвять + пять =



Больших данных в сфере финансовых услуг идет с некоторыми рисками Больших данных в сфере финансовых услуг идет с некоторыми рисками